我们的很多技术壁垒都是在第三步，这里有很多的医生的先验知识，比如我们希望能把医生脑袋里边的算法变成电脑的算法，所以在这个里边，我们一共从大概六十几个不同的维度，有医学方面的维度，也有非医学方面的维度，共同来处理热力图，最后把它变成一句话的诊断，比如说这是什么癌，什么类型。

　　我们打算分成三步实现：

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　　产品化的一些想法

　　很多朋友一定会问，算法要多准才可以用？要怎么样用？大家可以看看下面这张图：

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　　Q&A：

　　1、请问刘大大，这套识别流程对其他疾病的识别是不是也能复用呢？

　　刘圣：每个疾病都要重新训练，所以只能一个疾病一个疾病来。主要是数据的标注，技术路线是一样的。

　　2、请问刘总，目前你的商业模式是和医院的病理科合作，通过承接他们的图像分析，获得收益?

　　刘圣：其实我们急着产品化，但是不急着商业化。所以目前医院都是免费试用，未来我相信只要创造出价值，一定可以找到商业模式。医疗是个慢生意，人工智能也是个慢生意，两个加一起就更慢了。

　　3、刘总你好，卷尺神经网络构建后通用性较为强，现在，在CT、MRI影像领域比较多。不知道，在心电图辅助诊断、内窥镜这些小众领域，是否有价值？

　　刘圣：内窥镜一定可以，我们之前有做过。心电图也有可能，但是一般的心电图其实不需要CNN来做，冠状造影可能更可以发挥CNN的优势。

　　（本文独家首发钛媒体，根据DeepCare 羽医甘蓝科技创始人、CEO刘圣在钛坦白微信交流课上的分享整理）

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　　钛坦白第29期，人工智能在医疗健康领域的应用，三晚上的分享已经结束。

　　干货会陆续发布：

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　　时间：2月20日、21日、22日，每晚7点开始

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