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第一章 醫療人工智能行業相關概述
1.1 醫療人工智能基本介紹
1.1.1 醫療人工智能的誕生
1.1.2 醫療人工智能發展階段
1.1.3 醫療人工智能的構成要素
1.2 醫療人工智能的價值分析
1.2.1 緩解漏診誤診問題
1.2.2 彌補資源供需缺口
1.2.3 提供健康顧問服務
1.2.4 提升制藥效率
1.2.5 提升外科手術精準度
1.3 醫療人工智能產業鏈分析
第二章 2022-2024年國際醫療人工智能行業發展分析及經驗借鑒
2.1 全球醫療人工智能行業發展狀況
2.1.1 行業發展價值
2.1.2 行業發展政策
2.1.3 市場現狀綜述
2.1.4 市場規模分析
2.1.5 細分市場發展
2.1.6 市場格局分析
2.1.7 企業發展動態
2.1.8 行業融資動態
2.2 美國醫療人工智能行業分析
2.2.1 行業發展歷程
2.2.2 行業發展政策
2.2.3 市場發展現狀
2.2.4 產品發展分析
2.2.5 關鍵技術分析
2.2.6 行業存在問題
2.3 歐盟人工智能發展分析
2.3.1 產品標準及應用
2.3.2 立法及倫理分析
2.3.3 前沿技術展望
2.4 其它國家醫療人工智能行業發展進展
2.4.1 日本
2.4.2 德國
2.4.3 英國
2.4.4 印度
第三章 2022-2024年中國醫療人工智能行業發展環境分析
3.1 經濟環境
3.1.1 宏觀經濟概況
3.1.2 對外經濟分析
3.1.3 工業經濟運行
3.1.4 固定資產投資
3.1.5 宏觀經濟展望
3.2 政策環境
3.2.1 國家級政策分析
3.2.2 醫療AI產品審批新政
3.2.3 細分領域相關政策
3.2.4 政策趨勢分析
3.3 社會環境
3.3.1 人口紅利分析
3.3.2 社會消費規模
3.3.3 居民收入水平
3.3.4 居民消費水平
3.3.5 社會認知現狀
3.3.6 社會倫理分析
3.4 產業背景
3.4.1 醫療服務現狀分析
3.4.2 人工智能行業現狀
第四章 2022-2024年中國醫療人工智能行業發展綜合分析
4.1 中國醫療人工智能行業現狀分析
4.1.1 行業發展條件
4.1.2 行業現狀綜述
4.1.3 市場規模分析
4.1.4 行業圖譜分析
4.1.5 商業模式分析
4.2 中國醫療人工智能商業化發展分析
4.2.1 行業發展階段
4.2.2 企業數據分析
4.2.3 項目落地情況
4.2.4 產品審批分析
4.2.5 行業商業化進度
4.2.6 行業商業化難點
4.3 中國醫療人工智能平臺建設分析
4.3.1 醫療人工智能平臺建設綜述
4.3.2 獨立醫療人工智能平臺模式
4.3.3 嵌入式醫療人工智能平臺模式
4.3.4 醫療人工智能平臺模式對比
4.4 中國醫療人工智能行業區域市場分析
4.4.1 醫療人工智能區域分布
4.4.2 北京醫療人工智能發展
4.4.3 廣東醫療人工智能的發展
4.5 中國醫療人工智能行業發展面臨的挑戰及建議
4.5.1 審批挑戰及建議
4.5.2 商業挑戰及建議
4.5.3 產品挑戰及建議
4.5.4 人才挑戰及建議
4.5.5 數據挑戰及建議
4.5.6 技術挑戰及建議
第五章 2022-2024年中國醫療機器人行業發展潛力分析
5.1 醫療機器人行業基本介紹
5.1.1 醫療機器人概念
5.1.2 醫療機器人特點
5.1.3 醫療機器人分類
5.1.4 醫療機器人產業鏈
5.2 2022-2024年中國醫療機器人行業綜述
5.2.1 行業發展歷程
5.2.2 行業發展地位
5.2.3 行業發展規模
5.2.4 重點應用領域
5.2.5 市場發展瓶頸
5.3 醫療機器人關鍵技術發展分析
5.3.1 優化設計技術
5.3.2 系統集成技術
5.3.3 遠程手術技術
5.3.4 手術導航技術
5.3.5 軟體機器人技術
5.3.6 輔助介入治療技術
5.4 中投顧問對中國醫療機器人行業投資價值評估分析
5.4.1 投資價值綜合評估
5.4.2 市場機會矩陣分析
5.4.3 市場進入時機判斷
5.4.4 行業投資壁壘分析
5.4.5 行業投資建議
5.4.6 行業投資風險提示
5.5 中國醫療機器人行業發展前景展望
5.5.1 市場前景分析
5.5.2 產業發展潛力
5.5.3 產品研發方向
5.5.4 未來發展趨勢
第六章 中國醫療人工智能行業其他細分領域發展潛力分析
6.1 AI+醫療器械
6.1.1 AI+醫療器械定義
6.1.2 AI+醫療器械行業發展政策
6.1.3 AI+醫療器械市場規模分析
6.1.4 AI+醫療器械市場結構分析
6.1.5 AI+醫療器械市場細分領域
6.1.6 AI+醫療器械行業重點企業
6.1.7 AI+醫療器械行業發展前景
6.2 AI+醫學影像
6.2.1 AI+醫學影像行業痛點分析
6.2.2 AI+醫學影像生命周期
6.2.3 AI+醫學影像行業產業鏈
6.2.4 AI+醫學影像行業應用場景
6.2.5 AI+醫學影像核心應用價值
6.2.6 AI+醫學影像行業規模分析
6.2.7 AI+醫學影像行業商業模式
6.2.8 AI+醫學影像典型企業分析
6.2.9 AI+醫學影像行業發展瓶頸
6.2.10 AI+醫學影像未來發展趨勢
6.3 AI+輔助診斷
6.3.1 醫療輔助診斷行業的痛點
6.3.2 AI+輔助診斷行業應用場景
6.3.3 AI+輔助診斷行業現狀分析
6.3.4 AI+輔助診斷行業商業模式
6.4 AI+藥物研發
6.4.1 藥物研發領域存在的痛點
6.4.2 AI+藥物研發應用概述
6.4.3 AI+藥物研發核心應用價值
6.4.4 AI+藥物研發行業商業模式
6.4.5 AI+藥物研發典型企業分析
6.5 AI+健康管理
6.5.1 健康管理行業痛點分析
6.5.2 AI+健康管理應用概述
6.5.3 AI+健康管理核心應用價值
6.5.4 AI+健康管理行業商業模式
6.5.5 AI+健康管理典型企業分析
6.6 AI+精準醫療
6.6.1 AI+精準醫療應用概述
6.6.2 AI+精準醫療核心應用價值
6.6.3 AI+精準醫療典型企業分析
6.7 AI+公共衛生
6.7.1 AI+公共衛生應用概述
6.7.2 AI+公共衛生核心應用價值
6.7.3 AI+公共衛生典型企業分析
6.8 AI+醫院管理
6.8.1 AI+醫院管理應用概述
6.8.2 AI+醫院管理核心應用價值
6.8.3 AI+醫院管理典型企業分析
6.9 AI+醫療支付
6.9.1 AI+醫療支付應用概述
6.9.2 AI+醫療支付核心應用價值
6.9.3 AI+醫療支付典型企業分析
6.10 其它細分領域發展潛力分析
6.10.1 虛擬助手
6.10.2 電子病歷
6.10.3 慢病管理
第七章 2022-2024年中國醫療人工智能行業上游基礎層分析
7.1 中國AI芯片行業發展分析
7.1.1 行業發展階段
7.1.2 商業發展模式
7.1.3 市場發展規模
7.1.4 行業融資情況
7.1.5 企業競爭格局
7.1.6 企業發展動態
7.1.7 行業應用領域
7.1.8 行業發展對策
7.1.9 行業發展趨勢
7.2 中國云計算行業發展分析
7.2.1 中國云計算產業運行特點
7.2.2 云計算服務商業模式分析
7.2.3 中國云市場規模狀況分析
7.2.4 中國公有云市場規模狀況
7.2.5 中國公有云市場結構分析
7.2.6 公共云計算市場發展特征
7.2.7 中國私有云市場規模狀況
7.2.8 中國云計算使用率情況
7.2.9 中國云計算發展前景展望
7.3 中國醫療大數據行業分析
7.3.1 市場發展現狀
7.3.2 行業扶持政策
7.3.3 市場發展規模
7.3.4 市場結構分析
7.3.5 企業競爭格局
7.3.6 市場合作動態
7.3.7 行業發展缺陷
7.3.8 發展對策建議
第八章 2022-2024年中國醫療人工智能行業中游技術層分析
8.1 醫療人工智能關鍵技術分析
8.1.1 信息和數據處理技術
8.1.2 機器學習技術
8.1.3 人機交互技術
8.2 中國醫療人工智能科技發展狀況
8.2.1 承擔科研課題狀況
8.2.2 科研資金投入現狀
8.2.3 科技論文產出狀況
8.2.4 專利產出現狀分析
8.3 醫療人工智能技術的典型應用
8.3.1 醫學影像識別
8.3.2 臨床醫療智能決策
8.3.3 智慧醫院
8.3.4 “互聯網+”醫療
8.3.5 應用發展趨勢
第九章 2022-2024年中國醫療人工智能行業下游應用層分析
9.1 人工智能在醫療健康領域的應用
9.2 醫療人工智能在醫院應用調研分析
9.2.1 醫院應用分布狀況
9.2.2 科室應用分布狀況
9.2.3 醫院領域具體應用
9.2.4 AI在醫院落點難點分析
9.3 中國人工智能醫療場景應用分析
9.3.1 醫療場景成熟度測評
9.3.2 醫學影像應用場景
9.3.3 系統數據與錄入場景
9.3.4 新藥研發應用場景
9.3.5 其他細分應用場景
9.4 中國皮膚科人工智能應用狀況分析
9.4.1 皮膚科人工智能調查分析
9.4.2 皮膚科人工智能可研產出狀況
9.4.3 皮膚科人工智能學術組織狀況
9.4.4 皮膚科人工智能研究項目分析
9.4.5 皮膚科人工智能產品研發狀況
9.4.6 皮膚科人工智能應用總結分析
9.5 中國醫療人工智能其他應用狀況分析
9.5.1 精神心理學應用潛力分析
9.5.2 慢性病管理應用潛力分析
9.5.3 肺結節診斷應用潛力分析
第十章 2022-2024年國際醫療人工智能行業企業布局狀況
10.1 通用電氣公司（General Electric Company）
10.1.1 企業發展概況
10.1.2 企業醫療AI布局狀況
10.1.3 2022年企業經營狀況分析
10.1.4 2023年企業經營狀況分析
10.1.5 2024年企業經營狀況分析
10.2 谷歌（Alphabet Inc.）
10.2.1 企業發展概況
10.2.2 2022年企業經營狀況分析
10.2.3 2023年企業經營狀況分析
10.2.4 2024年企業經營狀況分析
10.3 美敦力公司（Medtronic Plc）
10.3.1 企業發展概況
10.3.2 企業醫療AI布局狀況
10.3.3 2022年企業經營狀況分析
10.3.4 2023年企業經營狀況分析
10.3.5 2024年企業經營狀況分析
10.4 強生公司（Johnson & Johnson）
10.4.1 企業發展概況
10.4.2 企業醫療AI布局狀況
10.4.3 2022年企業經營狀況分析
10.4.4 2023年企業經營狀況分析
10.4.5 2024年企業經營狀況分析
10.5 西門子（Siemens）
10.5.1 企業發展概況
10.5.2 企業醫療AI布局狀況
10.5.3 2022年企業經營狀況分析
10.5.4 2023年企業經營狀況分析
10.5.5 2024年企業經營狀況分析
10.6 英偉達（NVIDIA Corporation）
10.6.1 企業發展概況
10.6.2 企業醫療AI布局狀況
10.6.3 2022年企業經營狀況分析
10.6.4 2023年企業經營狀況分析
10.6.5 2024年企業經營狀況分析
第十一章 2021-2024年中國醫療人工智能行業重點企業案例分析
11.1 BAT在醫療人工智能領域布局狀況
11.1.1 BAT競相布局醫療AI
11.1.2 百度醫療AI布局狀況
11.1.3 阿里巴巴醫療AI布局
11.1.4 騰訊醫療AI布局狀況
11.2 北京推想科技有限公司
11.2.1 企業基本概況
11.2.2 醫療AI布局狀況
11.2.3 醫療AI產品優勢
11.2.4 醫療AI產品特點分析
11.3 北京惠每科技有限公司
11.3.1 企業發展概況
11.3.2 醫療AI研發亮點
11.3.3 醫療AI產品應用
11.3.4 醫療AI發展動態
11.4 深睿醫療
11.4.1 企業發展概況
11.4.2 醫療AI布局狀況
11.4.3 醫療AI產品介紹
11.5 醫惠科技有限公司
11.5.1 企業發展概況
11.5.2 企業業務發展
11.5.3 集團業務發展
11.5.4 AI開放平臺分析
11.5.5 醫療AI產品應用
11.6 珠海和佳醫療設備股份有限公司
11.6.1 企業發展概況
11.6.2 經營效益分析
11.6.3 業務經營分析
11.6.4 財務狀況分析
11.6.5 核心競爭力分析
11.6.6 公司發展戰略
11.6.7 未來前景展望
11.7 科大訊飛股份有限公司
11.7.1 企業發展概況
11.7.2 經營效益分析
11.7.3 業務經營分析
11.7.4 財務狀況分析
11.7.5 核心競爭力分析
11.7.6 公司發展戰略
11.7.7 未來前景展望
11.8 翼方健數
11.8.1 企業基本概況
11.8.2 醫療AI核心技術
11.8.3 醫療AI解決方案矩陣
11.9 北京嘉和海森健康科技有限公司
11.9.1 企業基本概況
11.9.2 醫療AI產品介紹
11.9.3 醫療AI應用形態
11.9.4 醫療AI技術優勢
第十二章 2024-2028年中國醫療人工智能行業投融資狀況分析
12.1 醫療人工智能行業融資現狀分析
12.1.1 融資總體情況
12.1.2 融資數量及金額分布
12.1.3 融資輪次分布
12.1.4 細分領域融資狀況
12.1.5 融資企業分布
12.2 中國醫療人工智能企業投資融資及研發團隊現狀分析
12.2.1 醫療AI企業基本情況
12.2.2 醫療AI企業投融資情況
12.2.3 醫療人工智能企業研發團隊情況
12.3 中國醫療人工智能企業產品研發狀況
12.3.1 醫療AI企業產品數量情況
12.3.2 醫療AI產品數量和應用技術分類統計
12.3.3 醫療AI產品合作研發情況
12.3.4 醫療AI產品應用情況
12.4 思創醫惠醫療人工智能相關投資建設案例分析
12.4.1 項目基本概況
12.4.2 項目必要性分析
12.4.3 項目可行性分析
12.4.4 項目投資計劃
12.4.5 項目效益分析
12.5 中投顧問對醫療人工智能投資價值評估及建議
12.5.1 投資價值綜合評估
12.5.2 市場機會矩陣分析
12.5.3 市場進入時機判斷
12.6 中投顧問對中國醫療人工智能行業投資壁壘分析
12.6.1 競爭壁壘
12.6.2 政策壁壘
12.6.3 技術壁壘
12.6.4 資金壁壘
12.7 中投顧問對2024-2028年醫療人工智能行業投資建議綜述
12.7.1 行業投資建議
12.7.2 行業風險提示
第十三章 2024-2028年中國醫療人工智能行業發展前景及趨勢預測分析
13.1 中國醫療人工智能行業發展前景及趨勢
13.1.1 行業發展機遇
13.1.2 行業發展前景
13.1.3 項目落地展望
13.1.4 行業發展趨勢
13.1.5 產品技術趨勢
13.2 中投顧問對2024-2028年中國醫療人工智能行業預測分析
13.2.1 2024-2028年中國醫療人工智能行業影響因素分析
13.2.2 2024-2028年中國醫療人工智能行業市場規模預測
人工智能（AI）從產生的第一天起，就與醫學密不可分。人工智能在醫療領域的應用帶來的不僅有技術革新，還有醫療服務模式的轉變。醫療人工智能是人工智能技術在醫療領域的運用與發展，其應用主要表現在智能診療、智能影像識別、智能健康管理、智能藥物研發和醫療機器人等方面。
目前國內面臨優質醫療資源的供需不平衡，醫生培養周期長，誤診率高，疾病譜變化快，技術日新月異，人口老齡化加劇，慢性疾病增長等問題待解決。而隨著人們對健康重視程度提高，大量需求催生了醫療AI的快速發展。
在中國，醫療人工智能有著先天的發展優勢。一方面，中國人口數量龐大，有充足的醫療數據，為醫療人工智能的發展提供了基石，2023年年末全國人口140967萬人；另一方面，中國足夠大的醫療市場也為人工智能企業創新提供了動力。從而使得近年來中國醫療人工智能市場如火如荼得發展著。此外，我國近兩年高度重視人工智能在醫學中的應用，在不同等級的政策文件中都提出了醫療人工智能研究的重點方向。
我國人工智能醫療發展雖然起步稍晚，但是熱度不減。歸根結底，我國醫療需求不斷提升的同時，醫療資源分配不均，醫護人員短缺，而人工智能剛好彌補了這一短缺，加之人工智能醫療的政策規劃不斷落地，更加速我國人工智能醫療的發展。
企業方面，已經成熟的互聯網巨頭，如BAT等，以及傳統醫療相關企業，如飛利浦等也早已重金布局醫療人工智能，大手筆向產業鏈擴展業務。截止2023年，我國醫療人工智能相關企業數量超20萬家，智能化的顛覆幾乎存在于所有醫療賽道。
政策方面，2022年8月29日，國家衛生健康委、國家中醫藥局、國家疾控局聯合印發《醫療衛生機構網絡安全管理辦法》，其中提到，應用大數據、人工智能、區塊鏈等新技術開展服務時，上線前應評估新技術的安全風險并進行安全管控，達到應用與安全的平衡。2023年6月15日，國家衛生健康委、國家中醫藥局聯合發布《進一步改善護理服務行動計劃（2023-2025年）》，其中提到要加強信息化技術支撐，醫療機構通過智慧醫院、智慧病房、電子病歷信息化的建設，加強護理信息化發展，充分應用人工智能、5G、物聯網等新一代信息技術，改進優化護理服務流程，提高護理工作效率，減輕臨床一線護士工作負荷。積極創新護理服務模式，通過“互聯網+”等方式將院內護理延伸至院外。
中投產業研究院發布的《2024-2028年中國未來產業之醫療人工智能（醫療AI）行業趨勢預測及投資機會研究報告》共十三章。首先介紹了醫療人工智能的概念、價值等；然后報告分析了國外醫療人工智能行業的發展經驗、國內醫療人工智能的發展環境及現狀，并詳細闡述了醫療機器人、AI醫學影像、AI輔助診斷、AI藥物研發、AI健康管理等細分領域的發展潛力；隨后，報告對醫療人工智能的基礎層、技術層和應用層做了重點分析，并深度剖析了國內外企業的發展案例；最后，報告重點分析了中國醫療人工智能行業的投資潛力，并對其發展前景進行了科學的預測。
本研究報告數據主要來自于國家統計局、財政部、國家衛生健康委員會、科技部、中投產業研究院、中投產業研究院市場調查中心以及國內外重點刊物等渠道，數據權威、詳實、豐富，同時通過專業的分析預測模型，對行業核心發展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對醫療人工智能行業有個系統深入的了解、或者想投資醫療人工智能行業，本報告將是您不可或缺的重要參考工具。
