都说AI赋能一切，为何AI带不动医美行业？

2026-06-05 00:00 来源:搜狐点击量:21 评论（0人参与）

人工智能（Artificial Intelligence，缩写：AI）技术愈发成熟，赋能其它行业的案例也越来越多。
在医美领域，AI赋能主要体现在两方面：面部诊疗和营销管理。

AI赋能面部诊疗：营销噱头罢了

面部诊疗是依托计算机人脸识别技术，将所有类型的皮肤发病原因、发病现象、治疗方式等记录下来，通过这些数据沉淀，对病例进行分析，制定诊疗模型，辅助医生进行诊断和治疗。
为什么需要AI辅助？
协和医院皮肤科副主任刘洁回答过这个问题“即使是特别有经验的医生，如果仅仅通过肉眼去诊断，准确率也只有60%-70%。”
那AI能达到多少？

2017年，美国斯坦福大学通过Google的人工智能算法来诊断黑色素瘤，一种欧美地区常见的皮肤癌，准确率高达91%。
这是国外的情况，国内针对面部诊疗的AI技术主要掌握在公立医院和极少数科技公司手里，2016年北京协和医院在国内率先成立皮肤影像诊断中心，收集了约30万张高清皮肤病影像资料，通过对AI进行大量训练，目前能够独立诊断2000余种皮肤病，准确率达到85%左右。
上述面部诊疗产品的核心在于对疾病做出正确的诊断，而医美行业中面部诊疗则是娱乐性多一些。
一些互联网公司在2017年纷纷布局医美AI，在APP中嵌入接口，用户通过上传照片和视频，获取皮肤信息、保养方式，或者是“整形后的样子”，以此来推荐合适的医美项目、医生、诊所等。这些皮肤信息仅仅涉及“干性、油性、弹性等方面”，对于皮肤的敏感程度，是否有病变的可能一无所知。
现在来看，AI对这些医美App来说，更像是营销噱头，或者融资手段，功能停留在浅表层，准确度和专业性也是大打折扣。

AI赋能营销管理：还处在非常初级的阶段
联合丽格创始人李滨就曾用三个“比如”来解释AI营销：
比如基于数据算法的智能投放，AI不会被感性左右，纯粹从ROI（投资回报率）角度去进行非常精确的投放，并随着数据的变化而自动调整。
比如具备学习能力的AI客服，AI不会因为咨询人多而不耐烦，更不会偏离主线，会用尽所有办法要电话，并督促客服人员进行联络。
比如基于用户画像的各类自动化营销应用，AI不会忘记患者的需求，并且为患者分级、分类、分阶段的去进行自动回访与推介，并可以做到千人千面的个性化服务。
听起来怎么像淘宝上24小时的客服，像今日头条根据用户行为推送资讯？

没错，对于医美行业的AI营销的确还处于非常初级阶段，目标也仅仅停留在让广告投放得更加精准，对于在其他行业营销中“手势识别”、“营销内容社交化”、“营销方式场景化”等高效、专业的营销手段还没有渗透到医美行业。

都说AI赋能一切，为何带不动医美行业？

1.没有科技基因

医美与医疗、美容都有关，但都没有占到核心带，都处在边缘位置。
医疗行业先进的技术、优质的资源很少流入皮肤科、整形科，更多的是往肿瘤、心脏、骨科等病室倾斜，这些科室与“生命”的捆绑程度更强，心脏、肿瘤的发病率更高，病情更隐蔽，不易发现。AI技术的一个重大突破就是疾病预测和早病筛查，能够辅助医生诊疗，尽早攻克这些病症。
主流的人工智能企业将自己的核心技术和精力放在以肿瘤、心脏、骨科这些病室为场景的产品上，对于皮肤、整形等科室的覆盖几乎为零。
医美行业自己研发人工智能，是否行得通？

比登天还难！

首先，医美行业现在的信息化和互联网化程度非常低；其次，整个行业除了上游做仪器、设备的公司外，基本上没有科技基因，而人工智能企业的壁垒就是算法，你怎么可能让一群有商业头脑每天想着如何赚钱的医美人踏踏实实做技术？

2.数据的质量、数量都低
生成AI诊疗模型需要有海量、标准化的高质量数据，比如针对营销AI的客户群体、购买力、复购率等数据，或者针对皮肤医疗方面，每位消费者皮肤的含水量、含油量、红血丝程度、敏感程度等数据。
医美行业的这些数据质量参差不齐，机器没有足够的数据来深度学习，智能化程度就提高不起来，自然也无法为医师提供诊断辅助。
最近几年，美容院经营愈发困难，老板为了找到新的盈利增长点，美容院也开始涉足AI+医美类的产品，在美容师、顾问的诱导下，最终由消费者来买单。