Come l'AI valuta le immagini
Una panoramica in linguaggio semplice del processo tecnologico — progettato per trasparenza, privacy e precisione.
La pipeline di analisi
Acquisizione dell'immagine
La tua immagine viene caricata direttamente su un server crittografato tramite TLS 1.3. Non viene mai inoltrata a un'API di terze parti, a un servizio di analisi visiva nel cloud o a un revisore umano. L'immagine esiste solo in memoria per la durata dell'analisi.
Analisi visiva locale
Un modello di analisi visiva specializzato viene eseguito interamente sui nostri server privati. Questo modello è stato addestrato su migliaia di immagini etichettate clinicamente per valutare gli attributi fisici secondo convenzioni di misurazione standardizzate.
Output strutturato
Il modello produce un oggetto JSON strutturato — un insieme di punteggi numerici ed etichette categoriche per ciascun attributo. Non viene incluso alcun dato grezzo dell'immagine. Questo output strutturato è reso anonimo e non contiene alcuna informazione personale identificabile.
Generazione del referto
I dati strutturati vengono trasmessi a un sistema di generazione del testo per produrre un referto scritto personalizzato. Fondamentale: questo sistema vede solo numeri ed etichette — mai la tua immagine. Il referto contestualizza i tuoi risultati rispetto ai dati della popolazione provenienti da ricerche sottoposte a revisione paritaria.
Eliminazione dell'immagine
Una volta completata l'analisi, la tua immagine viene eliminata in modo permanente dalla memoria. Non conserviamo le immagini originali. Vengono mantenuti solo i tuoi risultati strutturati e resi anonimi, e solo se scegli di salvarli.
Architettura tecnica
Cosa viene valutato
Il modello valuta 36 attributi distinti. Le misurazioni stimate si basano sull'analisi delle proporzioni visive e sono calibrate rispetto al nostro insieme di riferimento di 5.000 immagini etichettate clinicamente. Un campione degli attributi valutati:
Come misuriamo l'accuratezza
Il modello è stato addestrato su un insieme di 5.000 immagini, ciascuna annotata con 36 attributi da più revisori secondo un protocollo di etichettatura standardizzato. L'affidabilità tra valutatori è stata misurata per garantire la coerenza delle etichette prima dell'addestramento.
Le misurazioni stimate (lunghezza, circonferenza) utilizzano un approccio basato sulle proporzioni — non sul rilevamento di un righello — calibrato rispetto a punti di riferimento noti nei dati di addestramento. La precisione è espressa come intervallo di confidenza, non come un valore unico.
Trasparenza sui limiti
La stima visiva basata sull'IA presenta limiti intrinseci. La precisione della misurazione dipende dall'angolazione, dall'illuminazione e dall'inquadratura dell'immagine. I referti includono intervalli di confidenza e indicano chiaramente quando le stime sono approssimative. Non presentiamo i risultati dell'IA come misurazioni di livello medico.
Dati di addestramento ed etica
I dati di addestramento provengono da archivi anonimizzati e raccolti con consenso. Non è stata conservata alcuna informazione personale identificabile. Tutte le immagini utilizzate nell'addestramento sono state verificate per consenso e conformità legale prima dell'inclusione.
Il processo di annotazione è stato progettato per eliminare ogni giudizio estetico soggettivo dalla fase di etichettatura. Gli annotatori hanno valutato gli attributi fisici secondo criteri oggettivi, non in base a preferenze personali. Le scale di valutazione erano predefinite e calibrate.
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