Tradičné klasifikačné systémy stratovosti vlasov dlhodobo viedli klinické pochopenie tohto problému, no nové terapie a pokroky v technológiách si vyžadujú prehodnotenie týchto systémov[1]. Trichoskopia v kombinácii s umelou inteligenciou umožňuje kvantifikáciu rastových vzorov, monitorovanie odpovede na liečbu a komplexnejšie hodnotenie zdravia pokožky hlavy[1]. Automatizované systémy analýzy obrazu, ako napríklad TrichoScan, s presnosťou približne 97 % kvantifikujú hustotu terminálu a miniaturizovaných vlasov, pomery anagénu a telogénu a proporcie priemeru vlasov[1]. Umelá inteligencia dokáže automaticky identifikovať oblasti stratovosti vlasov, kvantifikovať ich rozsah a vypočítať štandardizované metriky, čo predstavuje spoľahlivejšiu alternatívu k starším meračom založeným na dĺžke[1]. Systémy s umelou inteligenciou dosahujú diagnostickú presnosť porovnateľnú s dermatológmi a majú potenciál zlepšiť diagnostiku a monitorovanie stratovosti vlasov[1]. Výskumníci argumentujú, že tieto nástroje by sa mali systematicky prijať v skúmavacích podmienkach na vytvorenie štandardizovaných, biologicky informovaných súborov údajov, ktoré by podporili vývoj budúcich klasifikačných rámcov[1].