深度學習在醫療領域的應用

1.    醫療現在ai診斷公司很多，例如電腦閱片，同質化競爭激烈，如何差異化建立自己的特點？
看公司擅長做什麼，技術背景在哪方面更強，更強的東西結合行業做出東西來，才能做出差異化競爭。
2.    使用nvidia的深度學習可以提升多少效率？而且使用nvidia的技術是否可以降低機器執行時的功耗。
3.    NLP在疾病診斷方面有哪些落地的應用？
1.    對病歷資訊進行分析，疾病資訊分析，進行預測；
2.    資料資訊與真實資訊進行比對，然後推薦
3.    問診機器人，告訴病人是什麼疾病。

4.    醫療領域英偉達的解決方案平臺如何購買？價格大眾創客能夠接受嗎？
醫療領域英偉達的解決方案平臺？加速計算，聯絡銷售
5.    如何有效獲取醫療資料並準確標註？
開源資料集訓練基本模型，然後跟醫院合作，生成標註從而豐富資料集。SIPE,MCI，kaggle提供資料集，
6.    深度學習在醫療領域的應用在技術方面和其他領域有什麼區別？主要是演算法的創新還是硬體平臺的創新？
沒有太多區別，有了模型，深度學習是通用模型，提供什麼資料，資料創新，演算法創新，硬體算力創新也需要。
7.    實現深度學習在醫療領域更好的應用還有哪些問題需要解決？
非常多：拿到資料如何去解釋，診脈的資訊挖掘，為什麼這樣子是有問題這樣子又是沒有問題。如果在最後的結果給出解釋。
技術更多的挖掘，
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