用AI让皮肤病检查诊断标准化，医疗美容行业还可以这样做

相比于肿瘤、心血管疾病的辅助诊疗，人工智能在皮肤病上的检测治疗由于风险性较低，或许是AI在医疗上更适合的应用场景。

目前国内市场中，大拿科技不久前刚与湘雅二院、丁香园联合发布了皮肤病的人工智能辅助诊断系统，并在红斑狼疮上建立了较成熟的模型;Airdoc公司也与协和皮肤病医院、搜狗明医联合推出了黑色素瘤的在线人工智能识别服务。

和这些公司相比，颜云目前更看中的是皮肤健康管理层面，从色斑、痤疮、敏感性皮肤这三类最常见的皮肤问题入手，解决皮肤检查与辅助诊断的难题。颜云的市场定位明确，初期，公司将以医院皮肤科、医美诊所等B端客户为主，在积累了一定数据且形成口碑后，再扩展消费级市场。

目前在医院内皮肤病的诊疗存在以下几个痛点：首先，排队1小时看病5分钟是大医院看病的普遍现象，在皮肤科尤甚。像全国最大的皮肤科——华山医院皮肤科，医生每天基本要看近300个病人，病人的问诊时间短。其次，皮肤病的诊断大部分依靠肉眼观察，并由医生以文字形式记录。诊疗过程难以标准化，基层医生误诊率高，对患者的治疗效果很难做到有效的追踪。

颜云想做的是通过人工智能帮助医生实现皮肤病检查的规范，制定出行业标准。这样可以方便医生判断患者的治疗效果，也利于基层医生对患者进行诊断与治疗。

在技术上，颜云将皮肤信息分层，从皮肤上提取出的深层参数，并将每层信息进行分割量化。然后利用标准化的数据去训练辅助诊疗系统，从而得到更精确的结果。颜云创始人张泽清表示，这样分层处理可以排除环境因素对图像的干扰，比对原始图像直接训练辅助诊疗系统更准确。

据介绍，目前颜云的标注数据主要来源于其联合创始人创办的颜术医美诊所，同时，公司还通过与四川大学华西医院、上海华山医院、北京中国人民解放军总医院等医院的专家、教授合作获得优质的皮肤科标注数据。

在商业模式上，颜云将向B端客户提供硬件扫描仪，并基于云端算法给出分析报告。据了解，该扫描仪将于7月正式完成研发。其价格将低于目前世界上唯一能对皮肤的病理学特征进行定量分析VISIA皮肤检测仪。此外，在掌握大量数据后，还可以打通化妆品行业与药厂，进入其研发、生产、营销环节。

在2C方面，公司将面向消费者提供光调治疗仪，同时还将对接医疗咨询服务，对整个疗程的治疗效果进行跟踪。张泽清认为，未来医美市场将是颜云的主要盈利来源。

团队方面，颜云创始人张泽清为Teambition的联合创始人，交大人工智能Ph.D. Candidate。联合创始人宋为民为颜术医美董事长，原杭州三院主任医师，中国皮肤科医师协会(CDA)常委，联合创始人李利教授为四川大学华西医院主任医师，中国皮肤科医师协会副会长，全国著名的无创检测专家。其技术主要背靠上海交大的AI团队。