深度学习在医疗领域的应用在技术方面和其他领域有什么区别？主要是算法的创新还是硬件平台的创新？
NVIDIA深度学习解决方案架构师罗晟：
从技术根本来说，很多领域，比如图片与图像领域是一样的，没有太多的区别，在深度学习领域，我们谈论的是通用型的模型，虽然不是通用人工智能。像前面的例子，一个模型可以预测七十八种疾病，而之前只能识别一种，这样一个通用的模型最重要一点就是数据，能提供这样的数据，就需要一些数据的创新，也需要算法的创新和更强的算力。
因为更多的数据，意味着需要更强的算力来支撑计算，有更好的模型能够提供更好的精确性，但是在一定程度上模型的复杂度肯定是在增加的，也是需要更大的算力来支持的。所以更强的算力能够保证可以去做一些迭代和测试，从而推动模型的发展，收集更多的数据，其实三者是相辅相成的。
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