隨著時代不斷發(fā)展，人們物質(zhì)與精神生活水平不斷提高，對于變美的需求也日益增加，為身體護理的消費能力不斷增強，促成了醫(yī)美行業(yè)快速發(fā)展。近20年來，我國醫(yī)美行業(yè)已經(jīng)發(fā)展成為涵蓋醫(yī)療整形、醫(yī)療美容、注射美容等領(lǐng)域，涉及外科、骨科、婦科、口腔科等學科在內(nèi)的許多專業(yè)，同時醫(yī)療整形美容相關(guān)產(chǎn)品和器械的研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等也已形成了一條龐大的綜合新興產(chǎn)業(yè)鏈。目前，我國醫(yī)美消費人群規(guī)模仍在不斷擴大，據(jù)統(tǒng)計，2021年中國醫(yī)美行業(yè)消費者規(guī)模約1813萬人，同比增長19.28%，預(yù)計2022年底將超過2000萬人，我國龐大的人口基數(shù)和消費水平提升是我國醫(yī)療整形美容行業(yè)發(fā)展的最大動力。

然而，在醫(yī)療整形美容行業(yè)快速蓬勃發(fā)展的背后，諸多現(xiàn)實因素也在阻礙其前進的步伐。面部整形問題層出不窮，皮膚相關(guān)疾病病因多樣，許多醫(yī)美診療收效甚微；相關(guān)醫(yī)美技術(shù)不夠成熟，從業(yè)人員專業(yè)知識欠缺，導(dǎo)致診療效率低下，效果欠缺，甚至對患者造成二次傷害等等。劉磊作為深耕醫(yī)療整形美容行業(yè)多年的科研專家，對行業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀以及潛在問題早已有了深刻的認識，更是將改變行業(yè)現(xiàn)狀、打破行業(yè)發(fā)展桎梏作為首要科研目標。她于近些年創(chuàng)造性地在醫(yī)療整形美容應(yīng)用科技中融合了物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等多種現(xiàn)代科學技術(shù)，研發(fā)了涵蓋醫(yī)美行業(yè)各個細分項目的諸多科研成果，極大促進了醫(yī)療整形美容產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級和優(yōu)化發(fā)展。

以她獨立研發(fā)的“基于DL的皮膚疾病檢測與治療方案分析系統(tǒng)”這一代表性成果為例，這一技術(shù)的研發(fā)初衷是為了解決上述醫(yī)美行業(yè)所存在的問題。在該系統(tǒng)中設(shè)有知識庫，依賴大數(shù)據(jù)挖掘與搜集技術(shù)，覆蓋了基本所有皮膚問題類型、病因及相關(guān)治療手段，供醫(yī)美工作者參考；系統(tǒng)開始工作時，內(nèi)置圖片輸入層用于接收患者皮膚圖片，利用圖片處理與分析技術(shù)對上傳圖片進行分析與比對，從而得出患者皮膚疾病的具體病癥與嚴重程度，幫助醫(yī)美工作者迅速而精準地判斷患者的皮膚情況，有效打破了醫(yī)美工作者自身技術(shù)限制導(dǎo)致無法準確判斷患者皮膚問題的局限性，為后續(xù)的治療護理奠定堅實的基礎(chǔ)；同時治療的病例數(shù)據(jù)會同步導(dǎo)入到知識庫內(nèi)，系統(tǒng)的深度學習技術(shù)會對這些數(shù)據(jù)信息進行進一步深入學習與剖析，使數(shù)據(jù)庫信息更加完善詳細，實現(xiàn)系統(tǒng)自身的自適應(yīng)優(yōu)化升級。

除了準確檢測皮膚疾病成因外，系統(tǒng)還能為醫(yī)美工作者提供最適合患者的治療方案，這要得益于該系統(tǒng)內(nèi)部的專家系統(tǒng)。該專家系統(tǒng)內(nèi)部含有海量的醫(yī)美領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R與經(jīng)驗，可以結(jié)合深度學習技術(shù)對診斷出的皮膚問題進行病癥推理和判斷，模擬人類醫(yī)美專家的決策過程，對應(yīng)不同皮膚癥狀類型給出對應(yīng)的治療方案以及產(chǎn)品推薦。該專家系統(tǒng)主要針對當前醫(yī)療整形美容機構(gòu)的發(fā)展現(xiàn)狀制定，顯著緩解了優(yōu)質(zhì)醫(yī)療整形美容資源不足的問題。當前醫(yī)療整形美容行業(yè)從業(yè)人員專業(yè)水準參差不齊，分配失衡，高水平醫(yī)師大多分布在國家級權(quán)威機構(gòu)，而許多地方民營企業(yè)和機構(gòu)的從業(yè)人員一如前文提到的，專業(yè)水準不足、知識儲備欠缺，不僅不能有效幫助患者改善治療皮膚問題，甚至可能對患者造成二次傷害。而“基于DL的皮膚疾病檢測與治療方案分析系統(tǒng)”內(nèi)置的數(shù)據(jù)庫與專家?guī)?，收錄了海量的皮膚問題癥狀、誘因，及對應(yīng)的診療方案、診療效果評估數(shù)據(jù)，能夠迅速針對不同患者的不同癥狀，個性化的制定科學合理有效的診療方案，不僅極大提升了醫(yī)美工作人員的工作效率，節(jié)省了大量的時間和醫(yī)療資源，還有效提升了皮膚問題檢測的精準性和治療效果。

在“基于DL的皮膚疾病檢測與治療方案分析系統(tǒng)”中，劉磊將深度學習技術(shù)與醫(yī)療整形美容業(yè)務(wù)需求巧妙融合，對于皮膚疾病的檢測精準度更高，并可以據(jù)此為患者制定更具合理性、針對性和安全性的個性化醫(yī)美診療方案。創(chuàng)新先進的技術(shù)手段以及科學實用的功能，使得該項技術(shù)成果迅速在全國范圍內(nèi)的多家醫(yī)療整形美容機構(gòu)、醫(yī)美企業(yè)中得到了廣泛應(yīng)用，并取得了良好的應(yīng)用效果，為醫(yī)美方案的制定和醫(yī)美效果的提升提供了強大的數(shù)據(jù)和技術(shù)支持，創(chuàng)造了巨額的經(jīng)濟和社會效益。

劉磊憑借自身的科研實力與科研成果，一舉改變了醫(yī)療整形美容行業(yè)的發(fā)展格局，為醫(yī)療整形美容行業(yè)的發(fā)展注入了新的活力，促進了醫(yī)療整形美容行業(yè)智能化、科學化水平的全面提升。由衷期待她能在今后的科研工作中持續(xù)研發(fā)出更為先進的技術(shù)成果，也相信我國醫(yī)療整形美容行業(yè)會在她的帶領(lǐng)下，走向新的輝煌。（作者：趙娜）