의료 영상에서 AI 응용 프로그램은, 가장 주목을 다시 방사선 시장, 이유는 수요 측면, 방사선 영상 많은 양의 데이터는 해석 의사는 기술에서 상당한 시간의 차이를 결정하는 존재를 지출 할 필요가 한편, 반도체 컴퓨팅 기술과 심층적 인 학습 알고리즘의 정교성 덕분에 인공 지능 방사선 학자들은 진단 이미징을 가능하게 만들었습니다.
그러나 디지 연구는 인간의 의사 넘어 정확성을 알고 있지만, 새로운 기업가를 제안 업체 여부, 현재, AI 의료 진단 이미징 솔루션을 관찰 한 후 그 의사와 공동으로 개발 프로세스 책임을 명확 정확히 어떻게 이러한 데이터베이스의 중요한 부분 모드, 등등, 의심은 실용적인 응용 프로그램에서 여전히 존재합니다.
디지털 이미징 분야에서 인공 지능 응용 프로그램의 추세가 이미 형성되고 있다고 생각하지만, 국제 화상 데이터베이스의 데이터 무결성과 다양성의 원인은 AI 알고리즘 개발의 해자가 될 것이며, 또한 상업적 정확성과 임상 진료에 어려움을 겪습니다.
또한 인공 지능 메디컬 이미징 시장에서 대만 제조사들은 여전히 많은 공간을 가지고 있지만, 앞으로는 신생 업체와 협력하거나 신규 진입자를 확보하려는 경우 이미지 라벨링 방법 및 실제 참가 마크와 같은 팀의 데이터베이스 구축 세부 사항을 준수해야합니다 전문 의사, 데이터 마킹 일관성 및 기타 측면.