Análisis cutáneo mediante IA para detectar manchas oscuras

Los analizadores cutáneos con IA analizan diversas características de la pigmentación, como la concentración de melanina, las anomalías de color, la profundidad de las manchas, los grupos de sombras y la variación de los contrastes en comparación con la piel sana adyacente. El sistema se basa en la visión artificial para detectar tempranamente la hiperpigmentación y las manchas de melasma, así como la distribución desigual de los tonos y las manchas oscuras en los rayos UV. Las soluciones sofisticadas también son capaces de hacer frente al cambio en todo momento, ya que proporcionan a las marcas y clínicas datos sobre los planes de tratamiento en curso.

También es preciso en función de los datos de entrenamiento del modelo, la cantidad de puntos de referencia faciales y la precisión del algoritmo para distinguir entre sombras, texturas, cicatrices de acné y pigmentación real. Los sistemas de nivel empresarial utilizan conjuntos de datos grandes y variados en los que se representan numerosos tonos de piel y escenarios de iluminación. Esto reducirá los falsos positivos y aumentará la sensibilidad a la pigmentación en etapas tempranas. También es más preciso gracias al análisis de color multicapa del sistema, que a diferencia de la detección de superficies lisas.

Las formas, la uniformidad del color, la definición de los bordes y la profundidad de pigmentación se analizan a través del modelo. Las manchas oscuras son nítidas y están asociadas con los rayos UV. El melasma tendrá patrones simétricos, bordes más claros y áreas más pigmentadas. Se pueden observar los cambios en la textura y los contornos irregulares de las marcas posteriores al acné. La IA asigna a cada patrón su propia firma, lo que permite a las marcas y clínicas analizar la pigmentación de forma sistemática, en lugar de general.

La iluminación también es un factor importante, ya que las desigualdades en la iluminación producen sombras falsas o decoloración de color. Las herramientas profesionales pagan con los modelos de normalización automática y los modelos de corrección de color. Sin embargo, los compradores también deben evitar la retroiluminación, la luz extremadamente cálida y las cámaras de baja resolución. Muchas plataformas empresariales tienen incorporada una puntuación de calidad increíble y solo escanean cuando las condiciones son las mejores.

Sí. Puede surgir un sesgo en caso de que los conjuntos de datos de entrenamiento no tengan una piel más oscura o muy clara. Los sistemas B2B de calidad superan esta situación mediante el entrenamiento con conjuntos de datos equilibrados que abarcan los tipos de piel I a VI de Fitzpatrick, diferentes tipos de cámaras y utilizando diferentes condiciones de iluminación. También ajustan la detección de melanina de forma individual a cada tono. Las marcas que emplean inteligencia artificial deben contar con informes de transparencia de los proveedores sobre la diversidad de los conjuntos de datos y las pruebas de imparcialidad.

Las plataformas verificadas cumplen con las buenas normas de privacidad, como el GDPR. El procesamiento de imágenes también está encriptado y anonimizado, y las políticas de retención son limitadas. Varias aplicaciones empresariales permiten la inferencia por teléfono, lo que implica que la imagen no se toma del teléfono del usuario. En el caso del procesamiento en la nube, se procesan en servidores seguros y los datos se pueden eliminar sin ningún trabajo manual tras el análisis. Las marcas deben contar con el permiso expreso de sus compradores antes de recopilar información sobre la piel.