La fiabilidad del diagnóstico cosmetológico online - ¿Cómo de inteligente es iMstant Scan4D?

¡Hola! Soy Verónica Vagni, del departamento de Marketing de iMstant, y os quiero dar la bienvenida al primer iMstant Expert.

Nuestros primer invitado es Martín Bosque, CTO de iMstant Cosmeceutics y CEO de Signal Software. Martín es ingeniero informático con una extensa trayectoria en desarrollo de innovadores proyectos de visión artificial e inteligencia artificial aplicados a múltiples campos, entre ellos la identificación de inestetismos en la piel.

Hoy charlamos con él para que nos explique, de la forma más sencilla posible, el sistema de diagnóstico cosmetológico, iMstant Scan4D. ¡Empecemos!

Lo primero de todo Martín, me gustaría que resolvieras una pregunta que nos hacen muchas personas:¿Cómo es posible que con un simple selfie se pueda obtener un diagnóstico cosmetológico completo y preciso? , ¿Qué hay “detrás” de iMstant Scan4D?

Martín: Hola Veronica, estoy encantado de ser el primer “expert” de este nuevo espacio de conocimiento. Respondiendo a tu pregunta y a la de muchas personas, te explico: La tecnología que hay detrás del diagnóstico es lo que se conoce con el nombre de Deep Learning. Esta tecnología usa como fuente de datos miles de imágenes de caras de personas con poros, arrugas, manchas, grasa, etc. para entrenar una Red Neuronal de la que se obtiene un modelo predictivo. De esta forma, cuando le proporcionamos una nueva imagen de una cara al modelo generado, éste es capaz de identificar con precisión los inestetismos existentes.

Como una imagen vale más que mil palabras, ¿qué te parece si utilizamos una secuencia de fotos de mis propios diagnósticos para ilustrar la tecnología que nos acabas de explicar?

Estupendo, porque con ejemplos visuales, el funcionamiento se entiende muy bien.

Si observamos estas 3 fotos tuyas, podemos ver que los rectángulos de colores marcan los inestetismos identificados por el sistema. Podemos comprobar así que el sistema ha aprendido a identificar cada inestetismo en diferentes condiciones, entornos y tipos de pieles por lo que, para una misma persona, siempre dará resultados similares.

Las pequeñas variaciones en el diagnóstico de una misma persona pueden ser debidas a que las fotografías están tomadas en condiciones de iluminación diferentes, pero esto no afecta en gran medida a la prescripción.

Los rectángulos en verde hacen referencia a las arrugas. Los negros a los poros, los azules a las manchas y los rojos a las rojeces. Aunque hay ciertas diferencias debido a que las fotos fueron tomadas en diferentes circunstancias (más o menos iluminación), el valor obtenido para cada parámetro detectado es similar para las tres imágenesLos rectángulos en verde hacen referencia a las arrugas. Los negros a los poros, los azules a las manchas y los rojos a las rojeces. Aunque hay ciertas diferencias debido a que las fotos fueron tomadas en diferentes circunstancias (más o menos iluminación), el valor obtenido para cada parámetro detectado es similar para las tres imágenes

¿Existen otros ejemplos de tecnología IA aplicada a la cosmética?

Sí, hay importantes marcas que hacen diagnósticos basados en imágenes. Todas ellas están disponibles online y de forma gratuita por lo que invitamos a los lectores a probarlas y compararlas con iMstant Scan4D.

¿Realmente detecta iMstant Scan4D todos los problemas? ¿Cuál es el porcentaje de “acierto”?

Nuestro sistema tiene una tasa de acierto muy alta y detecta imperfecciones con gran precisión. Numéricamente es difícil dar un porcentaje de acierto porque incluso un experto humano puede variar su diagnóstico para una misma cara en dos momentos de tiempo diferentes. Pero sí que podemos decir que nuestro sistema es tan bueno como un experto humano.

¿Cómo de importante es la foto a la hora de conseguir un diagnóstico certero?

La calidad de la foto es muy importante. Nuestro sistema convierte la imagen a un conjunto de números que son los que se usan para alimentar la Red Neuronal que hemos mencionado. Dos imágenes de la misma persona con diferente iluminación, produce dos conjuntos de números con variaciones, por lo tanto el resultado puede ser diferente. ¿Cómo de diferente? Depende de las variaciones en la foto. De la misma manera que una foto tomada en un sitio oscuro y con la luz apagada no permite que un ojo humano pueda detectar todas las imperfecciones, a un sistema de Inteligencia Artificial le va a pasar lo mismo.

Nuestro sistema es muy robusto, como se puede ver las series de imágenes anteriores. Es decir, el sistema genera diagnósticos similares para la misma persona siempre que las fotografías se realicen en las mismas condiciones. Además si se siguen las recomendaciones que muestra la aplicación para realizar la foto, el resultado será óptimo.

Disponemos de un artículo muy completo en el cuál explicamos cómo conseguir un selfie perfecto para obtener un diagnóstico perfecto.

Bueno Martín, muchísimas gracias por tu tiempo, ha sido un placer charlar contigo y aprender sobre la “magia” detrás del sistema de diagnóstico facial.

Muchísimas gracias por la entrevista Verónica, ha sido un placer, y gracias a todas las personas que nos han leído, estamos encantados de responder a cualquier comentario que nos hagáis llegar.

Por cierto, no os perdáis el siguiente “iMstant expert” con Rubén Hernandez, CEO de iMstant, quien os explicará el algoritmo de prescripción, la tecnología que permite tomar todos los datos del diagnóstico y convertirlos en una fórmula a medida. y por último, recordad que para acceder al diagnóstico simplemente tenéis que ir a imstant.es/diagnostico-gratuito (desde vuestro móvil) e iniciar el diagnóstico. Es totalmente gratuito.