當AI遇上醫美 無人診所距離現實還有多遠？
醫療美容行業快速擴張多年，但高獲客成本、服務品質不一及醫療風險等問題始終存在。隨著人工智能逐步滲透診所營運與設備管理，行業正迎來新一輪效率升級
財聯社Marketwatch專欄
近年來，醫療美容行業在市場需求驅動下持續擴張，但產業相關問題也日益突出，使得醫美成為醫療風險高堆領域。在此背景下，人工智能技術以其在數據處理、流程自動化和決策輔助等方面的優勢，與醫美行業當前所面臨的困境完美匹配。因此，AI正在中國醫美領域逐步參與局部關鍵環節。然而，技術應用在不同規模機構間存在明顯落差，數據安全與有效性等問題同樣構成現實挑戰。
AI進駐醫美
人工智能在醫美行業的應用目前主要集中在營銷、客服應答、資料庫整理、內容生成與流程管理等非核心醫療環節，被視為降低人力成本、實現服務標準化的有效工具。具體而言，AI視覺算法可快速捕捉客戶面部關鍵點並轉化為數據參數，或者將客戶問診分析與咨詢總結歸納來配合電子病歷實現數字化管理。一個典型例子是為醫美行業打造的AI助手貌美AI宣佈接入DeepSeek，實現通過語義分析自動生成對話、利用算法匹配用戶需求、自動觸發關懷回訪等功能。
此外，AI在光電類醫療設備中的應用也在鋪開。依賴AI的機械式精確性優勢，搭載智能超聲影像與AI能控系統的設備可自動識別並標注皮下組織分層，實時輸出皮膚平均厚度及特定筋膜層深度，使醫生據此調整參數。另一類溫控治療設備則通過AI算法實時監測溫度，毫秒級調整射頻輸出功率，確保治療處於有效且安全的溫度範圍內。因此，這些應用的核心優勢是AI作為尖端技術能極大降低人為因素造成的治療偏差。
數據瓶頸待解
儘管AI在部分環節展現出潛力，但其仍面臨多重實質性制約，因此大部分醫美機構對AI應用持謹慎態度。在上游研發領域，利用AI製藥的臨床成功率低於預期。同樣地，利用AI進行醫美材料研發，其找到的候選材料依然會因療效不足或毒性超出預期而失敗。這是因為AI擅長從已知數據中尋找規律，但人體的免疫應答與代謝差異遠超現有臨床數據，動物模型與人體之間的鴻溝難以通過算力填補。
更重要的是，數據成為當前最大瓶頸。由於醫生操作數據、治療過程數據與術後效果反饋數據等有效數據嚴重匱乏，直接制約了AI從輔助角色向更核心功能進階的可能。
同時，醫美涉及大量亞洲人群的生理與健康數據，高度敏感且易受輿論質疑。為此，部分企業已採取加密傳輸、實時監測與風控機制，攔截異常訪問並檢測數據風險。另有企業採用「系統過濾+人工復核」雙重審核機制，並通過私有化系統確保敏感數據不出內部網絡。此外，行業協會也已聯合互聯網平台，著手完善醫美行業基礎數據庫。
無人診所前瞻
儘管當前面臨多重挑戰，業內人士對AI在醫美行業的未來發展持樂觀預期。首先，預計AI將對所有靠信息差賺錢的行業造成顯著衝擊。目前已有跡象顯示，越來越多求美者從傳統的網絡媒體咨詢轉向直接詢問AI。未來隨著AI進一步發展，無人診所、醫美管家等新型服務形態有望應運而生，無論是對上游研發還是下游機構診所，效率都將獲得極大提升。
在AI角色升級方面，行業預測將從「輔助建議」走向「半自動決策」。新氧已推出AI技能包，可提供醫美知識查詢、門店檢索、預約管理和提醒等全流程智能化服務。且在治療過程中，AI也可與雲計算打通「檢測—問診—治療—回訪」的就診流程，通過術後效果反饋來積累可復用數據。
此外，AI和設備的結合或將成為趨勢，通過AI去控制設備甚至結合機械臂完成部分操作或成為現實。從控制設備延伸至與人協同工作，未來AI將扮演更核心的角色。
總的來說，人工智能在醫美行業的應用已從營銷、客服等前端環節逐步向設備控制與診療流程滲透，為降低人為操作風險、提升服務標準化程度提供了可行路徑。然而，有效數據的匱乏以及數據安全合規的壓力，仍是制約AI深度應用的關鍵瓶頸。未來，隨著診療數據的逐步積累，AI有望從輔助建議邁向半自動決策，並與設備深度融合，推動無人診所、醫美管家等新型業態的出現。但行業能否實現這一轉型，仍取決於數據治理體系的完善。
財聯社Marketwatch專欄提供有關中國各行業的洞察與分析。他們的聯絡方式：liujingyi@cls.cn
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