एआई मेडिकल इमेजिंग, विकिरण इमेजिंग और बाजार द्वारा सबसे अधिक ध्यान, आवेदन की मांग के कारण, रेडियोग्राफिक आंकड़ों की बड़ी मात्रा के आवेदन, डॉक्टरों को तकनीकी पहलुओं से काफी समय और विसंगतियां व्यतीत करने की आवश्यकता है इस बीच, अर्धचालक कंप्यूटिंग तकनीकों और गहरी शिक्षा एल्गोरिदम की परिष्कार ने एआई-सहायताकृत रेडियोलॉजिस्ट डायग्नोस्टिक इमेजिंग संभव बना दिया है।
हालांकि, डीजीआईटीइम्स रिसर्च ने देखा कि चाहे निर्माता या नए उद्यमी द्वारा प्रस्तावित मेडिकल इमेजिंग निदान कार्यक्रम वर्तमान समय में मानव डॉक्टरों की पहुंच से बाहर है, यह स्पष्ट नहीं है कि विकास प्रक्रिया के महत्वपूर्ण हिस्से जैसे कि कैसे डेटाबेस डॉक्टर के साथ सहयोग करता है मोड, आदि, संदेह अभी भी व्यावहारिक अनुप्रयोग में मौजूद हैं।
Digitimes रिसर्च का मानना है कि, ऐ पहले से ही मुख्य रूप से मौजूदा अंतरराष्ट्रीय छवि डेटाबेस के कारण, बाजार की उम्मीदों को गति के रूप में त्वरित फट मेडिकल इमेजिंग आवेदनों की प्रवृत्ति में बना रहा है, लेकिन नहीं होता है डेटा अखंडता और विविधता के मुद्दों, इस ऐ एल्गोरिदम पर प्राकृतिक खाई के विकास में परिणाम होगा, और इसके वाणिज्यिक सटीकता और नैदानिक पदोन्नति को मुश्किल से प्रभावित करते हैं।
इसके अलावा, वहाँ है तो भविष्य Ruoyu स्टार्टअप या अधिग्रहण टीम दृष्टिकोण में कटौती के साथ सहयोग करने मेडिकल इमेजिंग बाजार ऐ भनक अंतरिक्ष में काफी ताइवान निर्माताओं, जैसे छवि टैगिंग विधि, वास्तविक भागीदारी चिह्न के रूप में टीम का निर्माण डेटाबेस विवरण का पालन करने की आवश्यकता पर जोर दिया चिकित्सकों के पेशेवर, डेटा निरंतरता और अन्य पहलुओं को चिन्हित करते हैं।