乔昕介绍，目前市场上有些公司的数据来源是2-3家医院，这实际上是远远不够的，以CT影像为例，现在市场上在用的各种CT机型有上百种，厂家有7、8家。在产品化的过程中，如果仅使用几个机型的数据，或者下载公开数据集的数据来训练模型，即使实验室准确率很高，也很难在实际应用中取得很好的效果。再比如某些公司研发时用的数据是1mm的CT图像，如果一个患者拍的5mm CT图像，这个时候系统识别起来就有困难。
另外，
GE、西门子、飞利浦等公司的大型医疗设备也在不断的更新。而医疗AI公司研发的产品是否可以适应市场上90% 的影像设备，这样的产品进行市场推广的前提。
深睿医疗虽然才刚刚成立，但是其主要团队在成立前就已经从事过医疗AI产品的研发，尤其是肺结节的筛查产品，在公司成立的时候产品，准确率已经很高了，这几个月一直在进行产品化的工作。
在产品化的过程中，深睿医疗遇见了十几次不匹配的问题，为了能够适应更多的使用条件，他们就回过头来从科研的角度，找合作医院、找新的数据、找新的标注、找新的思路，然后把问题克服掉，一路走下来深睿医疗的CEO乔昕感觉产品化的难度一点不比科研的难度小。
目前深睿医疗的肺结节产品已经克服了各个医院数据不统一，标准不统一的问题，产品可以在医院使用。
另外，乔昕补充说，
他们最初的产品定位是给基层医疗机构提供服务的，基层医疗机构拍摄出来的影像与三甲医院比起来要复杂的多，质量、标准化等差距非常大，但是基层医疗是最大的市场，要想拿下这个市场就必须需要客服这些问题。
这个过程中就需要团队有很深的临床功底，对基础医疗以及各个医院的情况有很深的了解，这样才能做的到。
为了保证数据标注的质量，在系统训练前，数据会交由至少两位以上的资深医学专家进行标注，如果标注结果不一样，深睿医疗会聘请一位更高资历的专家来确定标准，这样确保用于训练的数据是可信的。虽然这样做成本会更加，但是这也确保了系统的准确性。
经过半年多的努力，深睿医疗目前的肺结节早期筛查产品，
已经进入10多家医院，辅助医生完成了大概5000多例诊断。系统总的敏感性和特异性分别为98.6%、92.9%（此数据是通过科学实验针对真实复杂病例得到，此项成果已经在北美放射学年会上发表）。
乔昕强调目前深睿医疗没有去追求使用的数量而是追求普适性，他们在尽量用各种各样的临床数据来验证他们的产品。
