數(shù)據(jù)庫(kù)是任何Web用的基礎(chǔ)，AI輔助醫(yī)療系統(tǒng)更大量可靠的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練和預(yù)測(cè)的依據(jù)。在Java Web環(huán)境中，使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MySQL, PostgreSQL）或非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MongoDB, Redis）。利用Hadoop等大數(shù)據(jù)處理框架進(jìn)行分布式存儲(chǔ)和計(jì)算。

在服務(wù)器端，使用深度學(xué)習(xí)庫(kù)（如TensorFlow, PyTorch）或者機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)（如Scikit-learn）進(jìn)行模型訓(xùn)練。將訓(xùn)練好的模型封裝為服務(wù)，通過RESTful API供前端調(diào)用。

對(duì)于醫(yī)生或患者來說，友好的用戶界面是非常重要的。通過HTML, CSS, JavaScript等技術(shù)構(gòu)建響式的Web頁(yè)面，利用Ajax實(shí)現(xiàn)無刷新交互。

根據(jù)用戶的皮膚類型、年齡、地域等因素推薦合適的護(hù)膚品。這對(duì)大量的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，Java Web服務(wù)器有豐富的數(shù)據(jù)分析工具和框架可供選擇。

人臉識(shí)別、瑕疵檢測(cè)等功能，通過集成OpenCV等開源庫(kù)來實(shí)現(xiàn)。這些功能通常較高的計(jì)算性能，因此在服務(wù)器端運(yùn)行更為合適。

根據(jù)用戶的瀏覽歷史、購(gòu)物行為等信息推送個(gè)性化的廣告。這高效的推薦算法，而Java Web服務(wù)器則提供了許多成熟的推薦系統(tǒng)框架。