IA não é nova. Escreve e-mails, planeja férias e supostamente conforta os solitários. Agora está na clínica dermatológica. Especificamente os cosméticos.
Sabemos que a IA é boa para detectar o câncer. Ele compara moles com enormes bancos de dados. Acertou noventa por cento das vezes. Mas a verdadeira mudança está acontecendo na estética. Os médicos estão usando-o para educar os pacientes, refinar tratamentos e manter os procedimentos mais seguros.
“Acho que muitas pessoas não percebem o quão profundo é”, diz Michelle Henry MD. Ela dirige a Skin & Aesthetic Surgery de Manhattan. “Isso ocorre em muitos pontos de contato.”
Aqui está o que realmente está acontecendo a portas fechadas.
A consulta recebe um upgrade
A tecnologia geralmente começa antes mesmo de você conhecer o médico. No consultório do Dr. Henry, os pacientes examinam seus rostos na sala de espera.
Ela usa ferramentas da QuantifiCare e Canfield Scientific, que são essencialmente câmeras com software inteligente. O sistema conta os danos causados pelo sol. Ele mapeia a vermelhidão. Ele mede o tamanho dos poros. Destaca o que o médico já vê.
“Isso ajuda a esclarecer o ponto”, diz Henry. Ela pode mostrar ao paciente seus poros dilatados e depois dizer. “Um laser de recapeamento resolverá isso.”
David Goldberg MD observa outra coisa. O olho não consegue ver os danos solares precoces. A IA pode. Isso permite que os médicos tratem os problemas antes que as manchas da idade apareçam.
Depois, há Ponce AI. Ele vive nos telefones. Ele examina a pele e sugere tratamentos.
Daniel Schlessinger MD adiciona um elemento visual. A modelagem pós-tratamento mostra aos pacientes como eles ficariam com preenchimentos ou plástica no nariz. “Os cirurgiões podem mostrar formas diferentes”, diz ele. Isso elimina o trabalho de suposição para todos os envolvidos.
Os dados dão confiança aos pacientes. Eles mastigam antes da consulta. O atrito desaparece.
Perguntas respondidas instantaneamente
Você já saiu de um escritório e esqueceu uma pergunta?
Os avatares de IA estão resolvendo isso.
A Dra. Shamban deseja orientar os pacientes durante a cura com um gêmeo digital dela mesma. Não são necessários e-mails. Apenas uma resposta.
Henry já fez isso. Digitalize um código QR para obter um vídeo. Se ela prescrever um retinóide, o avatar – voz e aparência clonadas dela – explica como usá-lo.
“Minha mãe não sabia que era um avatar”, diz Henry. Filmar vídeos reais levaria o escritório à falência. Clonar sua voz mantém a educação fluindo.
Lasers com cérebro
A tecnologia fica mais difícil na sala de procedimentos.
Os velhos métodos eram arriscados. Um médico ajusta um laser. Incêndios. Espera. Pergunta: “Devo atirar novamente ou queimá-los?” Era arcaico. Suposições.
Agora a IA lê o tecido. Ajusta a energia em tempo real.
Tome Luz Intensa Pulsada (IPL). Trata manchas e veias. É perigoso em peles mais escuras. A luz pode atingir a melanina em vez do vaso sanguíneo. Isso causa hiperpigmentação ou cicatrizes.
Sciton incorporou isso no BBL HEROic.
Dr. Schlessinger usa isso. A IA calcula exatamente quantos pulsos são seguros. Ele rastreia o movimento da mão. Isso garante que os pulsos caiam uniformemente um ao lado do outro. Sem lacunas. Sem listras.
“Ele sente exatamente onde esteve”, acrescenta Ava Shamban MD. Um humano poderia ser tão preciso, mas apenas indo extremamente devagar. AI automatiza a segurança.
Rastreando o cabelo fino
Funciona no couro cabeludo também.
A perda de cabelo é emocional. Esperar de seis meses a um ano para que o minoxidil faça efeito é angustiante. Você sente que não está fazendo nada.
Dr. Henry usa HairMetrix.
Ele analisa imagens de alta resolução do couro cabeludo. Conta os cabelos. Ele mede a espessura. Mesmo que você não consiga ver diferença, os dados mostram que o calibre do cabelo está aumentando.
“É uma vitória”, diz Henry. Os pacientes continuam com o tratamento porque os números comprovam que funciona.
A falha nos dados
Aqui está o problema.
A IA não é perfeita. É tendencioso.
Roxana Daneshjou MD leciona em Stanford. Ela ressalta que os modelos de IA aprendem com os dados existentes. Esses dados são principalmente de pele branca. Os livros didáticos também. A pesquisa também.
“Lixo dentro, lixo fora”, diz Henry. Se o conjunto de treinamento for ruim, o diagnóstico será ruim.
Isso é importante para tons de pele mais escuros. Os modelos simplesmente não reconhecem como as doenças ou os problemas cosméticos aparecem ali. A Sociedade da Pele de Cor está tentando consertar isso. Os pesquisadores estão diversificando os ensaios.
Mas é um trabalho lento. Até que os conjuntos de dados representem todos, essas ferramentas terão pontos cegos.
Médico ainda de plantão
A IA não substituirá o médico.
Ele não pode decidir qual dispositivo é seguro. Ele não pode julgar as nuances do tipo de pele. Apoia a decisão que não toma.
Estamos vendo os benefícios. As ferramentas estão evoluindo. Temos que evoluir com eles.
