[메디칼타임즈=김승직 기자] 피부·미용 분야에서 의료기기 기업간 경쟁이 점점 더 치열해지면서 인공지능(AI)에서 해법을 찾기 위한 움직임이 시작되고 있다.

단순히 기기 개발을 넘어 AI를 활용한 맞춤형 솔루션 제공으로 패러다임을 전환하고 있는 것. 과거 전문가 판단에 의존했던 피부 진단 및 치료 계획이 데이터 기반 정밀 의료 영역으로 확장되고 있는 셈이다.

25일 산업계에 따르면 AI를 도입하거나 관련 솔루션을 연구하는 메디컬 에스테틱 기업들이 늘어나고 있는 것으로 확인됐다. 관련 시장이 포화되면서 AI를 통한 임상 데이터의 축적 및 초개인화로 경쟁력을 제고하려는 모습이다.

AI 기술이 적용되는 핵심 분야는 정밀 진단과 시술 자동화다. 딥러닝 기반 영상 분석 기술을 활용해 미세한 주름, 색소 침착, 피부 자극 정도 등을 정밀하게 수치화하는 식이다. 시술 전 환자의 얼굴을 분석해 결과를 미리 보여주는 시뮬레이션 기술 등으로 상담의 객관성을 높이려는 시도도 보인다.

레이저 및 에너지 기반 의료기기(EBD) 분야에선 AI가 최적의 시술 파라미터를 추천하는 가이드 역할로 활용되고 있다. 개별 환자의 피부 두께나 상태에 맞춰 에너지를 실시간으로 조절해 시술자의 숙련도에 따른 결과 편차를 최소화할 수 있다.

장비 오작동을 실시간으로 모니터링해 부작용 위험을 낮추는 등 시술 전반의 안전성과 임상적 일관성을 확보해 나가고 있다.

업계에선 이 같은 기업들의 움직임이 시장 포화에 따른 차별화 전략이라는 분석이 나온다. 미용 시술이 대중화되면서 소비자들은 더 정교하고 개인화된 맞춤형 치료를 요구하게 됐기 때문이다.

하드웨어 성능만으론 경쟁 우위를 점하기 어려워지는 만큼, AI를 통한 소프트웨어 역량 강화로 서비스 부가가치를 창출하려는 전략인 것.

실제 아모레퍼시픽은 딥러닝 기반 AI 피부 자극 자동 진단 기술을 도입해 화장품과 시술 후 반응에 대한 객관적 진단을 시행 중이다. 이 모델은 24시간 및 48시간 시점 모두에서 98.3%의 정확도를 기록했고, 무자극에 대한 민감도 역시 99.7%로 높은 신뢰도를 보였다.

LG생활건강 역시 6만 명 이상의 피부 데이터를 학습한 AI 뷰티 디바이스를 통해 개인별 정밀 케어 솔루션을 제공하고 있다. 동아시아인 특화 데이터베이스 구축으로 진단 정확도를 높였으며, 기술력을 인정받아 CES 2026 혁신상을 받기도 했다.

필러와 보툴리눔 톡신 분야에선 시술 전후를 예측하는 솔루션이 활발히 도입되고 있다. 갈더마는 증강현실(AR) 기술을 활용한 'FACE by Galderma' 앱을 출시한 바 있다. 이 앱은 부위별 시술 후 모습을 예측해 보여줌으로써 개별 환자가 적합한 시술 용량 및 시술법을 계획할 수 있도록 돕는다.

엘러간 에스테틱은 머신러닝 플랫폼을 활용해 소비자 행동 데이터와 시술 이력을 분석하고 있다. 이를 바탕으로 개인 맞춤형 치료 계획을 수립, 데이터 기반 운영 시스템을 구축해 브랜드 신뢰도를 강화하는 모습이다.

클래시스는 현재 주요 장비에 대해 에너지 전달 안정성과 재현성을 높이기 위한 차세대 AI 제어 기술을 연구·고도화하고 있다. 조직 반응과 온도 변화, 출력 안정성 등 다양한 요소를 더욱 정밀하게 관리하기 위함이다. 기술적 접근으로 에너지 전달 과정 전반을 더욱 균일하고 예측 가능하게 만들겠다는 것.

이와 관련 클래시스 관계자는 "우리는 고강도 집속 초음파(HIFU) 및 고주파(RF) 기반 리프팅 장비를 주력으로 하고 있다"며 "글로벌 시장에서 축적한 방대한 시술 데이터를 기반으로 AI 기술을 단계적으로 의료기기에 적용해 나가고 있다. 특히 이러한 방향성은 이미 일부 장비에 상용화 단계로 구현되고 있다"고 말했다.

이어 "클래시스 색소 치료 장비 리팟(REEPOT)에는 AI 기반 VSLS™ 기술이 적용돼 AI가 흑자(병변)를 자동으로 인식·타겟팅해 에너지를 조사한다"며 "이를 통해 정상 피부 손상을 최소화하고 시술의 정확성과 안전성을 높이고 있다. 향후 리프팅·색소·피부 재생 전 영역으로 AI 적용을 확대해 나갈 계획"이라고 설명했다.