Analisi cutanea AI per le macchie scure

Gli analizzatori cutanei AI scansionano varie caratteristiche della pigmentazione, tra cui la concentrazione di melanina, le anomalie del colore, la profondità delle macchie, il gruppo di ombre e la variazione dei contrasti rispetto alla pelle sana adiacente. Il sistema si basa sulla visione artificiale per rilevare l'iperpigmentazione precoce e le macchie di melasma e la distribuzione non uniforme dei toni e delle macchie scure sui raggi UV. Soluzioni sofisticate sono inoltre in grado di fornire il cambiamento globale, fornendo a marchi e cliniche dati sullo stato di avanzamento dei piani di trattamento.

È inoltre accurato in base ai dati di addestramento del modello, al numero di punti di riferimento facciali e alla precisione dell'algoritmo per distinguere tra ombre, consistenza, cicatrici da acne e pigmentazione effettiva. I sistemi di livello aziendale utilizzano grandi e variegati set di dati in cui sono rappresentate numerose tonalità della pelle e scenari di illuminazione. Ciò ridurrà i falsi positivi e aumenterà la sensibilità alla pigmentazione in fase iniziale. È inoltre più accurato con l'analisi del colore multistrato del sistema, rispetto al semplice rilevamento della superficie.

Le forme, l'uniformità del colore, la definizione dei bordi e la profondità della pigmentazione vengono analizzate attraverso il modello. Le macchie scure sono nitide e associate ai raggi UV. Il melasma avrà motivi simmetrici, bordi più chiari e aree più pigmentate. Si possono osservare i cambiamenti nella consistenza e nei contorni irregolari dei segni post-acne. A ogni modello viene data la propria firma dall'intelligenza artificiale, il che consente a marchi e cliniche di ricevere un'analisi sistematica, piuttosto che generale, della pigmentazione.

Anche l'illuminazione è un fattore significativo, poiché le disuguaglianze nell'illuminazione producono false ombre o candeggina. Gli strumenti professionali pagano con i modelli di normalizzazione automatica e i modelli di correzione del colore. Tuttavia, gli acquirenti devono evitare anche la retroilluminazione, la luce estremamente calda e le fotocamere a bassa risoluzione. Molte piattaforme aziendali hanno un punteggio di qualità elevato integrato e scansionano solo quando le condizioni sono migliori.

Sì. Può verificarsi una distorsione nel caso in cui i set di dati di allenamento non abbiano una pelle più scura o molto chiara. I sistemi B2B di qualità superano questo problema addestrandosi su set di dati bilanciati che coprono i tipi di pelle Fitzpatrick I-VI, diversi tipi di fotocamere e utilizzando diverse condizioni di illuminazione. Inoltre regolano il rilevamento della melanina individualmente in base a ciascun tono. I marchi che utilizzano l'intelligenza artificiale dovrebbero disporre di rapporti sulla trasparenza dei fornitori relativi alla diversità dei set di dati e ai test di equità.

Le piattaforme verificate sono conformi a buone normative sulla privacy come il GDPR. L'elaborazione delle immagini è inoltre crittografata, resa anonima e le politiche di conservazione sono limitate. Diverse applicazioni aziendali consentono l'inferenza telefonica, il che implica che l'immagine non viene scattata dal telefono dell'utente. Nel caso dell'elaborazione su cloud, vengono elaborati in server sicuri e i dati possono essere rimossi senza alcun intervento manuale dopo l'analisi. I marchi devono avere il permesso esplicito dei propri acquirenti prima di raccogliere informazioni sulla pelle.