2023-2029年中國醫療人工智能行業發展趨勢與未來發展趨勢報告

醫療人工智能行業產業鏈包括上游材料、設備及軟件服務產業，下游主要應用于醫院及醫療機構產業。

中企顧問網發布的《2023-2029年中國醫療人工智能行業發展趨勢與未來發展趨勢報告》共十三章。首先介紹了醫療人工智能行業市場發展環境、醫療人工智能整體運行態勢等，接著分析了醫療人工智能行業市場運行的現狀，然后介紹了醫療人工智能市場競爭格局。隨后，報告對醫療人工智能做了重點企業經營狀況分析，最后分析了醫療人工智能行業發展趨勢與投資預測。您若想對醫療人工智能產業有個系統的了解或者想投資醫療人工智能行業，本報告是您不可或缺的重要工具。

本研究報告數據主要采用國家統計數據，海關總署，問卷調查數據，商務部采集數據等數據庫。其中宏觀經濟數據主要來自國家統計局，部分行業統計數據主要來自國家統計局及市場調研數據，企業數據主要來自于國統計局規模企業統計數據庫及證券交易所等，價格數據主要來自于各類市場監測數據庫。

 

報告目錄：

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 2019-2022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 行業發展概況

2.1.2 市場規模分析

2.1.3 市場競爭格局

2.1.4 企業布局分析

2.1.5 資本融資狀況

2.1.6 行業發展趨勢

2.2 美國醫療人工智能行業分析

2.2.1 行業現狀分析

2.2.2 細分領域分析

2.2.3 企業布局狀況

2.2.4 行業發展機會

2.2.5 行業發展趨勢

2.3 其它國家醫療人工智能行業進展

2.3.1 日本

2.3.2 德國

2.3.3 英國

2.3.4 印度

 

第三章 2019-2022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 工業運行情況

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 國際政策分析

3.2.2 國家級政策分析

3.2.3 省級政策分析

3.2.4 市級政策分析

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 醫療行業現狀分析

3.4.2 人工智能行業現狀

 

第四章 2019-2022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 市場規模現狀

4.1.3 產品線分布狀況

4.1.4 行業競爭格局

4.1.5 商業模式分析

4.2 中國醫療人工智能平臺建設分析

4.2.1 醫療人工智能平臺建設綜述

4.2.2 獨立醫療人工智能平臺模式

4.2.3 嵌入式醫療人工智能平臺模式

4.3 中國醫療人工智能行業區域市場分析

4.3.1 醫療人工智能區域分布

4.3.2 浙江醫療人工智能發展

4.3.3 北京醫療人工智能發展

4.4 中國醫療人工智能行業發展面臨的挑戰

4.4.1 政策與監管方面

4.4.2 技術和人才方面

4.4.3 數據庫建設方面

4.4.4 商業模式與運營方面

4.4.5 AI醫療器械審批方面

4.4.6 法律與倫理方面

4.4.7 AI醫療應用方面

4.5 中國醫療人工智能行業發展的對策建議

4.5.1 彌補人才短板

4.5.2 解決數據難題

4.5.3 助力審批工作

4.5.4 探索理論難點

4.5.5 推動行業應用

 

第五章 2019-2022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

5.2 2019-2022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

5.3.7 醫療與互聯網大數據

5.4 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 產業發展潛力

5.5.2 產品研發方向

5.5.3 未來發展趨勢

 

第六章 2019-2022年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醫學影像

6.1.1 醫學影像行業痛點分析

6.1.2 AI醫學影像行業發展優勢

6.1.3 AI醫學影像行業應用場景

6.1.4 AI醫學影像行業規模分析

6.1.5 AI醫學影像行業落地情況

6.1.6 AI醫學影像行業商業模式

6.2 AI輔助診斷

6.2.1 醫療輔助診斷行業的痛點

6.2.2 AI輔助診斷行業發展優勢

6.2.3 AI輔助診斷行業應用場景

6.2.4 AI輔助診斷行業現狀分析

6.2.5 AI輔助診斷行業商業模式

6.3 AI藥物研發

6.3.1 藥物研發領域存在的痛點

6.3.2 AI藥物研發行業發展優勢

6.3.3 AI在藥物研發領域的應用場景

6.3.4 AI藥物研發行業現狀分析

6.3.5 AI藥物研發行業商業模式

6.4 AI健康管理

6.4.1 健康管理行業痛點分析

6.4.2 AI健康管理行業發展優勢

6.4.3 AI健康管理行業應用場景

6.4.4 AI健康管理行業現狀分析

6.4.5 AI健康管理行業商業模式

6.5 AI疾病預測

6.5.1 基因檢測行業存在的痛點

6.5.2 AI疾病預測行業發展優勢

6.5.3 AI疾病預測行業應用場景

6.5.4 AI疾病預測行業現狀分析

6.5.5 AI疾病預測行業商業模式

6.6 其它細分領域發展潛力分析

6.6.1 虛擬助手

6.6.2 病歷/文獻分析

6.6.3 醫院管理

6.6.4 智能器械

 

第七章 2019-2022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 AI芯片相關介紹

7.1.2 AI芯片市場規模分析

7.1.3 AI芯片區域分布特點

7.1.4 AI芯片布局細分領域

7.1.5 AI芯片重點應用領域

7.1.6 AI芯片研發水平提升

7.1.7 AI芯片發展趨勢預測

7.2 中國云計算行業發展分析

7.2.1 云計算產業發展規模

7.2.2 云計算市場需求特點

7.2.3 云計算服務商業模式

7.2.4 云計算產業盈利模式

7.2.5 應用于醫療數據挖掘

7.3 中國醫療大數據行業分析

7.3.1 醫療大數據相關概述

7.3.2 醫療大數據市場發展現狀

7.3.3 醫療大數據行業發展規模

7.3.4 醫療大數據市場需求分析

7.3.5 醫療大數據市場供應狀況

7.3.6 醫療大數據市場項目申報

7.3.7 醫療大數據企業區域格局

7.3.8 醫療大數據行業發展方向

 

第八章 2019-2022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 文本分析類應用

8.3.2 多模態數據類應用

8.3.3 臨床圖像類應用

 

第九章 2019-2022年中國醫療人工智能行業下游應用層分析

9.1 醫療人工智能在醫院應用調研分析

9.1.1 醫院應用分布狀況

9.1.2 科室應用分布狀況

9.1.3 醫院對AI技術需求狀況

9.1.4 AI在醫院落點難點分析

9.2 中國人工智能臨床應用現狀分析

9.2.1 參與醫院基本狀況

9.2.2 人工智能相關機構組織

9.2.3 人工智能相關技術應用狀況

9.2.4 醫院計劃應用人工智能的方向及場景

9.2.5 醫療人工智能臨床應用問題

9.3 中國皮膚科人工智能應用狀況分析

9.3.1 皮膚科人工智能調查分析

9.3.2 皮膚科人工智能可研產出狀況

9.3.3 皮膚科人工智能學術組織狀況

9.3.4 皮膚科人工智能研究項目分析

9.3.5 皮膚科人工智能產品研發狀況

9.3.6 皮膚科人工智能應用總結分析

9.4 中國醫療人工智能其他應用狀況分析

9.4.1 兒科人工智能應用潛力分析

9.4.2 眼科人工智能應用潛力分析

9.4.3 腫瘤科人工智能應用潛力分析

 

第十章 2019-2022年國際醫療人工智能行業企業布局狀況

10.1 IBM

10.1.1 企業發展概況

10.1.2 企業經營狀況

10.1.3 企業醫療AI布局狀況

10.2 谷歌

10.2.1 企業發展概況

10.2.2 企業經營狀況

10.2.3 企業AI戰略優勢

10.2.4 企業醫療AI布局狀況

10.3 美敦力

10.3.1 企業發展概況

10.3.2 企業經營狀況

10.3.3 企業醫療AI布局狀況

10.4 強生

10.4.1 企業發展概況

10.4.2 企業經營狀況

10.4.3 企業醫療AI布局狀況

10.5 西門子

10.5.1 企業發展概況

10.5.2 企業經營狀況

10.5.3 企業醫療AI布局狀況

10.6 英偉達

10.6.1 企業發展概況

10.6.2 企業經營狀況

10.6.3 企業醫療AI布局狀況

 

第十一章 2019-2022年中國醫療人工智能行業重點企業案例分析

11.1 中國醫療人工智能企業發展狀況總析

11.1.1 基本狀況分析

11.1.2 成立時間分布

11.1.3 企業布局狀況

11.1.4 企業投入狀況

11.1.5 產品研發狀況

11.1.6 企業發展難點

11.2 BAT在醫療人工智能領域布局狀況

11.2.1 BAT競相布局醫療AI

11.2.2 百度醫療AI布局狀況

11.2.3 阿里巴巴醫療AI布局狀況

11.2.4 騰訊醫療AI布局狀況

11.3 北京推想科技有限公司

11.3.1 企業基本概況

11.3.2 醫療AI布局狀況

11.3.3 醫療AI產品優勢分析

11.3.4 醫療AI產品特點分析

11.4 北京惠每科技有限公司

11.4.1 企業發展概況

11.4.2 醫療AI研發亮點

11.4.3 醫療AI臨床應用及反饋

11.5 北京中科寒武紀科技有限公司

11.5.1 企業發展概況

11.5.2 醫療AI產品介紹

11.5.3 醫療AI產品應用形態

11.5.4 醫療AI產品技術優勢

11.6 醫惠科技有限公司

11.6.1 企業發展概況

11.6.2 企業經營狀況分析

11.6.3 人工智能開放平臺分析

11.6.4 醫療AI產品應用狀況

11.6.5 醫療AI產品優勢分析

11.6.6 企業商業模式分析

 

第十二章 2023-2029年中國醫療人工智能行業投融資狀況分析

12.1 中國醫療人工智能行業融資現狀分析

12.1.1 融資規模現狀

12.1.2 融資輪次分布

12.1.3 融資金額分布

12.1.4 熱點投資領域

12.2 中國醫療人工智能行業投資價值評估分析

12.2.1 投資價值綜合評估

12.2.2 市場機會矩陣分析

12.2.3 進入市場時機判斷

12.3 中國醫療人工智能行業投資壁壘分析

12.3.1 競爭壁壘

12.3.2 政策壁壘

12.3.3 技術壁壘

12.3.4 資金壁壘

12.4 2023-2029年醫療人工智能行業投資建議綜述

12.4.1 行業投資建議

12.4.2 行業風險提示

 

第十三章 2023-2029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 行業前景展望

13.1.2 創新趨勢預測

13.1.3 產品發展趨勢

13.1.4 技術趨勢分析

13.2 2023-2029年中國醫療人工智能行業發展預測分析

13.2.1 2023-2029年中國醫療人工智能產業發展驅動因素分析

13.2.2 2023-2029年中國醫療人工智能產業市場規模預測

 

部分圖表目錄

圖表 醫療人工智能發展的三個階段

圖表 醫療人工智能的發展階段（按照數據和算法角度）

圖表 醫療人工智能的三大要素

圖表 我國每千人平均醫生擁有量

圖表 人工智能+院前管理：預測+干預

圖表 醫療人工智能產業鏈傳導

圖表 醫療人工智能產業鏈圖譜

圖表 全球醫療人工智能產業圖譜

圖表 2019-2022年國內生產總值及其增長速度

圖表 2019-2022年三次產業增加值占國內生產總值比重

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