Cellulite ist eine häufige Erkrankung der Haut und des Gewebes, die vor allem bei Frauen nach der Pubertät in den entwickelten Ländern auftritt. Die Infrarot-Thermografie (IR) in Kombination mit künstlicher Intelligenz (KI) kann verschiedene Stadien der Cellulite erkennen und eine zuverlässige Diagnose stellen. Ziel dieser Forschungsarbeit war es, eine schnelle und kostengünstige Methode zur automatischen Identifizierung von Cellulite-Stadien mit Hilfe von IR-Bildgebung für ein Vorscreening und eine personalisierte Therapie zu entwickeln. In der Studie wurden fortschrittliche Algorithmen und Klassifizierungstechniken auf Bilder von 212 weiblichen Freiwilligen im Alter zwischen 19 und 22 Jahren angewendet. Die Ergebnisse zeigten, dass die Kombination bestimmter Methoden eine Genauigkeit von über 80 % bei der Bestimmung aller Cellulite-Stadien erreichte, wobei die Genauigkeit bei den frühen Stadien bei über 90 % lag. Dieser computergestützte Ansatz könnte für die Frühdiagnose, die Überwachung des Fortschritts und die objektive Bewertung der Therapieergebnisse eingesetzt werden. Die IR-Thermografie mit KI hat das Potenzial, ein wirksames Instrument zum Verständnis der Cellulite-Entwicklung und zur Anpassung von Behandlungen zu werden und damit einen Beitrag zur prädiktiven, präventiven und personalisierten Medizin (PPPM) zu leisten.
