2023年-2025年中国医疗人工智能(医疗AI)行业分析及行业发展投资策略研究报告.docx

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1、2023-2025年中国医疗人工智能（医疗Al）行业分析及行业进展投资策略争论报告最早在医疗领域进展人工智能探究的尝试消灭在上世纪70年月。1972年，由利兹大学研发的AAPHelp是资料记载当中医疗领域最早消灭的人工智能系统。我国人工智能领域的开发争论始于20世纪80年月初，起步虽然较兴旺国家晚，但是进展速度迅猛。进入21世纪以来，我国的医疗人工智能则在更多领域取得长足进展。从技术进展的历程看，人工智能分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。第一阶段机器开头像人类一样会计算，传递信息。其次阶段机器开头看懂和听懂，做出推断，实行一些行动。第三阶段机器能够像人一样思考，主动实行行动。从数据有效

2、性和商业模式的进展来看，医疗人工智能应用也可以分为三个阶段：第一阶段为数据整合阶段。目前已存在深度学习等先进算法，但由于医疗数据标准化低，共享机制弱，导致人工智能在医疗行业的应用领域和效果受限。在共享机制尚未成熟前，拥有医疗大数据的公司具备竞争优势与议价力量。其次阶段是“数据共享+感知智能”阶段。当医疗数据融合到肯定程度后，将会在关心诊疗、图像识别等各领域消灭关心性的商用产品。在这个阶段，数据和算法优势都成为重要壁垒，有效数据将促进算法的实施得到进一步优化。第三阶段是“认知智能+安康大数据”阶段。在此阶段，人工智能整体上从感知智能向认知智能进展，安康大数据的猎取本钱也将降低，人类将步入共性化医

3、疗时代。该阶段将消灭替代人类医生的人工智能应用。人工智能的核心是算法，根底条件是数据及计算力量，因此，可以认为医疗与人工智能结合的关键要素是“算法+有效数据+计算力量先进算法是实现医疗人工智能的核心，能够提升数据使用效率。随着先进算法的不断开发，人工智能从计算智能迈向感知智能，将来将会向认知智能迈进。先进算法能够提升从信息到“学问”的转化效率，提升智能化程度。有效的医疗大数据是人工智能应用的根底。医疗数据的有效性包括三个方面：电子化程度、标准化程度以及共享机制。电子化程度强调数据和病历的供给量；标准化程度强调数据之间的可比性和通用型；共享机制强调数据猎取渠道的便利性和合法性。只有满足上述三个方

4、面的条件，医疗大数据才能得到有效搜集和应用，进而为人工智能打下根底。计算力量是医疗人工智能的另一根底条件。将来随着量子计算以及速度更快的芯片的产生,将进一步推动人工智能应用的进展。由于医疗人工智能的进展必需以有效的医疗大数据为根底，所以在医疗领域，但凡具备猎取有效数据的领域，人工智能均有用武之地，比方在基因测序、关心诊断、药品研发的方面，医疗人工智能均有不错的进展。据统计，2023年中国医疗人工智能行业市场规模289.47亿元，2023年中国医疗人工智能行业市场规模383.55亿元，同比增长32.5%。2023-2023年1季度中国医疗人工智能行业市场规模本公司出品的争论报告首先介绍了中国医疗

5、人工智能（医疗Al）行业市场进展环境、医疗人工智能（医疗Al）行业整体运行态势等，接着分析了中国医疗人工智能（医疗Al）行业市场运行的现状，然后介绍了医疗人工智能（医疗AI）行业市场竞争格局。随后，报告对医疗人工智能（医疗AI）行业做了重点企业经营状况分析，最终分析了中国医疗人工智能（医疗Al）行业进展趋势与投资推测。您假设想对医疗人工智能（医疗Al）行业产业有个系统的了解或者想投资中国医疗人工智能（医疗Al）行业，本报告是您不行或缺的重要工具。本争论报告数据主要承受国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等医疗人工智能（医疗AI）。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，局部行业统计

6、数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计医疗人工智能（医疗Al）及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测医疗人工智能（医疗Al）业。【电话订购】15210322745第一章医疗人工智能行业相关概述12其次章2023-2023年国际医疗人工智能行业进展分析及阅历借鉴202.1全球医疗人工智能行业进展状况202.1I市场规模分析202.12企业布局状况212.13企业进展动态212.14行业融资动态212.15资本融资状况222.16医疗专家帮助222.2.1行业进展历程222.2.2行业进展政策222.2.3市场进呈现状232.2.4关键技术分析242.

7、2.5行业存在问题242.3其它国家医疗人工智能行业进展进展252.3.1 日本252.3.2 德国262.3.3 英国272.3.4 印度28第三章20232023年中国医疗人工智能行业进展环境分析293.1 经济环境293.1.1 宏观经济概况293.1.2 对外经济分析303.1.3 工业运行状况323.1.4 固定资产投资343.1.5 宏观经济展望353.2 政策环境363.2.1 国际政策分析363.2.2 国家级政策分析373.2.3 行业相关政策分析573.2.4 行业政策标准分析623.3 社会环境683.3.1 人口红利分析683.3.2 社会消费规模693.3.3 居民收

8、入水平693.3.4 居民消费水平703.3.5 教育环境分析713.3.6 社会伦理分析713.4 产业背景733.4.1 医疗效劳现状分析733.4.2 人工智能行业现状74第四章2023-2023年中国医疗人工智能行业进展综合分析754.2 中国医疗人工智能商业化进展分析754.2.1 行业进展阶段754.2.2 企业数据分析754.2.3 工程落地状况764.2.4 产品审批分析784.2.5 行业商业化进度784.2.6 行业商业化难点814.3 中国医疗人工智能平台建设分析824.3.1医疗人工智能平台建设综述824.3.2独立医疗人工智能平台模式824.3.3嵌入式医疗人工智能平

9、台模式834.3.4医疗人工智能平台模式比照834.4 中国医疗人工智能行业区域市场分析844.4.1 医疗人工智能区域分布844.4.2 浙江医疗人工智能进展854.4.3 北京医疗人工智能进展854.5 中国医疗人工智能行业进展面临的挑战864.5.1 政策与监管方面864.5.2 技术和人才方面874.5.3 数据库建设方面874.5.4 商业模式与运营方面894.5.5 AI医疗器械审批方面894.5.6 法律与伦理方面894.5.7 AI医疗应用方面914.6 中国医疗人工智能行业进展的对策建议914.6.1 弥补人才短板914.6.2 解决数据难题924.6.3 助力审批工作924

10、.6.4 探究理论难点924.6.5 推动行业应用92第五章2023-2023年中国医疗机器人行业进展潜力分析935.1 医疗机器人行业根本介绍935.1.1 医疗机器人概念935.1.2 医疗机器人特点935.1.3 医疗机器人分类935.1.4 医疗机器人产业链955.2 2023-2023年中国医疗机器人行业综述965.2.1 行业进展历程965.2.2 行业进展地位965.2.3 行业进展规模965.2.4 市场需求因素975.2.5 重点应用领域975.2.6 市场进展瓶颈975.3 医疗机器人关键技术进展分析985.3.1 优化设计技术985.3.2 系统集成技术985.3.3 远

11、程手术技术985.3.4 手术导航技术985.3.5 软体机器人技术985.3.6 关心介入治疗技术995.4 中国医疗机器人行业投资价值评估分析995.4.1 投资价值综合评估995.4.2 市场时机矩阵分析1005.4.3 市场进入时机推断1025.4.4 行业投资壁垒分析1025.4.5 行业投资建议1025.4.6 行业投资风险提示1025.5 中国医疗机器人行业进展前景展望1035.5.1 产业进展潜力1035.5.2 产品研发方向1035.5.3 将来进展趋势103第四章2023-2023年中国医疗人工智能行业进展综合分析1054.1 中国医疗人工智能行业现状分析1054.1.1

12、行业进展条件1054.1.2 市场规模分析1064.1.3 行业图谱分析1074.1.4 商业模式分析108第六章2023-2023年中国医疗人工智能行业其他细分领域进展潜力分析6.1 Al医学影像1156.1.1 医学影像行业痛点分析1156.1.2 AI医学影像行业应用场景1156.1.3 AI医学影像行业规模分析1176.1.4 AI医学影像行业落地状况1196.1.5 A1医学影像行业商业模式1196.2 AI关心诊断1206.2.1 医疗关心诊断行业的痛点1206.2.2 AI关心诊断行业应用场景1216.2.3 AI关心诊断行业现状分析1226.2.4 AI关心诊断行业商业模式12

13、26.3 AI药物研发1236.3.1 药物研发领域存在的痛点1236.3.2 Al药物研发行业进展优势1246.3.3 AI药物研发行业现状分析1256.3.4 AI药物研发行业商业模式1276.4 Al安康治理1276.4.1 安康治理行业痛点分析1276.4.2 AI安康治理行业进展优势1286.4.3 AI安康治理行业应用场景1296.4.4 A1安康治理行业现状分析1316.4.5 AI安康治理行业商业模式1326.5 AI疾病推测1336.5.1 基因检测行业存在的痛点1336.5.2 AI疾病推测行业进展优势1336.5.3 AI疾病推测行业应用场景1336.5.4 AI疾病推测

14、行业现状分析1346.6 其它细分领域进展潜力分析1376.6.1 虚拟助手1376.6.2 电子病历1386.6.3 医院治理1396.6.4 智能器械142第七章2023-2023年中国医疗人工智能行业上游根底层分析7.1 中国Al芯片行业进展分析1507.1.1 行业进展阶段1507.1.2 商业进展模式1507.1.3 市场进展规模1517.1.4 市场进展动态1517.1.5 行业融资状况1517.1.6 行业进展对策1527.1.7 行业进展趋势1527.2 中国云计算行业进展分析1537.2.1 中国云计算产业运行特点1537.2.2 云计算效劳商业模式分析1547.2.3 中国

15、云市场规模状况分析1547.2.4 中国公有云市场规模状况1547.2.5 中国公有云市场构造分析1547.2.6 公共云计算市场进展特征1557.2.7 中国私有云市场规模状况1557.3 中国医疗大数据行业分析1567.3.1 市场进呈现状1567.3.2 行业扶持政策1567.3.3 市场进展规模1567.3.4 市场合作动态1577.3.5 市场供给状况1577.3.6 市场工程申报1587.3.7 行业进展缺陷1587.3.8 进展对策建议159第八章2023-2023年中国医疗人工智能行业中游技术层分析8.1 医疗人工智能关键技术分析1608.1.1 信息和数据处理技术1608.1.2 机器学习技术1608.1.3 人机交互技术1608.2 中国医