Markt für KI-Hautanalysen

Der Markt für KI-Hautanalysen nutzt Computer Vision und maschinelles Lernen, um ein Gesicht anhand eines Fotos oder einer Live-Kamera zu scannen und den Zustand der Haut zu überprüfen. Das System untersucht beobachtbare Merkmale wie Textur, Poren, feine Linien, Hautunreinheiten, Pigmentierung, Rötungen und den Hautton. Diese Merkmale werden übersetzt, um Begriffe wie fettige T-Zone, ungleichmäßiger Hautton oder Hautdehydrierung zu kennzeichnen oder zu definieren. Im Falle von Hautpflegemarken kann dies als Mittel dienen, um sofortige, datengestützte Hautinformationen für Kosmetikzwecke bereitzustellen.

Die Bildaufnahme, in der Regel mit einer Smartphone-Kamera oder Webcam, ist der Beginn des Prozesses. Die KI identifiziert dann das Gesicht, gleicht es ab und unterteilt es in Bereiche (Stirn, Wangen, Nase, Kinn, Augenpartie). Algorithmen innerhalb jeder Zone bestimmen individuell Kontrast, Farbverteilung, Kantenmuster und Mikrostruktur, um Probleme wie dunkle Flecken, Falten, vergrößerte Poren oder Trockenheit zu erkennen. Sie werden mit gekennzeichneten Hautdatensatzmustern verglichen, die trainiert wurden. Zuletzt erstellt das System eine übersichtliche Ausgabe: Bewertungen, Kennzeichnungen, Risikoindikatoren oder Empfehlungen für die nächsten Schritte. All dies kann für den Benutzer nur wenige Sekunden dauern.

Die KI-Hautanalyse ist kein Ersatz für einen Dermatologen, aber es kann durchaus überraschend sein, wie konsistent sie bei oberflächlichen Beobachtungen ist. Die Genauigkeit hängt von einer Vielzahl von Faktoren ab: der Qualität der Trainingsdaten, der Bandbreite der Hautfarben und -zustände innerhalb des Datensatzes sowie der Qualität des vom Benutzer bereitgestellten Bildes. Systeme, die ausreichend trainiert wurden, können vor sichtbaren Unregelmäßigkeiten wie ungleichmäßigen Hauttönen, Akne oder trockenen Hautstellen warnen. Sie sind jedoch nicht in der Lage, medizinische Probleme hinter der Haut zu erkennen oder zu diagnostizieren. Die KI-Hautanalyse wird hauptsächlich zu kosmetischen Zwecken eingesetzt.

Verzerrungen können auftreten, wenn das Modell selbst anhand einer kleinen Untergruppe von Personen trainiert wurde, beispielsweise mit überwiegend heller Hautfarbe oder einer bestimmten Altersgruppe. In diesem Fall kann es zu empfindlich sein, wenn es darum geht, Probleme bei dunklerer Haut zu erkennen, oder es kann zu unempfindlich gegenüber bestimmten Bedingungen sein. Seriöse Anbieter versuchen derzeit, dies mit Hilfe verschiedener Bildersätze zu vermeiden, die verschiedene Ethnien, Geschlechter, Altersgruppen und Hauttypen umfassen. Sie führen auch Fairness-Prüfungen durch, um Bereiche zu identifizieren, in denen das Modell schlecht abschneidet, und nehmen entsprechende Änderungen vor. Dennoch sollten die Ergebnisse eher als Orientierungshilfe denn als Wahrheit betrachtet werden, und die Marken müssen bei der Ausübung ihrer Geschäftstätigkeit in mehr als einer Region offen mit Einschränkungen umgehen.

Ein Anbieter von KI-Hautanalysen, der dieses Thema ernst nimmt, betrachtet Gesichtsbilder als sensible biometrische Daten. Zu den bewährten Verfahren gehören die Verschlüsselung jeder Bildübertragung (HTTPS/TLS), die Anonymisierung gespeicherter Bilder und die Löschung von Fotos nach einer kurzen und genau festgelegten Aufbewahrungsfrist. Andere erfordern keine Verarbeitung auf dem Gerät, was bedeutet, dass das Bild nicht auf dem Telefon des Benutzers vorhanden ist, was in Bezug auf den Datenschutz ideal ist. Bei cloudbasierten Systemen sollten die Anbieter über transparente Datenschutzrichtlinien, eine Datenverarbeitungsvereinbarung und die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO verfügen. Unternehmen, die diese Tools einsetzen, sollten sich über den Speicherort der Daten, die Speicherdauer, die Verwendung zur Erstellung zukünftiger Modelle und die Möglichkeit der Löschung durch die Benutzer informieren.

Am offensichtlichsten ist dies im Bereich Schönheit und Hautpflege, wo Marken mithilfe von KI-Hautanalysen je nach Scan des Benutzers Reinigungsmittel, Seren, Sonnenschutzmittel oder Behandlungen vorschlagen können. In Wellness- und Spa-Unternehmen kann dies bei der Anmeldung eingesetzt werden, um Gesichtsbehandlungen und Routinepläne individuell anzupassen. Es wird von Content- und E-Commerce-Plattformen verwendet, um interaktive Quizze und Lead-Magneten zu generieren. Insbesondere Marketingteams können davon profitieren, da die Anonymität der Scandaten dennoch Aufschluss über die beliebtesten Hautprobleme in einer bestimmten Region oder einer bestimmten Bevölkerungsgruppe geben kann.