福瑞达瑷尔博士发布首个理想皮肤数据平台

微生态护肤领域，又迎来一重大突破。

日前，福瑞达旗下瑷尔博士品牌联合青岛大学苏晓泉教授团队，基于理想皮肤菌群研究和人工智能技术开发的理想皮肤 AI 模型，有了阶段性成果——理想皮肤数据平台“ IdealSkin Match”

从皮肤微生物组数值、油脂、水分含量、皱纹、弹性、紧致度等皮肤生理参数的一目了然，到对皮肤疾病、精准诊断和产品使用效果的系统性评估，再到AI模型生成个性化健康皮肤管理方案，依托于“理想皮肤数据平台”，护肤正变得愈发“科学”。

而这也预示着，过去仅凭经验直觉进行护肤的时代已经一去不复返了，护肤市场正大跨步迈进——“AI+数据”驱动的智能化护肤时代。

“理想皮肤”的具像化落地

何为“理想皮肤数据平台”？

想要理解“理想皮肤数据平台”的前提，就需要厘清“理想皮肤”是什么。众所周知，近年来，借助于基因组测序技术的不断进步，对人类微生物组研究的飞速发展使人们对以往理解的微生物有了全新认识。而皮肤作为人体最大的器官，承载着一个高度复杂的微生物生态系统。

一定程度上，理想皮肤的特征体现在‌菌群平衡‌和‌皮肤健康状态‌的协调。但“理想皮肤”的皮肤生理参数与菌群特征却始终没有一个明晰的具体的、可量化的概念。

在国内，率先尝试定义“理想皮肤”的护肤品牌，是深研微生态的科学护肤品牌瑷尔博士。

2022年，基于多年对东方女性皮肤生理参数和面部微生物菌群的深入研究，瑗尔博士科研团队，首次为“理想皮肤”赋予了具体、可量化的定义，并在国际期刊上发表了《The Characteristics of the Skin Physiological Parameters and Facial Microbiome of “ldeal Skin" in Shanghai Women》。

  瑷尔博士也是国内首个建立国人理想皮肤菌群数据库的先驱品牌。2024年，瑷尔博士开启国人理想皮肤计划，旨在建立首个国人理想皮肤菌群数据库，从皮肤微生态角度打造国人理想且健康的皮肤状态。
    同年，瑷尔博士联合青岛大学苏晓泉教授团队，基于理想皮肤菌群研究和人工智能技术，开发理想皮肤 AI 模型，并于近日发布“理想皮肤数据平台——IdealSkin Match”。

瑷尔博士“理想皮肤数据平台”亦是国内首个微生态护肤领域的数据平台。

据悉，瑷尔博士历经8年探索，通过招募大量中国人群志愿者对其进行了皮肤信息采集（包括皮肤生理参数与菌群样本）并将这些数据纳入理想皮肤数据库，用于建设“IdealSkin Match”这一理想皮肤数据分析平台。

目前，该数据平台涵盖超过960万条高质量面部菌群基因序列（样本平均约40,000条，序列长度416–559 bp）、1.9万余项（每位志愿收集80+项皮肤生理参数指标）皮肤生理参数数据（包含TEWL值、水分含量、皱纹、弹性、紧致度、a值、ITA°值、油脂等）及面部图像（3648*5472像素）。
    可以说，此次瑷尔博士的创新成果，对国内微生态护肤品的创新发展具有里程碑意义。

创新突破！让护肤更“多维”

那么，“IdealSkin Match”的领先性在哪？

突破单一模态数据的局限性，实现皮肤表型与微生物群的协同分析。

基于上述超过960万条高质量面部菌群基因序列、1.9万余项皮肤生理参数数据及面部图像，瑷尔博士联合青岛大学苏晓泉教授团队利用XGBoost算法构建了机器学习模型，打造出一套基于皮肤微生态的，客观、精准的皮肤健康评估体系。

该模型创新性地整合了面部图像、皮肤微生物组数据以及水分、油脂等多项皮肤生理参数，突破传统单一模态分析的局限，实现对皮肤状态更全面、多维度的评估。

利用机器学习模型提升多维度、非线性数据的处理精度，增强评估的全面性与个性化，推动皮肤健康管理从经验导向向数据驱动转变。

通过预训练的深度学习 ResNet-18（深度残差网络）模型进行迁移学习，获取基于图像的特征，进一步提升了模型对皮肤状态的识别能力。基于这一优势，结合XGBoost算法构建的机器学习模型下，基于多模态数据融合，模型性能显著提升，并基于模型检测结果，提出“理想皮肤指数”。该指数可量化皮肤状态并识别潜在风险人群（通过输入新采集数据，AI模型会给出打分，以此判断皮肤状况）。