小肤科技联合创始人张德峰：将轻微改善进行清晰量化，推动机构利润高速增长

炎色质衰评估体系综述

这套评估体系，用 “数据乐高积木” 来表示可能会更具体一些。

积木的最上层是“品相参数”，也就是求美者的基本诉求，例如细腻皮肤，接下来求美者和医生便开始关注第二层“感知参数”，即具体分析皮纹、皮肤凸起、毛孔等影响细腻皮肤的主要因素，然后来到最后一层“测量参数”，即毛孔数量多不多、大不大、水滴形或者是圆形等等，精准给出数据。

当下多数AI都是生成式AI，只要有足够的数据就可以做检测，但缺点就是一旦出现问题便难以修正，而且往往无法解释错误出现的原因。

但分层量化很好的规避了这样的缺点，医美行业的面部问题是可穷举的，可穷举就可拆解，而且分层量化的优势也非常明显。一是数据灵敏度高，能够精确的捕捉到被改善的数据；二是数据可靠性高，一切数据都经过充分解构，理论扎实；三是可感知性高，数据结果与大部分人的直观感受一致。

首先，比较知名的专家都是从多个角度去分析问题的，炎症和敏感肌的诊断思路也从皮肤泛红、卟啉增多、毛孔粗大、皮纹粗大切入。我们将专家看图的逻辑整合到软件中，等于将专家读图模式直接赋能给了新入行的医生与咨询师。

红区的面积，红区的极值、峰值和强度等综合判断红区的严重性，并将所有数据进行详细的记录，生成历史折线图，将所有的治疗与改善清晰呈现。

其次，肤色诊断思路主要分以皮肤色号、皮肤灰度与色素分析为主。皮肤色号是很小的维度，但我们花了大量的时间做深入研究，得出一套非常适合亚洲人的评估体系，能够快速建立与顾客的信任。

在皮肤本身的颜色上，我们认为有两个维度，一是白不白， 均衡皮肤的红、灰值； 二是皮肤色沉，有没有雀斑、黄褐斑等肌肤问题，这也是本次系统更新的最大特点之一。

第三，肤质细腻度诊断思路主要从毛孔与皮纹两块入手，我们将影像呈现出3D结构，就能够看到皮肤表面并不是平整的，而是像皮革纹理一样，黄色代表皮沟壑、皮丘等具有高度的地方，紫色代表比较深的凹陷。

任何轻微的改善，后面都可以清晰量化，只要求美者可以看到自己皮肤的改善，就会来进行持续消费。

之前我们与 资生堂 做过一个研究，发现M22和胶原的联合能够让毛孔的深度变浅，但直径并不会发生变化。根据这个研究与求美者进行沟通，一方面建立起清晰的心理预期，另一方面竖立起专业的形象，后面用交付兑现支撑数据，就能够提升求美者的满意度。

最后，希望具有先进认知的从业者们携起手来，一起用数字化品相推动行业向上发展。