一眼万年：AI眼底筛查为什么能够成为AI医疗中的“落地之王”( 六 )_在AI医疗产业中

同时在落地过程中体素科技发现，由于眼底照片的拍摄属于人为操作，其中会存有很多不确定性，例如光线的强与弱，不同眼底照相设备的图像质量等等，都有可能造成AI判断不准甚至彻底失灵的可能。总的来说，还是算法模型的鲁棒性差，对于应用环境的要求较高。发现这一问题后，体素科技一边训练质量控制模型来对模型进行泛化，一边加强了不同设备拍摄数据的收集，进而不断的提升模型在落地时的应对能力。

其中体素科技眼科产品总监还提到了很有趣的一点：很多创业企业在做AI眼底筛查项目时，往往专注于提升算法模型在单一数据集中的准确率。而体素科技则更关心算法在现实场景中的表现，不断发现问题和解决问题。

如此一来产生的结果，就是专注单一数据集表现的AI算法会有些“高分低能” ，在落地时表现差，自然会被市场淘汰。而体素科技在第三方测试中敏感度高达97% ，并在三个月内连续获得红杉资本领投的数千万美元投资与腾讯的 1 亿元投资，并在2018年9月又获得了弘泰资本5000万美元投资。