L'application de l'imagerie médicale AI, l'imagerie par rayonnement et le plus d'attention par le marché, la raison de la demande, la grande quantité de données radiographiques, les médecins doivent passer beaucoup de temps et d'interprétation des écarts, des aspects techniques Dans l'intervalle, la sophistication des techniques de calcul semi-conducteurs et des algorithmes d'apprentissage en profondeur a rendu possible l'imagerie diagnostique des radiologues assistés par AI.
Toutefois, DIGITIMES Research observe que peu importe si le programme de diagnostic d'imagerie médicale proposé par un fabricant ou un nouvel entrepreneur est hors de portée des médecins humains, on ne sait pas pourquoi des parties importantes du processus de développement comme la base de données coopèrent avec le médecin Mode, etc, les doutes existent encore dans l'application pratique.
DigiTimes Research estime, AI se forme déjà dans la tendance des applications d'imagerie médicale, mais pas comme rafale rapide de la vitesse aux attentes du marché, principalement en raison de la base de données d'image internationale actuelle contient l'intégrité des données et les questions de diversité, cela se traduira par le développement de fossé naturel sur des algorithmes AI, et affecter la précision de sa difficulté commerciale et clinique.
De plus, il y a des fabricants de Taiwan considérables sur le marché de l'imagerie médicale espace d'encrage AI, alors l'avenir Ruoyu à coopérer avec les startups ou les acquisitions coupées dans l'approche de l'équipe, ont porté sur la nécessité d'observer les détails de la base de données de construction d'équipe tels que l'image méthode de marquage, marque de participation réelle médecins professionnalisme, la cohérence et d'autres aspects des marqueurs de données.