Mercado de análise de pele de IA

O mercado de análise de pele de IA usa visão computacional e aprendizado de máquina para digitalizar um rosto usando uma foto ou uma câmera ao vivo e verificar o estado da pele. O sistema examina características observáveis como textura, poros, linhas finas, manchas, pigmentação, vermelhidão e equilíbrio do tom. Estas características traduzem-se para marcar ou definir termos como zona T oleosa, tom irregular ou desidratação da pele. No caso das marcas de cuidados com a pele, pode servir como meio de fornecer informações instantâneas sobre a pele orientadas por dados para fins cosméticos.

A captura de imagem, tipicamente de uma câmara de smartphone ou webcam, é o início do processo. A IA irá então identificar o rosto e combinar e dividi-lo em áreas (testa, bochechas, nariz, queixo, zona dos olhos). Algoritmos dentro de cada zona determinam individualmente contraste, distribuição de cor, padrões de borda e microtextura para detectar problemas como manchas escuras, rugas, poros dilatados ou secura. São comparados com padrões de conjuntos de dados de pele rotulados que são treinados. Por último, o sistema produz um resultado organizado: pontuações, rótulos, indicadores de risco ou recomendações de próxima etapa. Tudo isto pode levar apenas alguns segundos para o utilizador.

A análise da pele por IA não substitui um dermatologista, mas pode ser bastante surpreendente a consistência que é na observação superficial. A correção depende de uma variedade de fatores: a qualidade dos dados de treino, a gama de cores e condições da pele dentro do conjunto de dados, bem como a qualidade da imagem oferecida pelo utilizador. Os sistemas que foram treinados adequadamente serão capazes de alertar sobre imperfeições visíveis, tais como tons de pele irregulares, acne ou padrões de manchas de secura. No entanto, não são capazes de detectar condições médicas atrás da pele ou diagnosticá-las. A análise da pele AI é usada principalmente para fins cosméticos.

O viés pode ocorrer quando o próprio modelo estava a ser treinado com base no exemplo de um pequeno subconjunto de indivíduos, como a cor da pele predominantemente clara ou uma faixa etária distinta. Nesse caso, pode ser demasiado sensível quando se trata de identificar problemas na pele mais escura ou falta de sensibilidade a algumas condições. Vendedores conscientes estão atualmente a tentar conter isso com a ajuda de vários conjuntos de imagens que se integram entre etnia, género, idade e tipo de pele. Eles também realizam verificações de imparcialidade para verificar áreas onde o modelo está a ter um desempenho insuficiente e fazer alterações. No entanto, os resultados devem ser vistos como orientação e não como verdade, e as marcas devem ser diretas quanto às restrições ao conduzir negócios em mais de uma região.

Um fornecedor de análise de pele de IA que leve a questão a sério considerará as imagens faciais como dados biométricos, o que é sensível. As melhores práticas envolvem encriptar todas as transferências de imagens (HTTPS/TLS), anonimizar as imagens armazenadas e remover fotos após um tempo de retenção breve e bem especificado. Outros não exigem processamento no dispositivo, o que significa que a imagem não existe no telefone do utilizador, e isso é perfeito em termos de privacidade. No caso dos sistemas baseados na nuvem, os fornecedores devem possuir políticas de privacidade transparentes, um acordo de processamento de dados e aderência a regulamentos como o RGPD. As empresas que incorporam essas ferramentas devem perguntar sobre a localização do armazenamento de dados, sua duração, uso para criar modelos futuros e se seus usuários podem solicitar a destruição.

O mais evidente é a beleza e os cuidados com a pele, onde as marcas, recorrendo à análise da pele por IA, podem sugerir produtos de limpeza, soros e protetores solares ou tratamentos consoante a digitalização do utilizador. Pode ser implementado em negócios de wellness e spa utilizando-o nos fluxos de check-in, para que seja possível personalizar tratamentos faciais e planos de rotina. É empregado para gerar questionários interativos e ímãs de leads por plataformas de conteúdo e e-commerce. As equipas de marketing, em particular, também podem beneficiar, uma vez que o anonimato dos dados de digitalização ainda pode revelar os problemas de pele mais populares numa determinada área ou entre um determinado grupo demográfico.