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2024-2028年中国未来产业之医疗人工智能(医疗AI)行业趋势预测及投资机会研究报告

首次出版:2019年6月最新修订:2024年4月交付方式:特快专递(2-3天送达)

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报告目录内容概述 定制报告

第一章 医疗人工智能行业相关概述
1.1 医疗人工智能基本介绍
1.1.1 医疗人工智能的诞生
1.1.2 医疗人工智能发展阶段
1.1.3 医疗人工智能的构成要素
1.2 医疗人工智能的价值分析
1.2.1 缓解漏诊误诊问题
1.2.2 弥补资源供需缺口
1.2.3 提供健康顾问服务
1.2.4 提升制药效率
1.2.5 提升外科手术精准度
1.3 医疗人工智能产业链分析
第二章 2022-2024年国际医疗人工智能行业发展分析及经验借鉴
2.1 全球医疗人工智能行业发展状况
2.1.1 行业发展价值
2.1.2 行业发展政策
2.1.3 市场现状综述
2.1.4 市场规模分析
2.1.5 细分市场发展
2.1.6 市场格局分析
2.1.7 企业发展动态
2.1.8 行业融资动态
2.2 美国医疗人工智能行业分析
2.2.1 行业发展历程
2.2.2 行业发展政策
2.2.3 市场发展现状
2.2.4 产品发展分析
2.2.5 关键技术分析
2.2.6 行业存在问题
2.3 欧盟人工智能发展分析
2.3.1 产品标准及应用
2.3.2 立法及伦理分析
2.3.3 前沿技术展望
2.4 其它国家医疗人工智能行业发展进展
2.4.1 日本
2.4.2 德国
2.4.3 英国
2.4.4 印度
第三章 2022-2024年中国医疗人工智能行业发展环境分析
3.1 经济环境
3.1.1 宏观经济概况
3.1.2 对外经济分析
3.1.3 工业经济运行
3.1.4 固定资产投资
3.1.5 宏观经济展望
3.2 政策环境
3.2.1 国家级政策分析
3.2.2 医疗AI产品审批新政
3.2.3 细分领域相关政策
3.2.4 政策趋势分析
3.3 社会环境
3.3.1 人口红利分析
3.3.2 社会消费规模
3.3.3 居民收入水平
3.3.4 居民消费水平
3.3.5 社会认知现状
3.3.6 社会伦理分析
3.4 产业背景
3.4.1 医疗服务现状分析
3.4.2 人工智能行业现状
第四章 2022-2024年中国医疗人工智能行业发展综合分析
4.1 中国医疗人工智能行业现状分析
4.1.1 行业发展条件
4.1.2 行业现状综述
4.1.3 市场规模分析
4.1.4 行业图谱分析
4.1.5 商业模式分析
4.2 中国医疗人工智能商业化发展分析
4.2.1 行业发展阶段
4.2.2 企业数据分析
4.2.3 项目落地情况
4.2.4 产品审批分析
4.2.5 行业商业化进度
4.2.6 行业商业化难点
4.3 中国医疗人工智能平台建设分析
4.3.1 医疗人工智能平台建设综述
4.3.2 独立医疗人工智能平台模式
4.3.3 嵌入式医疗人工智能平台模式
4.3.4 医疗人工智能平台模式对比
4.4 中国医疗人工智能行业区域市场分析
4.4.1 医疗人工智能区域分布
4.4.2 北京医疗人工智能发展
4.4.3 广东医疗人工智能的发展
4.5 中国医疗人工智能行业发展面临的挑战及建议
4.5.1 审批挑战及建议
4.5.2 商业挑战及建议
4.5.3 产品挑战及建议
4.5.4 人才挑战及建议
4.5.5 数据挑战及建议
4.5.6 技术挑战及建议
第五章 2022-2024年中国医疗机器人行业发展潜力分析
5.1 医疗机器人行业基本介绍
5.1.1 医疗机器人概念
5.1.2 医疗机器人特点
5.1.3 医疗机器人分类
5.1.4 医疗机器人产业链
5.2 2022-2024年中国医疗机器人行业综述
5.2.1 行业发展历程
5.2.2 行业发展地位
5.2.3 行业发展规模
5.2.4 重点应用领域
5.2.5 市场发展瓶颈
5.3 医疗机器人关键技术发展分析
5.3.1 优化设计技术
5.3.2 系统集成技术
5.3.3 远程手术技术
5.3.4 手术导航技术
5.3.5 软体机器人技术
5.3.6 辅助介入治疗技术
5.4 中投顾问对中国医疗机器人行业投资价值评估分析
5.4.1 投资价值综合评估
5.4.2 市场机会矩阵分析
5.4.3 市场进入时机判断
5.4.4 行业投资壁垒分析
5.4.5 行业投资建议
5.4.6 行业投资风险提示
5.5 中国医疗机器人行业发展前景展望
5.5.1 市场前景分析
5.5.2 产业发展潜力
5.5.3 产品研发方向
5.5.4 未来发展趋势
第六章 中国医疗人工智能行业其他细分领域发展潜力分析
6.1 AI+医疗器械
6.1.1 AI+医疗器械定义
6.1.2 AI+医疗器械行业发展政策
6.1.3 AI+医疗器械市场规模分析
6.1.4 AI+医疗器械市场结构分析
6.1.5 AI+医疗器械市场细分领域
6.1.6 AI+医疗器械行业重点企业
6.1.7 AI+医疗器械行业发展前景
6.2 AI+医学影像
6.2.1 AI+医学影像行业痛点分析
6.2.2 AI+医学影像生命周期
6.2.3 AI+医学影像行业产业链
6.2.4 AI+医学影像行业应用场景
6.2.5 AI+医学影像核心应用价值
6.2.6 AI+医学影像行业规模分析
6.2.7 AI+医学影像行业商业模式
6.2.8 AI+医学影像典型企业分析
6.2.9 AI+医学影像行业发展瓶颈
6.2.10 AI+医学影像未来发展趋势
6.3 AI+辅助诊断
6.3.1 医疗辅助诊断行业的痛点
6.3.2 AI+辅助诊断行业应用场景
6.3.3 AI+辅助诊断行业现状分析
6.3.4 AI+辅助诊断行业商业模式
6.4 AI+药物研发
6.4.1 药物研发领域存在的痛点
6.4.2 AI+药物研发应用概述
6.4.3 AI+药物研发核心应用价值
6.4.4 AI+药物研发行业商业模式
6.4.5 AI+药物研发典型企业分析
6.5 AI+健康管理
6.5.1 健康管理行业痛点分析
6.5.2 AI+健康管理应用概述
6.5.3 AI+健康管理核心应用价值
6.5.4 AI+健康管理行业商业模式
6.5.5 AI+健康管理典型企业分析
6.6 AI+精准医疗
6.6.1 AI+精准医疗应用概述
6.6.2 AI+精准医疗核心应用价值
6.6.3 AI+精准医疗典型企业分析
6.7 AI+公共卫生
6.7.1 AI+公共卫生应用概述
6.7.2 AI+公共卫生核心应用价值
6.7.3 AI+公共卫生典型企业分析
6.8 AI+医院管理
6.8.1 AI+医院管理应用概述
6.8.2 AI+医院管理核心应用价值
6.8.3 AI+医院管理典型企业分析
6.9 AI+医疗支付
6.9.1 AI+医疗支付应用概述
6.9.2 AI+医疗支付核心应用价值
6.9.3 AI+医疗支付典型企业分析
6.10 其它细分领域发展潜力分析
6.10.1 虚拟助手
6.10.2 电子病历
6.10.3 慢病管理
第七章 2022-2024年中国医疗人工智能行业上游基础层分析
7.1 中国AI芯片行业发展分析
7.1.1 行业发展阶段
7.1.2 商业发展模式
7.1.3 市场发展规模
7.1.4 行业融资情况
7.1.5 企业竞争格局
7.1.6 企业发展动态
7.1.7 行业应用领域
7.1.8 行业发展对策
7.1.9 行业发展趋势
7.2 中国云计算行业发展分析
7.2.1 中国云计算产业运行特点
7.2.2 云计算服务商业模式分析
7.2.3 中国云市场规模状况分析
7.2.4 中国公有云市场规模状况
7.2.5 中国公有云市场结构分析
7.2.6 公共云计算市场发展特征
7.2.7 中国私有云市场规模状况
7.2.8 中国云计算使用率情况
7.2.9 中国云计算发展前景展望
7.3 中国医疗大数据行业分析
7.3.1 市场发展现状
7.3.2 行业扶持政策
7.3.3 市场发展规模
7.3.4 市场结构分析
7.3.5 企业竞争格局
7.3.6 市场合作动态
7.3.7 行业发展缺陷
7.3.8 发展对策建议
第八章 2022-2024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
8.1.1 信息和数据处理技术
8.1.2 机器学习技术
8.1.3 人机交互技术
8.2 中国医疗人工智能科技发展状况
8.2.1 承担科研课题状况
8.2.2 科研资金投入现状
8.2.3 科技论文产出状况
8.2.4 专利产出现状分析
8.3 医疗人工智能技术的典型应用
8.3.1 医学影像识别
8.3.2 临床医疗智能决策
8.3.3 智慧医院
8.3.4 “互联网+”医疗
8.3.5 应用发展趋势
第九章 2022-2024年中国医疗人工智能行业下游应用层分析
9.1 人工智能在医疗健康领域的应用
9.2 医疗人工智能在医院应用调研分析
9.2.1 医院应用分布状况
9.2.2 科室应用分布状况
9.2.3 医院领域具体应用
9.2.4 AI在医院落点难点分析
9.3 中国人工智能医疗场景应用分析
9.3.1 医疗场景成熟度测评
9.3.2 医学影像应用场景
9.3.3 系统数据与录入场景
9.3.4 新药研发应用场景
9.3.5 其他细分应用场景
9.4 中国皮肤科人工智能应用状况分析
9.4.1 皮肤科人工智能调查分析
9.4.2 皮肤科人工智能可研产出状况
9.4.3 皮肤科人工智能学术组织状况
9.4.4 皮肤科人工智能研究项目分析
9.4.5 皮肤科人工智能产品研发状况
9.4.6 皮肤科人工智能应用总结分析
9.5 中国医疗人工智能其他应用状况分析
9.5.1 精神心理学应用潜力分析
9.5.2 慢性病管理应用潜力分析
9.5.3 肺结节诊断应用潜力分析
第十章 2022-2024年国际医疗人工智能行业企业布局状况
10.1 通用电气公司(General Electric Company)
10.1.1 企业发展概况
10.1.2 企业医疗AI布局状况
10.1.3 2022年企业经营状况分析
10.1.4 2023年企业经营状况分析
10.1.5 2024年企业经营状况分析
10.2 谷歌(Alphabet Inc.)
10.2.1 企业发展概况
10.2.2 2022年企业经营状况分析
10.2.3 2023年企业经营状况分析
10.2.4 2024年企业经营状况分析
10.3 美敦力公司(Medtronic Plc)
10.3.1 企业发展概况
10.3.2 企业医疗AI布局状况
10.3.3 2022年企业经营状况分析
10.3.4 2023年企业经营状况分析
10.3.5 2024年企业经营状况分析
10.4 强生公司(Johnson & Johnson)
10.4.1 企业发展概况
10.4.2 企业医疗AI布局状况
10.4.3 2022年企业经营状况分析
10.4.4 2023年企业经营状况分析
10.4.5 2024年企业经营状况分析
10.5 西门子(Siemens)
10.5.1 企业发展概况
10.5.2 企业医疗AI布局状况
10.5.3 2022年企业经营状况分析
10.5.4 2023年企业经营状况分析
10.5.5 2024年企业经营状况分析
10.6 英伟达(NVIDIA Corporation)
10.6.1 企业发展概况
10.6.2 企业医疗AI布局状况
10.6.3 2022年企业经营状况分析
10.6.4 2023年企业经营状况分析
10.6.5 2024年企业经营状况分析
第十一章 2021-2024年中国医疗人工智能行业重点企业案例分析
11.1 BAT在医疗人工智能领域布局状况
11.1.1 BAT竞相布局医疗AI
11.1.2 百度医疗AI布局状况
11.1.3 阿里巴巴医疗AI布局
11.1.4 腾讯医疗AI布局状况
11.2 北京推想科技有限公司
11.2.1 企业基本概况
11.2.2 医疗AI布局状况
11.2.3 医疗AI产品优势
11.2.4 医疗AI产品特点分析
11.3 北京惠每科技有限公司
11.3.1 企业发展概况
11.3.2 医疗AI研发亮点
11.3.3 医疗AI产品应用
11.3.4 医疗AI发展动态
11.4 深睿医疗
11.4.1 企业发展概况
11.4.2 医疗AI布局状况
11.4.3 医疗AI产品介绍
11.5 医惠科技有限公司
11.5.1 企业发展概况
11.5.2 企业业务发展
11.5.3 集团业务发展
11.5.4 AI开放平台分析
11.5.5 医疗AI产品应用
11.6 珠海和佳医疗设备股份有限公司
11.6.1 企业发展概况
11.6.2 经营效益分析
11.6.3 业务经营分析
11.6.4 财务状况分析
11.6.5 核心竞争力分析
11.6.6 公司发展战略
11.6.7 未来前景展望
11.7 科大讯飞股份有限公司
11.7.1 企业发展概况
11.7.2 经营效益分析
11.7.3 业务经营分析
11.7.4 财务状况分析
11.7.5 核心竞争力分析
11.7.6 公司发展战略
11.7.7 未来前景展望
11.8 翼方健数
11.8.1 企业基本概况
11.8.2 医疗AI核心技术
11.8.3 医疗AI解决方案矩阵
11.9 北京嘉和海森健康科技有限公司
11.9.1 企业基本概况
11.9.2 医疗AI产品介绍
11.9.3 医疗AI应用形态
11.9.4 医疗AI技术优势
第十二章 2024-2028年中国医疗人工智能行业投融资状况分析
12.1 医疗人工智能行业融资现状分析
12.1.1 融资总体情况
12.1.2 融资数量及金额分布
12.1.3 融资轮次分布
12.1.4 细分领域融资状况
12.1.5 融资企业分布
12.2 中国医疗人工智能企业投资融资及研发团队现状分析
12.2.1 医疗AI企业基本情况
12.2.2 医疗AI企业投融资情况
12.2.3 医疗人工智能企业研发团队情况
12.3 中国医疗人工智能企业产品研发状况
12.3.1 医疗AI企业产品数量情况
12.3.2 医疗AI产品数量和应用技术分类统计
12.3.3 医疗AI产品合作研发情况
12.3.4 医疗AI产品应用情况
12.4 思创医惠医疗人工智能相关投资建设案例分析
12.4.1 项目基本概况
12.4.2 项目必要性分析
12.4.3 项目可行性分析
12.4.4 项目投资计划
12.4.5 项目效益分析
12.5 中投顾问对医疗人工智能投资价值评估及建议
12.5.1 投资价值综合评估
12.5.2 市场机会矩阵分析
12.5.3 市场进入时机判断
12.6 中投顾问对中国医疗人工智能行业投资壁垒分析
12.6.1 竞争壁垒
12.6.2 政策壁垒
12.6.3 技术壁垒
12.6.4 资金壁垒
12.7 中投顾问对2024-2028年医疗人工智能行业投资建议综述
12.7.1 行业投资建议
12.7.2 行业风险提示
第十三章 2024-2028年中国医疗人工智能行业发展前景及趋势预测分析
13.1 中国医疗人工智能行业发展前景及趋势
13.1.1 行业发展机遇
13.1.2 行业发展前景
13.1.3 项目落地展望
13.1.4 行业发展趋势
13.1.5 产品技术趋势
13.2 中投顾问对2024-2028年中国医疗人工智能行业预测分析
13.2.1 2024-2028年中国医疗人工智能行业影响因素分析
13.2.2 2024-2028年中国医疗人工智能行业市场规模预测

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人工智能(AI)从产生的第一天起,就与医学密不可分。人工智能在医疗领域的应用带来的不仅有技术革新,还有医疗服务模式的转变。医疗人工智能是人工智能技术在医疗领域的运用与发展,其应用主要表现在智能诊疗、智能影像识别、智能健康管理、智能药物研发和医疗机器人等方面。

目前国内面临优质医疗资源的供需不平衡,医生培养周期长,误诊率高,疾病谱变化快,技术日新月异,人口老龄化加剧,慢性疾病增长等问题待解决。而随着人们对健康重视程度提高,大量需求催生了医疗AI的快速发展。

在中国,医疗人工智能有着先天的发展优势。一方面,中国人口数量庞大,有充足的医疗数据,为医疗人工智能的发展提供了基石,2023年年末全国人口140967万人;另一方面,中国足够大的医疗市场也为人工智能企业创新提供了动力。从而使得近年来中国医疗人工智能市场如火如荼得发展着。此外,我国近两年高度重视人工智能在医学中的应用,在不同等级的政策文件中都提出了医疗人工智能研究的重点方向。

我国人工智能医疗发展虽然起步稍晚,但是热度不减。归根结底,我国医疗需求不断提升的同时,医疗资源分配不均,医护人员短缺,而人工智能刚好弥补了这一短缺,加之人工智能医疗的政策规划不断落地,更加速我国人工智能医疗的发展。

企业方面,已经成熟的互联网巨头,如BAT等,以及传统医疗相关企业,如飞利浦等也早已重金布局医疗人工智能,大手笔向产业链扩展业务。截止2023年,我国医疗人工智能相关企业数量超20万家,智能化的颠覆几乎存在于所有医疗赛道。

政策方面,2022年8月29日,国家卫生健康委、国家中医药局、国家疾控局联合印发《医疗卫生机构网络安全管理办法》,其中提到,应用大数据、人工智能、区块链等新技术开展服务时,上线前应评估新技术的安全风险并进行安全管控,达到应用与安全的平衡。2023年6月15日,国家卫生健康委、国家中医药局联合发布《进一步改善护理服务行动计划(2023-2025年)》,其中提到要加强信息化技术支撑,医疗机构通过智慧医院、智慧病房、电子病历信息化的建设,加强护理信息化发展,充分应用人工智能、5G、物联网等新一代信息技术,改进优化护理服务流程,提高护理工作效率,减轻临床一线护士工作负荷。积极创新护理服务模式,通过“互联网+”等方式将院内护理延伸至院外。

中投产业研究院发布的《2024-2028年中国医疗人工智能(医疗AI)行业深度调研及投资前景预测报告》共十三章。首先介绍了医疗人工智能的概念、价值等;然后报告分析了国外医疗人工智能行业的发展经验、国内医疗人工智能的发展环境及现状,并详细阐述了医疗机器人、AI医学影像、AI辅助诊断、AI药物研发、AI健康管理等细分领域的发展潜力;随后,报告对医疗人工智能的基础层、技术层和应用层做了重点分析,并深度剖析了国内外企业的发展案例;最后,报告重点分析了中国医疗人工智能行业的投资潜力,并对其发展前景进行了科学的预测。

本研究报告数据主要来自于国家统计局、财政部、国家卫生健康委员会、科技部、中投产业研究院、中投产业研究院市场调查中心以及国内外重点刊物等渠道,数据权威、详实、丰富,同时通过专业的分析预测模型,对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对医疗人工智能行业有个系统深入的了解、或者想投资医疗人工智能行业,本报告将是您不可或缺的重要参考工具。

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