主讲人说他们的研发成果，很快会刊登在下一期某国际顶级医学科研期刊上。

在苏丽看来，论坛主讲人和他的研发团队，无疑是AI医疗实践的先行者。

和医腾AI医疗软件不同的是，论坛主讲嘉宾带领的科研团队用NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）技术进行智能诊断方面的研究，而且他们的研发成果即将刊登在某国际顶级医学科研刊物上——怪不得她和周博士做文献检索时，都没有找到国内在这个领域的研发信息。

苏丽相信，有了今天这样的技术交流和分享，以后肯定会有越来越多的人进入AI医疗领域。

她留意到主讲嘉宾说，他们在构建AI算法模型前，首先要把非标准、非结构化的文本数据变成标准的、结构化的高质量数据。

她觉得从电子病历这样的文本数据中，抓取医生疾病诊断的“话术话语”（信息点），比他们医腾要做的研发工作难度降低了很多。

毕竟是文本嘛，就算没有医学知识也看得懂，但影像数据就不同了，比如，她姑妈那张肺部影像CT，上面有两个3mm的小结节，她就完全看不懂，也没看出里面有什么结节。

医腾是不是也可以降低研发难度呢？

比如先研发出一款简单点的产品，尽早推向市场，在这个领域“跑马圈地”，企业生存和发展不是要看投入产出比吗？毕竟盈利才是正道。如果不抓住先机，先开发一些容易点的产品多挣些钱，以后竞争者越来越多，挣钱就难了。

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