带来全面的医疗价值，心脑血管AI影像识别产品还需两个维度的迁移
要带来全面的医疗价值（背后是商业价值），心脑血管AI影像识别产品还得要有两个维度的迁移能力。
1、更多医院应用：保证泛化应用的“鲁棒性”
“鲁棒性”是专有概念，指换个环境后系统还具备和之前环境里一样的能力——我给你这个工作条件你能干活，给你那个差一点或不一样的工作条件你还是能干出同样的结果。
不同医院的CT、核磁共振等设备不尽相同（如32排、64排），不同医生的设备操作能力、机器状态也会导致图像质量不尽相同，要实现医院的横向迁移，鲁棒性是必备的产品“品质”。
同样的系统，黄先生在A医院与B医院当然应以类似的速度得到一样的检查结果，其关键，是训练AI模型时用到的数据必须是来自实践的CT图像，同时具备高质量的专业医生标注，而不仅基于共享的标准图像，这就好像普通人学英语，广泛生活情境对话的才能告别聋哑英语。
2、更多病种应用：技术应进行共享共通
全球科技的发展往往首先来源于军事、航天等尖端技术建设，中国登月对其他军用、民用科技有直接的推动作用。医学界很多知识、方法也是相通的，作为技术壁垒高的影像识别，心脑血管也存在着被其他病种所通用的技术，推一及百。
数坤科技B轮融资时就对外宣称将加大研发投入，将其已在心脑疾病领域建立的优势延伸和覆盖心、脑、肺、乳腺、前列腺等重要疾病和临床场景。
创世伙伴资本创始主管合伙人周炜说，“相信数坤科技有实力成为医疗影像AI市场的第一。”先不论变成医疗影像AI市场第一这事靠不靠谱，至少，在心脑血管领域的技术领先、积累的行业认可要转化到全医疗影像上，首先考验的是数坤将产品、技术跨病种迁移的能力，对其他想要把自家产品扩展到更多病种上的玩家而言，也是相同的道理。
而具体要如何做，对数坤、对更多行业玩家而言将是另一个更复杂的故事了。
[完]
智能相对论（微信ID:aixdlun）：深挖人工智能这口井，评出咸淡，讲出黑白，道出vb深浅。重点关注领域：AI+医疗、机器人、智能驾驶、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/VR、开发者以及背后的芯片、算法、人机交互等。
