Markt für KI-Hautanalysen

Der Markt für KI-Hautanalysen nutzt Computer Vision und maschinelles Lernen, um ein Gesicht mit einem Foto 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, Rötung und Tonusbalance. Diese Merkmale werden so übersetzt, dass Begriffe wie fettige T-Zone, ungleichmäßiger Tonus oder Dehydrierung der Haut hervorgehoben oder definiert werden. Bei Hautpflegemarken kann es als Mittel dienen, um sofortige, datengestützte Hautinformationen für Kosmetikzwecke bereitzustellen.

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

Die KI-Hautanalyse ist kein Ersatz für einen Dermatologen, aber es kann durchaus überraschend sein, wie konsistent sie bei der oberflächlichen Beobachtung ist. Die Richtigkeit hängt von einer Vielzahl von Faktoren ab: der Qualität der Trainingsdaten, der Bandbreite der Hautfarben und Hautbedingungen innerhalb des Datensatzes sowie der Qualität des vom Benutzer angebotenen Bildes. Die Systeme, die angemessen trainiert wurden, werden in der Lage sein, vor sichtbaren Unvollkommenheiten wie ungleichmäßigen Hauttönen, Akne oder Mustern von Trockenflecken zu warnen. Sie sind jedoch nicht in der Lage, Erkrankungen hinter der Haut zu erkennen oder zu diagnostizieren. Die KI-Hautanalyse wird hauptsächlich für kosmetische Zwecke eingesetzt.

Verzerrungen können auftreten, wenn das Modell selbst am Beispiel einer kleinen Untergruppe von Personen trainiert wurde, z. B. einer überwiegend hellen Hautfarbe oder einer bestimmten Altersgruppe. In diesem Fall ist es möglicherweise zu empfindlich, wenn es darum geht, Probleme auf dunklerer Haut zu erkennen, oder es reagiert nicht auf bestimmte Erkrankungen. Gewissenhafte Anbieter versuchen derzeit, dies mithilfe verschiedener Bilddatensätze einzudämmen, die ethnische Zugehörigkeit, Geschlecht, Alter und Hauttyp berücksichtigen. Sie führen auch Fairness-Checks durch, um Bereiche zu überprüfen, in denen das Modell schlecht abschneidet, und nehmen Änderungen vor. Nichtsdestotrotz sollten die Ergebnisse eher als Richtwerte denn als Wahrheit betrachtet werden, und die Marken müssen Einschränkungen, wenn sie Geschäfte in mehr als einer Region tätigen, unmissverständlich behandeln.

Ein Anbieter von KI-Hautanalysen, der das Problem ernst nimmt, betrachtet Gesichtsbilder als biometrische Daten, die sensibel sind. Es hat sich bewährt, jede Übertragung von Bildern zu verschlüsseln (HTTPS/TLS), gespeicherte Bilder zu anonymisieren und Fotos nach einer kurzen und genau festgelegten Aufbewahrungszeit zu entfernen. Andere erfordern keine Verarbeitung auf dem Gerät, was bedeutet, dass das Bild nicht auf dem Telefon des Benutzers vorhanden ist, und das ist in Bezug auf den Datenschutz perfekt. Bei Cloud-basierten Systemen sollen die Anbieter über transparente Datenschutzrichtlinien, eine Datenverarbeitungsvereinbarung und die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO verfügen. Unternehmen, die diese Tools verwenden, sollten sich über den Speicherort der Daten, deren Dauer und Verwendung bei der Erstellung zukünftiger Modelle erkundigen und ob Ihre Benutzer die Vernichtung beantragen können.

Am offensichtlichsten ist dies im Bereich Schönheit und Hautpflege, bei dem die Marken mithilfe von KI-Hautanalysen je nach Scan des Benutzers Reinigungsmittel, Seren und Sonnenschutzmittel oder Behandlungen vorschlagen können. Es kann in Wellness- und Spa-Unternehmen implementiert werden, indem es beim Check-in verwendet wird, sodass Gesichtsbehandlungen und Routinepläne individuell angepasst werden können. Es wird verwendet, um interaktive Quizfragen und Leitmagnete auf Content- und E-Commerce-Plattformen zu generieren. Insbesondere Marketingteams können ebenfalls davon profitieren, da die Anonymität der Scandaten immer noch die häufigsten Hautprobleme in einem bestimmten Bereich oder in einer bestimmten Bevölkerungsgruppe aufdecken kann.