人工智慧這個詞最早是在1956年由美國的計算機專家提出的，其定義為：能夠和人一樣進行感知、認知、決策、執行的人工程式或系統。雖然人工智慧的概念提出甚早，但由於種種歷史原因和技術難題，人工智慧的發展一直低調且低速。直到2016年穀歌人工智慧AlphaGo（阿爾法狗）與圍棋世界冠軍李世石的人機大戰，一戰成名，才讓“人工智慧”正式進入福斯的眼簾，成為風口浪尖的熱點名詞。之後，隨著“智慧+”成為兩會新熱點，多家網際網路與計算機技術領域領軍企業重提AI戰略，又帶起一波關注人工智慧的浪潮。AI產品如雨後春筍般湧現，人工智慧落地場景被不斷豐富。而在醫療美容這一領域，人工智慧技術應用場景也逐漸清晰：即使用影像識別技術輔助面部診療。

目前，影像識別是AI技術中最成熟、落地最早的專案之一。2017年，美國斯坦福大學通過Google的人工智慧演算法來診斷黑色素瘤，一種歐美地區常見的面板癌，準確率高達91%。在國內，北京協和醫院面板影像診斷中心使用的AI目前能夠獨立診斷2000餘種面板病，準確率達到85%左右。而在這些工作上，一個經驗豐富的醫師一般也只能達到60%-70%的正確率。利用先進的AI影像技術對求美者面部進行掃描識別，診斷面板損傷和疾病，提供整形建議，確實是非常清晰的思路。

而求美者也確實需要這樣的服務。在人們做出醫美消費之前，很容易對醫美效果產生擔憂，而醫美AI產品的產生則緩解了消費者的擔憂，不僅根據消費者的臉型、五官、面板狀態給出適當的醫美建議，也能讓消費者提前觀察到效果，大大降低了消費者進行決策時的心理壓力。

醫美機構則同樣需要AI，獲客難始終是令許多機構十分頭疼的問題。渠道攬客分成巨大，福斯廣告價高卻不精準。而AI工具一方面能以高科技的亮點吸引顧客，一方面收集消費者資料以備精準投放，還能基於使用者畫像進行各種自動化營銷，為機構引流功不可沒。

再者，AI能夠學習大量整形資料文字，掌握問答、判斷、預測、實施的能力，填補上整形行業裡專業人才的空白，對於醫生而言，AI有利於提高工作效率、預判手術效果。

“醫美+AI”的概念聽起來十分前沿，但在現有的技術條件下，仍會有許多複雜的難題和挑戰。主要體現在下面兩大方面：

01.手機APP的AI產品診斷準確性不夠

目前市面上比較知名的醫美AI產品都以手機App上的面部識別工具為主，然而這些AI應用僅僅停留在關於面板資訊譬如涉及“乾性、油性、彈性等”淺層方面，難以觸及核心，對面板是否存在敏感和病變，就無法獲取了。更別說這些APP診斷的準確度和專業性如何。

02.客戶隱私容易遭到洩露，法律體系完善度不夠

由於醫美行業提供的服務較為敏感，隱私問題也必須考慮。但在醫美行業中大規模應用智慧技術，進行資訊的採集、挖掘、分析、處理，出現叢集性洩露的風險大大增加，而這樣的事故後果是不堪設想的。目前，針對資料隱私的法律體系還不甚完善，在新技術的應用過程中保護消費者的隱私權不被侵犯是重中之重。如果在隱私問題上沒有進行妥善的處理，一旦發生事故，引發消費者信任危機，醫美AI的前進之路將會更加艱難。

在做人工智慧訓練模型的時候，資料是最重要的因素，因為只有通過大資料訓練，才能讓訓練的模型更接近於實際需求。所以在生成AI診療模型時，就需要海量、準確的基礎資料。嫦娥面板解碼機器人集報告端、天網後臺、網電諮詢、遠端引流功能於一體，形成以醫院為核心，以客戶為焦點的閉環系統，私有化部署，伺服器獨立，實現客群資訊高度自治，從而有效保護客戶隱私，大大降低了外洩風險。

此外，嫦娥面板解碼機器人通過“美白度、色斑、紫質、毛孔、血色素、油脂、紫外斑、紋理、皺紋、黑色素”十大指標全面剖析客戶的“面子問題”，這在市場上同質產品類中，擁有很高的價效比，更能方便醫美機構進行個性化的精準營銷。

隨著醫美機構大量增長，供給端競爭加劇，利潤降低，市面上各種AI醫美輔助產品層出不窮，因此選擇正確的產品，是有效促進醫美機構運營增長的手段之一。