Od virtualnog isprobavanja sastojaka do personaliziranih preporuka – umjetna inteligencija donosi novu eru njege kože i mijenja način na koji donosimo odluke o tretmanima.
Zamislite da možete predvidjeti kako će određeni sastojak ili tretman djelovati na vašoj koži prije nego što ga kupite? Zvuči kao znanstvena fantastika, ali zapravo je dio dermatološke budućnosti razvijene pod taktom umjetne inteligencije na kojoj od 2018. radi tim vođen Anastasiom Georgievskayom, osnivačicom i izvršnom direktoricom estonske tvrtke Haut.AI. S diplomom iz biofizike i bioinženjeringa sa Sveučilišta Lomonosov u Moskvi, Georgievskaya je svoju karijeru započela kao istraživačica u biotehnološkim tvrtkama poput Insilico Medicine i Youth Laboratories, gdje je razvijala AI rješenja za analizu kože i starenje.
U sklopu Haut.AI-a razvila je SkinGPT i Generative Skin – alate temeljene na umjetnoj inteligenciji koji omogućuju korisnicima da “isprobaju” proizvode za njegu kože i aktivne sastojke virtualno, prije nego što za iste odluče uložiti novac. U intervjuu za magazin Večernjakove Ordinacije, Zdravlje 2050., Georgievskaya objašnjava kako umjetna inteligencija poboljšava personalizirana iskustva koja korisnicima omogućuju da donesu pametnije odluke o njezi kože te kako vidi budućnost dermatologije i beauty industrije.
Kako se razvijala priča oko Haut.AI tvrtke ? Što vas je inspiriralo da spojite biofiziku i ljepotu te razvijete inovativne tehnologije poput SkinGPT-a?
Ideja za Haut.AI proizašla je iz vrlo praktičnog problema kojeg sam uočila tijekom rada kao znanstvenica. Tada sam usko surađivala s istraživačko-razvojnim timovima vodećih tvrtki za njegu kože i primijetila sam da su mnogi potrošači skeptični prema učinkovitosti proizvoda koje koriste, unatoč tome što su oni tijekom kliničkih ispitivanja pokazali dokazane rezultate. Potrošači nisu vjerovali da proizvodi stvarno djeluju, a razlozi za to su nam otvorili oči. Nezadovoljstvo nije proizlazilo iz neučinkovitosti samih proizvoda, već zato što oni nisu bili prilagođeni jedinstvenim potrebama njihove kože.
Glavni problem nije bio u znanosti iza proizvoda, već u nedostatku personalizacije pri njihovom odabiru. Drugim riječima, ljudi su koristili proizvode koji nisu odgovarali potrebama njihove kože. Ta spoznaja bila je prijelomna točka. Počela sam se pitati: „Što kada bismo sofisticirane, laboratorijske alate za analizu kože mogli približiti potrošačima, kako bi bolje razumjeli svoju kožu i donosili pametnije odluke u njezi kože?”. U to vrijeme pametni telefoni postajali su sve napredniji – i upravo je to bila iskra koja je započela sve. Zajedno sa suosnivačem Konstantinom Kiselevom pokrenula sam Haut.AI 2018., a sve s idejom da dermatološku znanost učinimo dostupnom i razumljivom svima, putem osobnih uređaja.
Naša vizija bila je pomoći brendovima da pronađu prave korisnike za svoje proizvode te omogućiti potrošačima da koriste njegu kože koja zaista djeluje za njih. Ta vizija dovela je do razvoja našeg prvog proizvoda – tehnologije za analizu kože temeljene na umjetnoj inteligenciji. Ona korisnicima omogućuje da putem jednostavne fotografije dobiju detaljno, višedimenzionalno izvješće o zdravlju kože te preporuke proizvoda prilagođene upravo njihovim potrebama.
Bio je to prvi korak u preoblikovanju složenog znanstvenog procesa u nešto dostupno i visoko personalizirano. Ukratko, Haut.AI je nastao iz želje da riješimo nesklad kojeg sam uočila između potrošača i proizvoda. Svaka inovacija koju smo otad razvili – od AI analize kože do SkinGPT-a vođena je jednom misijom: unijeti znanstvenu točnost, personalizaciju i povjerenje u svijet ljepote.
Na kojem principu radi SkinGPT? Što korisnici trebaju učiniti da vide kako će njihova koža reagirati na određeni proizvod ili tretman?
SkinGPT je generativni AI sustav dizajniran za simulaciju znanstveno utemeljenih transformacija kože. Jedna od njegovih najzanimljivijih primjena je omogućavanje virtualnog isprobavanja proizvoda za njegu kože ili dermatoloških tretmana – nešto što je ranije bilo nemoguće izvesti na realističan način, osim ako ne govorimo o generičkim beauty filterima. No, ono što SkinGPT čini fundamentalno različitim od takvih tipova primjera jest to što on izračunava biološku osnovu za svakog korisnika. Proces započinje analizom korisničkog selfija kako bi se procijenili različiti parametri kože, poput pigmentacije, crvenila, sitnih bora, akni i razine hidratacije.
Na temelju tih detaljnih podataka, SkinGPT zatim simulira potencijalne transformacije kože: što bi se moglo dogoditi ako osoba koristi određeni proizvod, podvrgne se specifičnom tretmanu ili čak donese određene životne ili ekološke odluke. Simulacija je omogućena putem backend tako da brendovi surađuju s nama kako bi kreirali prilagođene upute. One pak definiraju kakvu transformaciju SkinGPT treba simulirati, a temelje se na kliničkim podacima samog brenda ili na javno dostupnim, recenziranim dermatološkim istraživanjima.
Time se osigurava da ishod bude zasnovan na stvarnim znanstvenim dokazima. Nakon što brend stvori svoje SkinGPT iskustvo, može ga objaviti bilo gdje: na svojoj web stranici, mobilnoj aplikaciji, u trgovinama ili čak u kliničkim postavkama. Prednost ove tehnologije je što krajnji korisnici ne trebaju nikakvu specijaliziranu opremu ili dijagnostičke uređaje. Sve što im je potrebno jest njihov pametni telefon. Jednostavnim selfiejem korisnici mogu odmah vizualizirati kako će im koža izgledati nakon dva tjedna ili četiri tjedna ili čak nakon deset godina korištenja proizvoda. Također mogu vidjeti kako će životne odluke, poput izostavljanja SPF-a iz njege, utjecati na njihovu kožu u budućnosti.
U kliničkim ili estetskim postavkama, korisnici mogu unaprijed vidjeti potencijalne rezultate tretmana prije nego što rezerviraju termin. Radi se o nagrađivanoj tehnologiji koja omogućuje ljudima da donose informirane odluke o njezi kože, a brendovima pomaže u privlačenju većeg broja kupaca putem transparentnosti, personalizacije i povjerenja. SkinGPT premošćuje jaz između obećanja proizvoda i vizualnog dokaza, na najsvježiji i najpristupačniji način.
Generative.Skin je platforma koja korisnicima omogućuje da “isprobaju” sastojke na svojoj koži prije nego što se odluče na kupnju. Kako ova tehnologija funkcionira u praksi? Koje informacije korisnici mogu saznati o svakom sastojku?
Generative.Skin je naše korisničko iskustvo, pokrenuto uz SkinGPT, a osmišljeno da pruži angažiran i edukativni uvid u sastojke koji se najčešće koriste u njezi kože. Cilj platforme je pomoći ljudima da bolje razumiju za koje se kožne probleme ti sastojci obično koriste te kakve rezultate mogu realno očekivati s vremenom. Cijelo iskustvo temelji se na SkinGPT-u. Za ovu specifičnu primjenu, kreirali smo skup uputa specifičnih za sastojke koje su temeljene na javno dostupnim, recenziranim dermatološkim istraživanjima.
Svaka uputa bazira se na studijama koje dokumentiraju učinke određenih sastojaka na kožu tijekom vremena, poput retinola, niacinamida ili hijaluronske kiseline. Sve izvore smo naveli na platformi, tako da korisnici mogu proučavati izvorna istraživanja ako žele dublji uvid u cijelu priču. Kada korisnik uđe na platformu, preporučujemo da započne iskustvo s analizom kože pokrenutom Haut.AI-ovom tehnologijom procjene kože temeljenom na umjetnoj inteligenciji. Ovaj korak daje korisnicima personalizirani izvještaj o trenutačnom stanju njihove kože, poput razine crvenila, pigmentacije, akni ili sitnih bora.
Odatle mogu nastaviti na stranicu s otkrivenim problemom kože i istraživati simulacije sastojaka koji ciljaju na probleme uočene u njihovoj analizi. Na primjer, ako je identificirano crvenilo, korisnik će biti usmjeren na stranicu koja ističe sastojke poznate po tome što smanjuju crvenilo, uz mogućnost da vizualno “isprobaju” svaki od njih. Preporučujemo da započnete s analizom kože jer simulacije nisu osmišljene da pružaju efekt poput fotoshopa ili filtera. To nisu transformacije koje mijenjaju izgled kože do neprepoznatljivosti, već su utemeljene na znanstvenom realizmu – pa su promjene često suptilne.
Ako korisnik ne vidi drastičnu promjenu, to jednostavno znači da možda trenutačno nemaju kožni problem na koji dotični sastojak djeluje. To ne znači da simulacija ne radi, već da AI odgovara u skladu s temeljnim podacima o njihovoj stvarnoj koži. Dakle, najbolje je prvo razumjeti stvarne kožne probleme koje vaša koža ima, što vam omogućuje naša analiza kože. Jedan ključni element iskustva je kvaliteta slike. Fotografija visoke kvalitete ključna je za točne i smislene vizualizacije.
Srećom, to je lako postići korištenjem naše ugrađene pametne kamere s uputama u stvarnom vremenu. Pomaže korisnicima da snime dobro osvijetljene slike izravno sa svojih osobnih uređaja. Sve u svemu, Generative.Skin je osmišljen kako bi znanost učinio vizualnijom. Kreirali smo ga kako bismo pomogli ljudima da postanu svjesniji stvarnih potreba svoje kože, postave realna očekivanja i postanu informirani, samopouzdani korisnici u njezi kože.
Kombinacija vanjskih faktora kao što su UV izloženost i zagađenje predstavlja uzbudljivo područje u napretku postojeće tehnologije. Koliko su oni precizno modelirani u vašem AI sustavu? Uzimaju li se u obzir čimbenici poput emocionalnog stresa ili prehrambenih navika?
Od komercijalnog predstavljanja SkinGPT-a u siječnju 2025., sustav je doživio značajan napredak, ne samo u svojim osnovnim sposobnostima, već i u rasponu scenarija simulacija koje može podržati. Već imamo partnere koji aktivno traže SkinGPT simulacije ne samo za učinke proizvoda i tretmana, već i za okolišne i životne faktore, poput ponašajnih navika. Što se tiče točnosti, sve simulacije koje uključuju vanjske faktore temelje se na dostupnim dermatološkim istraživanjima koja povezuju ove utjecaje s mjerljivim biološkim promjenama u koži tijekom vremena. U mnogim slučajevima, također uključujemo interna istraživanja koja su podijelili naši brendovi-partneri, posebno kada simuliramo učinke specifičnih proizvoda.
Na primjer, dugotrajna UV izloženost široko je proučavana zbog njezine uloge u degradaciji kolagena, stvaranju bora i promjenama pigmentacije. Mi koristimo ova istraživanja za izradu uputa koje pokreću naše SPF-specifične simulacije. Odličan primjer je naš nedavno lansirani SPF Truth Booth, koji simulira promjene na koži do deset godina u budućnost. Ova simulacija korisnicima daje jasnu vizualizaciju onoga što stalna upotreba SPF-a, ili njezin izostanak. može učiniti s kožom tijekom vremena. Upute koje stoje iza ovog iskustva temelje se na recenziranim studijama o starenju kože izazvanom UV zračenjem, a sva podrška istraživanjima jasno je citirana na SPF Truth Booth web stranici.
Dakle, kada brend dođe do nas i želi simulirati učinke, recimo, dugotrajne sunčane izloženosti bez SPF-a, vizualna prognoza koju dobiju temelji se na stvarnim kliničkim dokazima. Isti princip vrijedi za životne faktore. Ako postoje pouzdana istraživanja koja pokazuju kako stres, manjak sna ili prehrambeni obrasci utječu na specifične kožne markere, možemo uključiti te podatke u prilagođene upute i generirati simulacije koje odražavaju te učinke. Sve se svodi na dostupnost i kvalitetu znanstvenih podataka. Ako podaci postoje, SkinGPT ih može pretvoriti u vjerodostojno vizualno iskustvo.
SkinGPT već koriste nekoliko dermatoloških klinika. Možete li objasniti kako ova tehnologija pomaže u njihovom radu s pacijentima?
U kliničkim okruženjima, SkinGPT se može koristiti za pomoć pacijentima u razumijevanju potencijalnih ishoda tretmana prije nego što se obavežu na njega. Stručnjaci mogu pacijentima pokazati simulaciju kako će njihova koža realno reagirati na određeni tretman, umjesto da gledaju generičke slike prije i poslije s modelima. To pomaže vizualizirati očekivane rezultate na personaliziran način, čineći proces donošenja odluka lakšim. To u suštini podržava informiraniji dijalog između liječnika i pacijenta, poboljšavajući jasnoću tijekom konzultacija.
To je vrlo učinkovit alat za poboljšanje iskustva prije posjeta. Klinike mogu integrirati SkinGPT zajedno s našom AI tehnologijom za analizu kože na svojim web stranicama ili digitalnim platformama, gdje korisnici mogu uploadati selfie od kuće, zaprimiti AI analizu kože, a zatim vidjeti SkinGPT simulaciju koja pokazuje kako bi tretman mogao utjecati na njihov specifični kožni problem, kao što su pigmentacija, sitne bore ili crvenilo, tijekom nekoliko tjedana, mjeseci ili čak godina. Ovakvo iskustvo može pomoći pacijentima da se osjećaju više povezani čak i prije nego što stupe u kliniku.
Postoji li znanstveni ili tehnološki korak poduzet u HAUT.AI-u, a koji nije odmah prepoznat u industriji, a koji biste željeli da ljudi prepoznaju kao ključni trenutak u razvoju tehnologije ljepote?
Upravo je to priča iza ranog razvoja SkinGPT-a. Počeli smo istraživati generativne modele još 2021., puno prije nego što je šira industrija ljepote uopće i krenula obraćati pažnju na potencijal vizualizacija kože uz korištenje umjetne inteligencije. U to smo vrijeme već prototipirali sustave koji su mogli generirati realistične, biološki informirane vizualizacije kako bi koža mogla promijeniti—bilo zbog upotrebe proizvoda, vanjskih faktora ili prirodnog starenja. Kada smo prvi put predstavili ovu ideju partnerima i dionicima, reakcije su bile podijeljene.
Neki su smatrali da je to previše futuristički; drugi su odbacivali takav tip tehnologije i smatrali ga nepotrebnim ili tehnički neizvedivim. Čak su nam izravno rekli da ideja zvuči “smiješno”, ali mi smo imali čvrsto uvjerenje u znanost koja stoji iza cijele priče. Znali smo da, ako se pravilno trenira, generativni AI može simulirati transformacije kože s vizualnom točnošću i biološkom vjerodostojnošću. Prošlo je nekoliko godina i sada je SkinGPT postao jedna od najinovativnijih i najprepoznatijih tehnologija u našem portfelju.
Usvaja se u različitim slučajevima, od virtualnih isprobavanja proizvoda za njegu kože i podrške kliničkim istraživanjima do edukacije o sastojcima i marketinške vizualizacije. Ono što je započelo kao eksperimentalni istraživačko-razvojni projekt sada je rješenje koje prepoznaju vodeći brendovi u industriji i koje je već osvojilo nekoliko nagrada za inovacije u AI-u i tehnologiji ljepote.
Koji su najveći izazovi u industriji tehnologije ljepote danas, i kako u Haut.AI-u prevladavate te izazove?
Jedan od ključnih izazova je rastući skepticizam prema umjetnoj inteligenciji. Pojam “AI” postao je sveprisutan, a dok su neke aplikacije pokazale jasnu vrijednost, druge su isporučile netočne rezultate ili davale nerealna obećanja. Kao rezultat toga, kada korisnici naiđu na AI alate, nije rijetkost da reagiraju s nepovjerenjem. Kako bismo to adresirali, usvojili smo pristup temeljen na znanosti u razvoju naših tehnologija. U Haut.AI-u umjetna inteligencija nije tretirana kao sam proizvod, već kao metoda koja pomaže u skaliranju znanstvenog znanja, automatizaciji analize i prevođenju dermatoloških uvida u dostupne alate za korisnike i brendove.
Sve simulacije, preporuke i vizualni ishodi temelje se na strukturiranim podacima i dermatološkim istraživanjima. Naš fokus je na isporuci točnosti i biološke realističnosti, a ne na stvaranju aspiracijskih rezultata. Još jedno kritično pitanje je pristranost u AI modelima, posebno u ljepoti i zdravstvenoj zaštiti, gdje skupovi podataka za obuku često nemaju adekvatnu reprezentaciju. Algoritmi izgrađeni na ograničenim ili homogenim podacima mogu proizvesti iskrivljene ili nepouzdane rezultate za mnoge korisnike. Od početka smo prepoznali važnost izgradnje s raznolikošću na umu i radili smo kako bismo osigurali da naši modeli budu obučeni na podacima koji stvarno odražavaju stvarnu populaciju.
Trenutačno imamo jedan od najsofisticiranijih skupova podataka u industriji, koji uključuje više od tri milijuna visokokvalitetnih slika lica koje predstavljaju širok spektar etničkih skupina, dobnih skupina, tipova kože i dermatoloških stanja. Pitanje osjetljivosti podataka također je posebno relevantno u ovom prostoru. Slike lica, iako ključne za analizu kože, podižu opravdane brige u vezi s privatnošću. Kako bismo ublažili ove rizike, razvili smo tehnologiju pod nazivom Skin Atlas, naš patentirani sustav anonimizacije koji uklanja osobne identifikacijske značajke lica, dok zadržava osnovne podatke o koži potrebne za analizu. To nam omogućuje održavanje visoke analitičke vjernosti dok smanjujemo izloženost osjetljivim biometrijskim informacijama.
Kako vidite budućnost njege kože? Kako će tehnologije poput SkinGPT i Generative Skin transformirati naš pristup njezi kože u narednih pet do deset godina?
U narednih pet do deset godina očekujemo da će kupovina proizvoda za njegu kože postati sve više vođena uvidima temeljenima na AI-u koji tumače složenu znanost o biologiji kože i formulacijama proizvoda u vrlo personalizirane preporuke. Ljudi više neće morati oslanjati se na nagađanja, opće tvrdnje ili beskrajno testiranje proizvoda. Umjesto toga, uz samo jedan selfie i nekoliko kontekstualnih podataka, korisnici će dobiti prijedloge za proizvode i prognoze za kožu prilagođene njihovoj jedinstvenoj biologiji, okolišu i životnim navikama. Za brendove, ove tehnologije otvaraju potpuno novi način izgradnje povjerenja, demonstriranja učinkovitosti i smanjenja nezadovoljstva kupaca jer se u tom slučaju korisnicima preporučuju točno oni proizvodi koji odgovaraju njihovoj koži.
S obzirom na to da vaša tehnologija već pruža precizne simulacije i personalizirane preporuke, kako vidite ulogu dermatologa u budućnosti? Hoće li i dalje biti potrebni na isti način ili će se njihova uloga evoluirati?
Dermatolozi će svakako ostati ključni, ali njihova uloga se razvija i na mnogo načina pojačava tehnologijom poput naše. AI alati su osmišljeni kako bi podržali i poboljšali stručnost dermatologa, a ne da je zamijene. Simulirajući potencijalne ishode i pružajući AI baziranu analizu kože, tehnologije poput naše pomažu u pojednostavljenju određenih dijelova dijagnostičkog i konzultacijskog procesa. Međutim, klinički sud, iskustvo i intuicija dermatologa ostaju nezamjenjivi, posebno kada je riječ o složenim stanjima ili individualiziranom planiranju tretmana.
Što se tiče digitalne podrške, AI alati čine dermatološku skrb dostupnijom. U mnogim dijelovima svijeta. čak i u urbanim centrima gdje čekanja za termine kod dermatologa mogu biti višemjesečna. To predstavlja stvarnu prepreku za pacijente koji traže pravovremenu skrb. AI platforme mogu pružiti analizu na razini stručnjaka od kuće, pomažući ljudima da ranije prepoznaju svoje kožne probleme, a u nekim slučajevima, podržavajući dermatologe u daljinskoj dijagnostici.
Ova vrsta digitalne podrške može pomoći proširiti doseg dermatoloških usluga, smanjiti nepotrebna kašnjenja i osigurati da više ljudi dobije potrebnu pažnju, bilo uživo ili online. Mislim da je budućnost dermatologije nije čovjek protiv stroja, već čovjek plus stroj koji rade zajedno kako bi pružili bolje, personalizirane rezultate na velikoj razini.
(Katja Knežević)
