而在 AI 醫療影像的應用中, 又以放射影像最被市場重視, 其原因由需求面來看, 放射影像數據量大, 醫生在解讀上需耗費相當多時間且存判斷差異性, 從技術面來看, 半導體運算技術及深度學習演演算法的成熟, 讓 AI 輔助放射科醫師診斷影像變得可能.
然而 DIGITIMES Research 觀察, 目前無論大廠或新創業者提出的 AI 醫療影像診斷方案, 雖號稱準確度已超越人類醫生, 然因其對開發過程重要環節交代不清, 如資料庫如何與醫生確切的合作模式等, 在實際應用上疑慮仍存在.
DIGITIMES Research 認為, AI 於醫療影像應用的趨勢已然成形, 然而爆發速度將不如市場預期的快, 主因目前國際影像資料庫存有數據完整性及多樣性問題, 此將造成 AI 演演算法開發上的天塹, 並影響其商用準確性與臨床推廣難易.
此外, 台灣廠商在 AI 醫療影像市場尚有很大著墨空間, 然未來若欲以與新創團隊方式合作或購併方式切入, 需重點觀察該團隊資料庫建立細節, 如影像標註方法, 實際參與標記的醫生專業性, 數據標記一致性等環節.