L'intelligenza artificiale nella dermatologia estetica

Tra le applicazioni emergenti in dermatologia cosmetica, si stanno studiando tecniche di riconoscimento delle immagini che sfruttano algoritmi di deep learning (DL) per misurare il contenuto di acqua nella pelle del paziente, un parametro cruciale per valutare la qualità della pelle sia prima che dopo un trattamento. Inoltre, gli algoritmi DL, insieme alla tecnologia di visione artificiale, possono essere utilizzati per analizzare diverse caratteristiche della pelle, come pori, pigmentazione, rughe, consistenza e danni causati dai raggi ultravioletti, aiutando così i professionisti a consigliare trattamenti su misura.

I bias nell'intelligenza artificiale

In uno studio pubblicato nel 2024 su JAMA Surgery, i ricercatori hanno utilizzato tre generatori di immagini basati su intelligenza artificiale, che creano immagini a partire da descrizioni testuali fornite dall'utente, per valutare quanto accuratamente i chirurghi venissero rappresentati rispetto alla realtà demografica. I risultati hanno rivelato che tutti e tre i modelli tendevano a sottostimare la rappresentazione dei tirocinanti, evidenziando alcuni pregiudizi. Ad esempio, due dei modelli rappresentavano oltre il 98% dei chirurghi come bianchi e uomini, e quando è stato chiesto di generare un volto fotografico di un chirurgo, due dei modelli non hanno prodotto l'immagine di una donna.

Questi risultati sollevano preoccupazioni riguardo ai programmi di intelligenza artificiale che utilizzano la realtà aumentata per generare un'immagine di come potrebbe apparire un paziente dopo una procedura estetica. Sebbene tali tecnologie possano essere utili per far visualizzare al paziente i possibili risultati, al momento rischiano di creare aspettative irrealistiche.

Nonostante ciò, queste tecnologie sono ancora agli inizi, e il loro potenziale futuro resta promettente.

JAMA Surg. 2024 Jan 1 Demographic Representation in 3 Leading Artificial Intelligence Text-to-Image Generators