Análise da pele por IA para manchas escuras

Os analisadores de pele com IA examinam várias características de pigmentação, incluindo concentração de melanina, anomalias de cor, profundidade das manchas, aglomerados de sombras e variação de contrastes em comparação com a pele saudável adjacente. O sistema utiliza visão computacional para detetar hiperpigmentação precoce e manchas de melasma, bem como distribuição irregular de tons e manchas escuras causadas pelos raios UV. Soluções sofisticadas também são capazes de fornecer informações sobre as alterações ao longo do tempo, fornecendo às marcas e clínicas dados sobre o progresso dos planos de tratamento.

Também é preciso com base nos dados de treino do modelo, no número de pontos de referência faciais e na precisão do algoritmo para distinguir entre sombras, textura, cicatrizes de acne e pigmentação real. Os sistemas de nível empresarial estão envolvidos com conjuntos de dados grandes e variados, nos quais são representados inúmeros tons de pele e cenários de iluminação. Isso diminuirá os falsos positivos e aumentará a sensibilidade à pigmentação em estágio inicial. Também é mais preciso com a análise de cores em várias camadas do sistema, em oposição à deteção de superfícies planas.

As formas, uniformidade de cor, definição das bordas e profundidade da pigmentação são analisadas através do modelo. As manchas escuras são nítidas e associadas aos raios UV. O melasma terá padrões simétricos, bordas mais claras e áreas mais pigmentadas. É possível observar as alterações na textura e os contornos irregulares das marcas pós-acne. Cada padrão recebe a sua própria assinatura pela IA, o que permite que as marcas e clínicas recebam uma análise sistemática, em vez de geral, da pigmentação.

A iluminação também é um fator significativo, pois as desigualdades na iluminação produzem sombras falsas ou desbotamento de cores. Ferramentas profissionais compensam isso com modelos de normalização automática e modelos de correção de cor. No entanto, luzes de fundo, luz extremamente quente e câmaras de baixa resolução também devem ser evitadas pelos seus compradores. Muitas plataformas empresariais têm uma pontuação de qualidade de iluminação integrada e só fazem a digitalização quando as condições são ideais.

Sim. Pode haver preconceito se os conjuntos de dados de treino não tiverem peles mais escuras ou muito claras. Os sistemas B2B de qualidade superam isso através do treino em conjuntos de dados equilibrados que abrangem os tipos de pele Fitzpatrick I-VI, diferentes tipos de câmaras e utilizando diferentes condições de iluminação. Eles também ajustam a deteção de melanina individualmente para cada tom. As marcas que empregam IA devem ter relatórios de transparência dos fornecedores sobre a diversidade dos conjuntos de dados e testes de imparcialidade.

As plataformas verificadas estão em conformidade com boas regulamentações de privacidade, como o GDPR. O processamento de imagens também é criptografado, anonimizado e as políticas de retenção são limitadas. Várias aplicações empresariais permitem a inferência no telemóvel, o que implica que a imagem não é retirada do telemóvel do utilizador. No caso do processamento em nuvem, elas são processadas em servidores seguros e os dados podem ser removidos sem qualquer trabalho manual após a análise. As marcas devem ter permissão expressa de seus compradores antes de coletar informações sobre a pele.