Haut.AI lanza HandAge: predicción de edad basada en imágenes de manos

Haut.AI, líder en inteligencia artificial (IA) para el cuidado de la piel, descubrió que analizar fotos de manos puede predecir la edad casi con la misma precisión que analizar fotos faciales. El nuevo método HandAge ofrece una alternativa a las técnicas convencionales basadas en fotos faciales y promueve soluciones de IA más justas.

El artículo de investigación, titulado "Predicción de la edad cronológica humana a través del análisis de IA de imágenes dorsales de manos frente a imágenes faciales: un estudio en una cohorte de mujeres indias", publicado en el Journal of Experimental Dermatology, utilizó dos modelos de IA diferentes para predecir la edad de una persona. Un modelo utilizó imágenes de las manos de las participantes del estudio, llamado modelo HandAge, mientras que el otro utilizó imágenes de sus rostros, llamado modelo FaceAge. El estudio incluyó a 1.454 mujeres indias de entre 20 y 80 años de ciudades como Mumbai, Nueva Delhi y Bangalore, lo que ofreció una amplia gama de tonos de piel para que la IA pudiera aprender.

Los resultados mostraron que el modelo de red neuronal convolucional (CNN) HandAge fue casi tan preciso como el que utilizaba imágenes faciales. El error promedio en la predicción de la edad fue de 4,7 años para las imágenes de manos y de 4,1 años para las imágenes faciales. Tanto los modelos HandAge como FaceAge mostraron una alta correlación con las edades reales de las personas en el estudio.

“Nuestra investigación demuestra que tu edad se puede determinar con la misma precisión a partir de una imagen de tus manos que de tu rostro”, dijo Anastasia Georgievskaya, CEO de Haut.AI. “Esta tecnología tiene el potencial de abordar los sesgos en los sistemas de reconocimiento facial y ofrecer una alternativa cuando las imágenes faciales no están disponibles o son indeseables”.

Esta investigación es especialmente notable para la piel étnica, ya que es el primer modelo de IA para la predicción de la edad basado en un conjunto de datos que presenta una variedad de tonos de piel. El estudio subraya la importancia de utilizar conjuntos de datos variados para crear sistemas de IA más inclusivos.

Una parte interesante del estudio fue descubrir en qué características se centró la IA para hacer sus predicciones. Se encontró que, para el análisis facial, las áreas alrededor de los ojos, la nariz, la boca y la frente—que a menudo muestran arrugas y flacidez—jugaron un papel crucial. Para las manos, las características clave fueron las arrugas, los nudillos y la prominencia ósea. Al examinar cómo características específicas en manos y rostros afectan las predicciones del modelo, la investigación contribuye a una comprensión más profunda del envejecimiento. Estos hallazgos pueden informar ahora tratamientos antienvejecimiento, sugiriendo que abordar estas características específicas podría hacer que las personas parezcan más jóvenes tanto para los modelos de IA como para las personas.

Haut.AI está dedicada a promover el desarrollo responsable de la IA y fomentar una tecnología que beneficie a todos. Esta investigación innovadora representa un gran avance hacia esos objetivos.