整形醫美已經是過去式,接下來的發展都將是健康醫美的天下,消費者除了希望立即的外型打造外,其實也開始更重視較為自然、較為健康的內外打造的服務,因此,瘦身管理、皮膚管理、健康管理等等,都變成了一種可持續性的醫病關係,因此,【智慧美醫賦能】將是醫療服務業者不可避免的解決方案。

近兩年來,醫美行業整體向著強調技術,強調管理能力,強調客戶關係維護,強調消費體驗的方向轉向,所有這些變化都指向醫美行業需要為用戶提供更加專業、長期的服務。

這幾年全球科技行業及醫療行業無不全力投入智慧醫療,台灣政府也不例外,除實驗室研發階段外,多數的 AI 被運用於諸如 X 光片或各種檢測紀錄的判讀、基因定序及應用、生理大數據的疾病預測、用藥追蹤、疾病或傳染病預測、遠程醫療等,對於民眾與消費者對於黑科技越發的期待,接下來在醫美、健康管理領域中,又會有哪些趨勢值得我們積極迎上,搶先反應呢?

皮膚癌中,以黑色素細胞瘤最為致命,全球每年有約30萬人死於此病症。北醫新創團隊皮智股份有限公司推出的「痣能達人」運用聊天機器人模擬專業皮膚科醫師的判斷流程,搭配人工智慧影像辨識科技,可以協助使用者在一分鐘之內判斷痣的變化風險,及時給予最適切的建議。

在實例中,皮智團隊以 LINE 官方帳號作為行銷推廣的渠道,由聊天機器人提供顧問諮詢服務,對潛在對象進行健康議題的傳播與影響。自 2018 年「痣能達人」上線後,陸續還推出「痘痘達人」、「指甲達人」等服務,目前僅就「痣能達人」便已累計了超過十萬人次使用數,並在推廣服務的同時也獲得大量的數據資料,最終讓 AI 模組持續自我進化,進一步提高判別精準度。

時尚醫療與健康管理迥異於傳統醫療

醫美行業跟健康管理主要都是以自費為主,最大的特點不在於消費者是因為身體不舒服或者因為有了疾病才上門,最大的問題是,大部分的民眾根本不知道有什麼新的醫美治療、微整形、無創治療、健康維護管理方式是適合自己、或者可以主動嘗試。在這樣的背景下,現行的「醫療廣告法」確實非常的不適用於未來的健康趨勢主流,一竿子阻斷了多數的經營行為。

在這樣的大環境下,與其要消極的看待法規的缺失,還不如積極的看待其同樣也給市場製造了絕大的機會。我們可以這樣看,就是因為法規的嚴謹,市場還是相當的空白,雖然同類型機構林立,但是受限於大家的經營方式或行銷方式保守,固也讓真正有經營能力的經營者可以在紅海中保留了龐大的勝出機會。


醫美行業有哪些工作必須 AI 智慧化?

  • 對機構而言,需要透過 AI 人機器人幫忙管理大量客戶,做好醫病的 CRM 關係維護;
  • 對機構而言,需要透過大數據及 AI 演算法幫忙挖掘潛在客戶,並透過 AI 立即與客戶建立關係;
  • 對機構而言,透過長期監測與用戶互動的數據,可以提前預測產品開發方向與銷售方式;
  • 對機構而言,善用長期追蹤管理的治療回饋大數據,可以優化治療解決方案;
  • 對患者而言,在智慧監測與管理下,可以獲得更好的治療方式與更安全的治療保障;

醫美主要鎖定的早已不只是整形,外型修飾、瘦身塑形、凍齡抗老、拉提、緊緻、除皺、祛斑、嫩膚、美白、私密處保養等等,諸多問題都不只是皮膚問題,甚至都是健康檢查與監測、健康管理、健康促進、身體保養等問題,整形與皮膚的表現在醫美領域都只是佔非常小的一部分,如上所述,醫美行業有非常大的必要性必須提前納入顧客的健康數據、生理數據,方能利用 AI 人工智能為消費者創造最大的利益,也方能確保經營者可持續的優化與發展。

台灣醫美行業對於亞太地區有關鍵性的影響

聚焦亞洲,醫美市場(含健康管理)已是萬億級的規模,面對龐大的美容醫學市場、美業市場,毅錡國際專注於對商用客戶的賦能服務,毅錡國際構建了 OMO 的 B2B2C 的 AI-CRM 開放平台,將生活 – 美髮(美甲、美睫) – 美容 – 健身 – 健康管理 – 醫美的共同需求逐一整合到一個共享平台,透過運用大數據及 AI 能力,將 C 端數據透過 B 端的合作夥伴與醫美設備完全整合起來,形成一個共享的泛健康服務平台,透過 AI 開放共享平台賦能給其他合作方。

毅錡國際 AI 平台擁有包含生理數據管理、健康管理方案,透過膚質檢測、臉部微特徵、畫像管理為合作夥伴賦能 AI 的個性化治療推薦方案,對年齡、生理、皮膚等多維度的健康狀況,給出精准量化的科學建議。

礙於法規與基於台灣相關業者的準備還不是太充份,我們這一階段僅面向特定合作對象進行定制化的合作,並逐步建立模型,預計在第二階段,將正式以【開放的共享平台】形成行業的信息生態鍊。

為什麼必須積極投入智慧化醫療的行動

政府一直提倡分級醫療,健康力串聯全國超過300家診所,將分級醫療從基層診所、地區醫院、區域醫院、醫學中心,擴展到「居家」範圍,結合台灣醫療院所具備強大的「數據力」,整合巨量資料,幫助基層診所全面轉型,並提供智慧化的醫療服務,讓健康照顧更全面。

健康力智慧診所響應政府政策,於 2018 年推出兩款APP:「AI健康力」及「智慧好醫」,主要是讓民眾在家掌握基本身體健康,再串連診所端。民眾可以透過 APP 完成掛號,並與櫃台旁邊的智慧機器人進行衛教諮詢互動,機器人具有人臉辦識功能,可以直接辦認出病人的身分,針對病人的個別狀況予以反應,並指導病人進行血壓測量,在還沒看到醫生前,就可以開始完善病人資訊,讓醫生在下判斷時,可以同時參考APP上的病人資訊,更加落實精準醫療。

病人離開診間回到櫃極領取藥單時,藥單上會有一個QR code ,只要掃一掃QR code,藥單中的藥物品名、須注意事項一目了然。就算病人跟家屬回家忘記了用藥醫囑,APP 也能主動提醒,成功克服「醫生講一講,病人回家忘光光」的窘境。

上述的實際案例中,可以發現當診所開始啟用類似的服務後,就會開始將病人或消費者的生活日常納入 APP 進行管理、統計、追蹤、分析,並直接做成各種互動創造一種新的【黏性行銷】,然後,病人會從習慣轉為依賴,一旦科技日常化、信息統一化,新的壟斷就會開始形成。


打造智慧醫療體驗,科技大廠搶佔先機

人工智慧(AI)如何影響醫療呢?利用網路、電腦和通信,做到收集數據、傳輸、儲存及管理各項患者與醫務人員、醫療機構、醫療設備之間的互動,把所有的醫療業務流程數據化。不僅可以提高醫護的工作效率,減少出錯的頻率,還可以透過遠端醫療來改善醫療資源缺乏的偏鄉區域,實踐提高醫療品質的目標。

在台灣近期最大的新聞就是2018年8月,台北榮總宣布打造智慧醫院,找來廣達董事長林百里跟緯創董事長林憲銘一同簽約,兩家科技大廠要分別為榮總打造智慧病歷與醫療決策系統等,至少擬定7項智慧醫院專案。與此同時,鴻海總裁郭台銘也與美國醫療機構合作,目的是透過AI分析富士康在威斯康辛員工生理數據,改善員工健康並降低集團的醫療支出。這都說明了科技業已經確立智慧醫療是未來的先驅,也是產業的藍海。

醫療大數據分析 串聯病患與醫院的最佳利器

要改善醫療服務成效,並節省醫院與病人的時間和成本,要做到這些,就需透過大量的數據和資料去分析和改善。台灣的醫療產業在世界是名列前茅,若能建立醫療數據的採集,和建立雲端資料庫平台,不僅可判讀病人的狀況,也方便醫護人員在第一時間判斷、決策;不管是在醫院還是病人出院後,都可在同個平台上使用。

而政府也需擔起領頭羊的角色,科技部於2018年12月26日也宣布建置台灣首座跨院所的本土化「AI醫療影像」資料庫,從2017年起開始投入,開發可自動判讀醫療影像之AI演算法,科技部期望以這些相關案例,協助醫師加速醫療影像判讀及提高診斷的一致性與精準度,也可以縮短病患就醫時間及減少侵入式檢查,降低醫療支出。科技部表示未來將持續蒐集資料,並把成果開放給外界合作。

AI精準醫療 預測潛在疾病

為了能讓醫學專家快速預測疾病,全球醫療產業紛紛投入研究,台灣這方面也不落人後,2018年底台灣微軟和台灣人工智慧實驗室共同合作,發表基因分析平台TaiGenomics。了解基因的組成可以協助醫學專家判斷疾病是如何發生的,也可以因此預測患者將來會不會發病;協助醫師診斷更加精準與快速,減輕各級醫療人員的時間成本。

如果是用傳統方法檢測,通常由病患描述症狀及傳統常規檢查,還要再加上基因和生物醫學檢測,才可以做到精準治療。但是透過AI先去閱讀大量的醫療文獻,運用雲端運算分析,許多潛藏在基因序列中的遺傳疾病及變異有可能因此能率先診斷出來,及早發現醫師就可以擬定最有效的辦法來對抗疾病。基因醫學還有許多未知的領域尚未被開拓,台灣可以藉著AI的協助,建立世界級的精準醫療。

智慧醫療最終還是以【患者體驗】、【高質量的醫療保健】和【顧客的滿意度】為依歸。醫療科技新戰國時代全世界已正式開打,疾病防範、預防醫學、抗老醫學、精準治療、醫病關係等,都要跟上 AI 時代的脈動,透過數據分析以及相關應用,創建具有成本效益和以患者為中心的醫療保健系統,機構未來不會獨立,都將只會在這樣生態平台系統下共生。