阿里云冲到了LUNA16的第一。怎样看待这个比赛的价值和阿里云的技术储备
本质上这是一个搭积木的竞赛，是CV的算法在医学影像领域的实践。
1、看上去他们的算法的是给予Fast-RCNN 做的改进。算是应用上的创新，不能算严格的算法创新。
2、根据最新的结果，杭州一家叫“健培”的公司已经超过了iDST的结果。
3、医学影像AI 在实用层面来看，不仅仅是算法的问题。算法背后的系统、设备等等，需要很强的资源融合能力。目前来看健培好像有一些积累。
【阿里云冲到了LUNA16的第一。怎样看待这个比赛的价值和阿里云的技术储备】
■网友
利益相关：该能力产品经理简单纠正下，算法是阿里集团iDST团队做的，在阿里云上做了工程化，并通过阿里云医疗大脑对外输出。在封闭的数据集里获得前十的成绩都差不了太多。比赛用的多是1-1.5毫米层厚的，现实中多的是三毫米，五毫米，十毫米层厚的，表现怎么样？这个要考虑。算法跑的速度如何？用户每天调用几百次甚至上千次，你让用户等多久？满足的场景是什么？顶级医院和基层的用法不一样，怎么处理？要不要满足？有没有对不起良心的用法？安全性，存储，带宽，业务模式。。。。名次是我们伟大的算法同学完成的成就。。。让他们的成果被用起来。。。其他的兄弟们也值得鼓掌！欢迎算法，工程，产品，运营同学联系。继续回去搞产品。。。
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