KI ist nicht neu. It writes emails, plans vacations, and supposedly comforts the lonely. Jetzt liegt es in der Hautklinik. Insbesondere die kosmetischen.
Wir wissen, dass KI gut darin ist, Krebs zu erkennen. Es gleicht Maulwürfe mit riesigen Datenbanken ab. Es macht es in neunzig Prozent der Fälle richtig. Der eigentliche Wandel vollzieht sich jedoch in der Ästhetik. Ärzte nutzen es, um Patienten aufzuklären, Behandlungen zu verfeinern und Verfahren sicherer zu machen.
„Ich denke, viele Menschen sind sich nicht bewusst, wie tief es ist“, sagt Dr. Michelle Henry. Sie leitet die Skin & Aesthetic Surgery of Manhattan. „Es ist an so vielen Berührungspunkten.“
Hier erfahren Sie, was tatsächlich hinter den verschlossenen Türen passiert.
Die Beratung erhält ein Upgrade
Die Technik beginnt oft, bevor Sie überhaupt den Arzt treffen. In der Praxis von Dr. Henry scannen Patienten im Wartezimmer ihre Gesichter.
Sie verwendet Tools von QuantifiCare und Canfield Scientific, bei denen es sich im Wesentlichen um Kameras mit intelligenter Software handelt. Das System zählt Sonnenschäden. Es bildet Rötungen ab. Es misst die Porengröße. Es hebt hervor, was der Arzt bereits sieht.
„Es hilft, den Punkt deutlich zu machen“, sagt Henry. Sie kann einem Patienten dann die vergrößerten Poren zeigen. „Ein Oberflächenerneuerungslaser wird das beheben.“
David Goldberg MD bemerkt noch etwas anderes. Das Auge kann frühe Sonnenschäden nicht erkennen. KI kann. Dadurch können Ärzte Probleme behandeln, bevor Altersflecken auftreten.
Dann gibt es Ponce AI. Es lebt von Telefonen. Es scannt die Haut und schlägt Behandlungen vor.
Daniel Schlessinger MD fügt ein visuelles Element hinzu. Die Modellierung nach der Behandlung zeigt den Patienten, wie sie mit Füllstoffen oder einer Nasenkorrektur aussehen könnten. „Chirurgen können unterschiedliche Formen zeigen“, sagt er. Dadurch entfällt das Rätselraten für alle Beteiligten.
Die Daten geben den Patienten Vertrauen. Sie kauen vor dem Termin darauf herum. Die Reibung verschwindet.
Fragen werden sofort beantwortet
Verlassen Sie jemals ein Büro und vergessen Sie eine Frage?
KI-Avatare lösen dieses Problem.
Dr. Shamban möchte Patienten mit einem digitalen Zwilling ihrer selbst bei der Heilung begleiten. Keine E-Mails erforderlich. Nur eine Antwort.
Henry hat das bereits getan. Scannen Sie einen QR-Code, um ein Video zu erhalten. Wenn sie ein Retinoid verschreibt, erklärt der Avatar – Stimme und Aussehen von ihr –, wie man es verwendet.
„Meine Mutter konnte nicht erkennen, dass es ein Avatar war“, sagt Henry. Das Filmen echter Videos würde das Büro bankrott machen. Das Klonen ihrer Stimme hält die Ausbildung am Laufen.
Laser mit Gehirn
Im Behandlungsraum wird die Technik immer schwieriger.
Alte Wege waren riskant. Ein Arzt setzt einen Laser. Brände. Wartet. Fragt: „Soll ich noch einmal schießen oder sie verbrennen?“ Es war archaisch. Vermutung.
Jetzt liest die KI das Gewebe. Es passt die Energie in Echtzeit an.
Nehmen Sie intensives gepulstes Licht (IPL). Es behandelt Pickel und Venen. Bei dunklerer Haut ist es gefährlich. The light can hit melanin instead of the blood vessel. Dies führt zu Hyperpigmentierung oder Narben.
Sciton hat dies in den BBL HEROic eingebaut.
Dr. Schlessinger verwendet es. Die KI berechnet genau, wie viele Impulse sicher sind. Es verfolgt die Handbewegung. Dadurch wird sichergestellt, dass die Hülsenfrüchte gleichmäßig nebeneinander landen. Keine Lücken. Keine Streifen.
„Es erkennt genau, wo es war“, fügt MD Ava Shamban hinzu. Ein Mensch könnte so präzise sein, aber nur, wenn er extrem langsam fährt. KI automatisiert die Sicherheit.
Das dünne Haar aufspüren
Es funktioniert auch auf der Kopfhaut.
Haarausfall ist emotional. Es ist quälend, sechs Monate bis ein Jahr darauf zu warten, dass Minoxidil wirkt. Man hat das Gefühl, dass es nichts bringt.
Dr. Henry verwendet HairMetrix.
Es analysiert hochauflösende Bilder der Kopfhaut. Es zählt Haare. Es misst die Dicke. Auch wenn Sie keinen Unterschied erkennen können, zeigen die Daten, dass der Haarkaliber zunimmt.
„Es ist ein Sieg“, sagt Henry. Patienten bleiben bei der Behandlung, weil die Zahlen belegen, dass sie funktioniert.
Der Fehler in den Daten
Hier ist der Haken.
KI ist nicht perfekt. Es ist voreingenommen.
Roxana Daneshjou MD unterrichtet in Stanford. Sie weist darauf hin, dass KI-Modelle aus vorhandenen Daten lernen. Bei diesen Daten handelt es sich größtenteils um weiße Haut. Lehrbücher auch. Forschung ist es auch.
„Müll rein, Müll raus“, sagt Henry. Wenn der Trainingssatz schlecht ist, ist die Diagnose schlecht.
Dies ist bei dunkleren Hauttönen wichtig. Die Models erkennen einfach nicht, wie Krankheiten oder kosmetische Probleme dort aussehen. Die Society of Skin of Color versucht, dieses Problem zu beheben. Forscher diversifizieren Studien.
Aber es ist eine langsame Arbeit. Bis die Datensätze alle repräsentieren, werden diese Tools blinde Flecken haben.
Arzt immer noch im Dienst
KI wird den Arzt nicht ersetzen.
Es kann nicht entscheiden, welches Gerät sicher ist. Es kann die Nuancen des Hauttyps nicht beurteilen. Es unterstützt die Entscheidung, die es nicht trifft.
Wir sehen die Vorteile. Die Werkzeuge entwickeln sich weiter. Wir müssen uns mit ihnen weiterentwickeln.
