AI+醫療類項目的幾種產品化模式？

這本是回答一個問題的答案。

如何看待AI+醫療類項目的商業化前景？

我的回答如下：

在談商業化之前，首先要做的是「產品化」。

這也是目前遇到的最大的問題。

就目前而言，在演算法層面有用這件事已經不是問題，至少不是大問題。

而在產品化方面，則遇到的問題就比較多。我們拿影像AI為例，在產品化落地方面，目前有幾種方式：

• 依圖、阿里雲模式，需要對接現有的pics/His 系統，打通底層數據。這裡有兩個難點：
• 需要向系統廠商繳納介面費，很貴
• 對接的勞動成本很高
• 還是上述模式，但是是系統廠商來做。比如杭州「健培」。
• 騰訊覓影的模式，通過硬體重新掃描影像，相當於做一次數據的重新錄入，之後再進行AI識別。好處的非常靈活，不依賴於系統對接的問題。但也有其局限性，比如：

• 只有電子版的咋辦，要先列印出來？
• 你還得有個人扶著啊，算是勞動力的降階，但沒有一步到位。
• 聯影、樂普的模式，設備 + AI 的軟硬一體化方案，硬體錄數據，AI直接出結果：

其中，心電圖廠商樂普的心電圖人工智慧自動分析系統註冊獲FDA受理，這是我非常看好的模式。

阿里雲衝到了LUNA16的第一。如何看待這個比賽的價值和阿里雲的技術儲備？?

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