过去两年，医疗人工智能系统获得了突破性的发展，取得了医院和医生的普遍接纳。医学影像人工智能发展特别是在较慢，于是以广泛应用到肺、心脏、脑、眼科、皮肤等多器官的多种疾病的临床中。

展望未来，人工智能系统将不会转变医疗模式，提升医疗服务供给能力并提高医疗水平，增进整个医疗身体健康行业运营模式的转型。但如何用加快现有人工智能系统的研发和应用于，是众多难题。回应，全球仅次于的GPU企业NVIDIA（英伟达），的组织专家团队编纂了《NVIDIA医疗AI》这份白皮书，并对医疗人工智能企业得出了以下三项建议：1、再行从医学影像人工智能系统的研发和应用于开始，在此基础上，更进一步构建更加多类型的数据例如病历数据、检验检查数据、患者日常身体健康监测数据等，从而建构更为非常丰富和全面的医疗大数据，为研发更加非常丰富的人工智能系统打好基础。

2、随着人工智能技术的不断深入发展，专业性的医疗人工智能平台渐渐兴起出来，建议搭配专业性一体化的平台，从而节省平台搭起和调试的工作，更为专心于模型的训练以及系统的应用于，同时所研发出有的人工智能系统也具备低可信、高效率的性能。3、在医院创建专业性医疗人工智能平台的基础上，与医院的临床科室密切合作，自由选择合适的疾病种类展开其临床和化疗系统的研发，从而提升临床和化疗的效果。

事实上，英伟达的这三项建议，是基于现有医疗人工智能系统的研发和运营的三项工作要点。即：创建医疗大数据系统、研发人工智能算法和模型和创建专业的人工智能平台。明确还包括：1、创建需要处置和构建多数据源、多种格式的大数据系统：在医学影像人工智能系统中需要处置多种医疗设备例如CT、MR、X光、成像等输入的影像数据，展开专业的数据标记，以及展开大量的运算。

2、创建专业的深度自学模型，可以自由选择专业的开源模型也可以自己研发创建模型。模型在深度自学训练和人工智能系统运营中必须大大地升级改良，从而确保模型的精准性和可靠性。3、创建专业的人工智能算数平台，还包括硬件平台的搭起和计算出来系统的创建。

整体的平台也可以使用专业性一体化的平台模式，即包构建了芯片、服务器、计算出来系统、算法模型软件以及人工智能应用于系统和云服务的一体化平台。总之，以获取强劲计算能力和可信稳定性作为创建计算出来平台的基本原则，同时也需要与深度自学软件流畅构建，从而提升人工智能系统研发和运营的整体运算性能。除了前文提及的三项建议，在这份白皮书中，你还能了解了解到目前医疗人工智能在医院的用于状况、医疗人工智能的生态图谱，以及医疗人工智能平台建设的两大模式等信息。以下内容，之后节选自这份干货十足的行业白皮书。

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