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2020-2024年中國醫療人工智能(醫療AI)行業深度調研及投資前景預測報告(上下卷)

首次出版:2019年6月最新修訂:2019年11月交付方式:特快專遞(2-3天送達)

報告屬性:共462頁、28.4萬字、401個圖表下載目錄版權聲明

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報告目錄內容概述 定制報告

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 2017-2019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 市場規模分析
2.1.2 企業布局情況
2.1.3 企業發展動態
2.1.4 行業融資動態
2.1.5 資本融資狀況
2.1.6 醫療專家協助
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 關鍵技術分析
2.2.5 行業存在問題
2.3 其它國家醫療人工智能行業發展進展
2.3.1 日本
2.3.2 德國
2.3.3 英國
2.3.4 印度
第三章 2017-2019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 醫療服務現狀分析
3.4.2 人工智能行業現狀
第四章 2017-2019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 市場規模分析
4.1.3 行業圖譜分析
4.1.4 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 浙江醫療人工智能發展
4.4.3 北京醫療人工智能發展
4.5 中國醫療人工智能行業發展面臨的挑戰
4.5.1 政策與監管方面
4.5.2 技術和人才方面
4.5.3 數據庫建設方面
4.5.4 商業模式與運營方面
4.5.5 AI醫療器械審批方面
4.5.6 法律與倫理方面
4.5.7 AI醫療應用方面
4.6 中國醫療人工智能行業發展的對策建議
4.6.1 彌補人才短板
4.6.2 解決數據難題
4.6.3 助力審批工作
4.6.4 探索理論難點
4.6.5 推動行業應用
第五章 2017-2019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 2017-2019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 市場需求因素
5.2.5 重點應用領域
5.2.6 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 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 2017-2019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醫學影像行業應用場景
6.1.3 AI醫學影像行業規模分析
6.1.4 AI醫學影像行業落地情況
6.1.5 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輔助診斷行業應用場景
6.2.3 AI輔助診斷行業現狀分析
6.2.4 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藥物研發行業現狀分析
6.3.4 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
6.6 其它細分領域發展潛力分析
6.6.1 虛擬助手
6.6.2 電子病歷
6.6.3 醫院管理
6.6.4 智能器械
第七章 2017-2019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 市場發展動態
7.1.5 行業融資情況
7.1.6 行業發展對策
7.1.7 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
7.3 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 市場合作動態
7.3.5 市場供應狀況
7.3.6 市場項目申報
7.3.7 行業發展缺陷
7.3.8 發展對策建議
第八章 2017-2019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 2017-2019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 醫院對AI技術需求狀況
9.2.4 AI在醫院落點難點分析
9.3 中國人工智能臨床應用現狀分析
9.3.1 中國人工智能臨床應用現狀
9.3.2 參與醫院基本狀況
9.3.3 人工智能相關機構組織
9.3.4 人工智能相關技術應用狀況
9.3.5 醫院計劃應用人工智能的方向及場景
9.3.6 醫療人工智能臨床應用問題
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 兒科人工智能應用潛力分析
9.5.2 眼科人工智能應用潛力分析
9.5.3 腫瘤科人工智能應用潛力分析
第十章 2017-2019年國際醫療人工智能行業企業布局狀況
10.1 通用電氣
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 2017-2019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
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
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
11.5 深睿醫療
11.5.1 企業發展概況
11.5.2 醫療AI布局狀況
11.5.3 醫療AI產品介紹
11.6 醫惠科技有限公司
11.6.1 企業發展概況
11.6.2 AI開放平臺分析
11.6.3 醫療AI產品應用
11.6.4 醫療AI產品優勢
11.6.5 企業商業模式分析
第十二章 2020-2024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 行業融資情況
12.1.2 行業融資金額
12.1.3 行業融資輪次
12.1.4 典型融資數量
12.2 中投顧問對醫療人工智能投資價值評估及建議
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 市場進入時機判斷
12.3 中投顧問對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 中投顧問對2020-2024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 2020-2024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 行業發展前景
13.1.2 項目落地展望
13.1.3 產品發展趨勢
13.1.4 監管趨勢分析
13.1.5 技術趨勢分析
13.2 中投顧問對2020-2024年中國醫療人工智能行業預測分析
13.2.1 2020-2024年中國醫療人工智能行業影響因素分析
13.2.2 2020-2024年中國醫療AI產業市場規模預測

圖表目錄

圖表1 醫療人工智能發展的三個階段
圖表2 醫療人工智能的發展階段(按照數據和算法角度)
圖表3 醫療人工智能系統的建立和應用三個關鍵要素
圖表4 人工智能+院前管理:預測+干預
圖表5 醫療人工智能產業鏈傳導
圖表6 醫療人工智能產業鏈圖譜
圖表7 截至2018年底我國醫療人工智能在醫院的應用狀況
圖表8 2013-2018年制藥巨頭對AI企業的投資情況
圖表9 2013-2018年醫療AI融資金額和案例量
圖表10 2013-2018年AI診斷領域融資情況
圖表11 美國人工智能關鍵戰略文檔
圖表12 2014-2018年國內生產總值及其增長速度
圖表13 2014-2018年三次產業增加值占國內生產總值比重
圖表14 2019年GDP初步核算數據
圖表15 2017年主要商品出口數量、金額及其增長速度
圖表16 2017年主要商品進口數量、金額及其增長速度
圖表17 2017年對主要國家和地區貨物進出口額及其增長速度
圖表18 2014-2018年貨物進出口總額
圖表19 2018年貨物進出口總額及其增長速度
圖表20 2018年主要商品出口數量、金額及其增長速度
圖表21 2018年主要商品進口數量、金額及其增長速度
圖表22 2018年對主要國家和地區貨物進出口金額、增長速度及其比重
圖表23 2018年規模以上工業增加至同比增長速度
圖表24 2018年規模以上工業生產主要數據
圖表25 2017年按領域分固定資產投資(不含農戶)及其占比
圖表26 2017年分行業固定資產投資(不含農戶)及其增長速度
圖表27 2017年固定資產投資新增主要生產與運營能力
圖表28 2014-2018年三次產業投資占固定資產投資(不含農戶)比重
圖表29 2018年分行業固定資產投資(不含農戶)增長速度
圖表30 2018年固定資產投資新增主要生產與運營能力
圖表31 2018-2019年全國固定資產投資(不含農戶)同比增速
圖表32 2019年固定資產投資(不含農戶)主要數據
圖表33 世界主要國家和地區醫療人工智能政策發布情況
圖表34 世界主要國家和地區人工智能在醫療健康領域中的重點應用比較
圖表35 國家機構發布的主要醫療人工智能政策(一)
圖表36 國家機構發布的主要醫療人工智能政策(二)
圖表37 國家機構發布的主要醫療人工智能政策(三)
圖表38 2008-2018年中國省級醫療人工智能政策發布數量增長趨勢
圖表39 2008-2018年中國主要省份醫療人工智能政策發布數量
圖表40 2015-2018年中國主要省份醫療人工智能政策發布時間及重點應用(一)
圖表41 2015-2018年中國主要省份醫療人工智能政策發布時間及重點應用(二)
圖表42 2018年中國人工智能城市排行榜TOP15
圖表43 中國市級層面人工智能醫療政策(一)
圖表44 中國市級層面人工智能醫療政策(二)
圖表45 中國市級層面人工智能醫療政策(三)
圖表46 2013-2018年中國人口數量變化趨勢
圖表47 2018年全國社會消費品零售總額月度同比增長
圖表48 2018年社會消費品零售總額主要數據
圖表49 2018-2019年社會消費品零售總額分月同比增速
圖表50 2019年社會消費品零售總額主要數據
圖表51 2018年與2017年居民人均可支配收入平均數與中位數對比
圖表52 2019年居民人均可支配收入平均數與中位
圖表53 2017年全國居民人均消費支出及其構成
圖表54 2018年居民人均消費支出及構成
圖表55 2019年居民人均消費支出及構成
圖表56 2019年全國居民收支主要數據
圖表57 2019年城鄉居民收支主要數據
圖表58 參與調查研究的樣本分布情況(一)
圖表59 參與調查研究的樣本分布情況(二)
圖表60 參與調查研究的樣本分布情況(三)
圖表61 參與調查人員的男女比例
圖表62 參與調查人員的年齡分布情況
圖表63 參與調查人員的學歷情況
圖表64 參與調查人員的職業分布情況
圖表65 對醫療人工智能的了解渠道
圖表66 日常生活中對人工智能影響醫療的感受程度
圖表67 被調查人員對醫療人工智能態度的總體情況
圖表68 不同年齡人群對人工智能在醫療領域應用的態度
圖表69 不同學歷人群對人工智能在醫療領域應用的態度
圖表70 不同地域人群對人工智能在醫療領域應用的態度
圖表71 不同職業人群對人工智能在醫療領域應用的態度
圖表72 人工智能在醫療領域應用的優點
圖表73 人工智能在醫療服務領域的弊端
圖表74 醫療人工智能接受情況
圖表75 不同年齡人群對醫療人工智能接受情況
圖表76 不同學歷人群對醫療人工智能接受情況
圖表77 不同地域人群對醫療人工智能接受情況
圖表78 不同職業人群對醫療人工智能接受情況
圖表79 醫療人工智能未來發展認知情況
圖表80 對醫療人工智能的信任度情況
圖表81 不同職業人群對醫療人工智能的信任情況(一)
圖表82 不同職業人群對醫療人工智能的信任情況(二)
圖表83 不同學歷人群對醫療人工智能的信任情況
圖表84 民眾主要擔心的倫理問題
圖表85 賦予人工智能醫生法律資格意愿情況
圖表86 不同職業人群對賦予醫療人工智能法律資格意愿情況(一)
圖表87 不同職業人群對賦予醫療人工智能法律資格意愿情況(二)
圖表88 不同學歷人群對賦予醫療人工智能法律資格意愿情況
圖表89 人工智能造成醫療損害的責任主體分析情況
圖表90 2018-2019年全國醫療衛生機構數
圖表91 2019年各地區醫療衛生機構數
圖表92 2014-2018年全國衛生技術人員數
圖表93 2017-2018年全國衛生人員數
圖表94 全國各類醫療衛生機構人員數
圖表95 2015-2018年中國人工智能產業市場規模
圖表96 國內外權威機構對2020年中國人工智能規模的預測
圖表97 2015-2018年中國醫療人工智能行業市場規模狀況
圖表98 中國醫療人工智能生態圖譜
圖表99 中國人工智能醫療生態圖譜核心示意圖
圖表100 中國醫療人工智能企業圖譜
圖表101 中國醫療人工智能企業類型分布
圖表102 中國醫療人工智能產品常見落地模式
圖表103 醫療人工智能發展階段
圖表104 中國人工智能發展階段
圖表105 醫療AI企業類型
圖表106 2017-2019年中國醫療AI細分場景企業數量
圖表107 醫療人工智能相關落地情況
圖表108 中美醫療AI產品審批差異
圖表109 FDA審批通過的醫療AI產品
圖表110 醫療人工智能商業化實現路徑
圖表111 醫療人工智能平臺
圖表112 人工智能系統在醫院部署中面臨的挑戰
圖表113 浙江醫學人工智能主要企業細分領域分布
圖表114 2017年各國AI領域人才數量
圖表115 AI醫學影像圖像標注費用舉例
圖表116 眼底圖像標準檢測數據集建設過程
圖表117 肺結節標準測試數據集建設過程
圖表118 中檢院標準數據集情況
圖表119 前瞻式臨床和回顧式臨床的區別
圖表120 美國FDA對AI醫療器械的臨床研究處理方式
圖表121 IDx-DR的臨床研究
圖表122 醫療機器人的基本分類
圖表123 康復機器人主要產品類型
圖表124 醫療機器人上下游產業鏈分析
圖表125 2016-2018年中國醫療機器人市場規模
圖表126 2014-2018年中國老年人口(65歲及以上)占總人口比重
圖表127 中國與世界其他地區千人護士數量對比
圖表128 中國醫療機器人應用領域占比統計
圖表129 醫用機器人的系統集成技術考慮因素
圖表130 遠程手術基礎設施
圖表131 手術導航技術發展階段
圖表132 中投產業價值四維度評估表:醫療機器人行業
圖表133 行業市場機會整體評估表:醫療機器人行業
圖表134 中投市場機會矩陣:醫療機器人行業
圖表135 中投產業生命周期:醫療機器人行業
圖表136 行業投資壁壘整體評估表:醫療機器人行業
圖表137 中投顧問投資機會箱:醫療機器人行業
圖表138 人工閱片與人工智能閱片對比
圖表139 人工智能參與醫學影像診斷的方式
圖表140 2018年人工智能醫療公司TOP10收入情況
圖表141 2015-2018年中國AI醫學影像領域融資情況
圖表142 AI醫學影像領域國內典型公司對比
圖表143 不同疾病領域的典型AI醫學影像公司
圖表144 2013-2018年中國人工智能醫療領域融資金額和數量
圖表145 2013-2018年中國AI醫學影像融資金額和數量
圖表146 國外典型AI醫學影像公司對比
圖表147 AI輔助診斷細分領域
圖表148 中國AI輔助診斷行業現狀
圖表149 AI在藥物研發領域的應用場景
圖表150 國內外典型AI藥物研發企業
圖表151 AI健康管理相關政策
圖表152 國內外AI健康管理行業現狀
圖表153 國內外AI疾病預測行業現狀
圖表154 人工智能核心計算芯片經歷的四次大變化
圖表155 中國人工智能芯片企業按商業模式分類分析情況
圖表156 2016-2020年中國人工智能芯片市場規模統計及增長情況
圖表157 截至2018年底中國AI芯片行業各融資輪次企業數量分布情況
圖表158 截至2018年底中國AI芯片行業按融資總額企業數量分布情況
圖表159 中國AI芯片行業市場趨勢
圖表160 云計算服務6大商業模式
圖表161 我國公有云市場規模及增速
圖表162 中國公有云細分市場規模
圖表163 我國私有云市場規模及增速
圖表164 中國私有云細分市場構成
圖表165 2015-2018年中國健康醫療大數據行業發展政策匯總情況
圖表166 2014-2018年中國健康醫療大數據應用市場規模統計及增長情況
圖表167 2018年中國健康醫療大數據細分市場結構占比統計情況
圖表168 2018-2019年中國大數據醫療行業合作時間匯總情況
圖表169 2018年健康醫療數據供應概況
圖表170 2017-2018年中國健康醫療大數據相關項目梳理
圖表171 各機構承擔人工智能領域科研項目情況
圖表172 人工智能領域科研項目立項數量的時間分布情況
圖表173 各機構在人工智能領域獲得科研資金情況
圖表174 人工智能領域科研資金投入的時間分布情況
圖表175 2005-2018年我國醫療人工智能領域中文科技論文產出的總體情況
圖表176 2008-2018年我國醫療人工智能領域中文科技論文產出量的累積增長情況
圖表177 各機構中文科技論文發文量及被引情況
圖表178 發文量排名前10的機構情況
圖表179 被引總頻次排名前10的機構情況
圖表180 平均被引頻次排名前10的機構情況
圖表181 醫療人工智能領域中文科技論文的基金分布情況
圖表182 醫療人工智能領域中文科技論文的學科分布情況(一)
圖表183 醫療人工智能領域中文科技論文的學科分布情況(二)
圖表184 2000-2018年我國醫療人工智能領域外文科技論文產出的總體情況
圖表185 2008-2018年我國醫療人工智能領域外文科技論文產出的累積增長曲線
圖表186 醫療人工智能領域外文科技論文的期刊分布情況
圖表187 各機構外文科技論文發文量及被引情況
圖表188 醫療人工智能領域外文科技論文的學科分布情況
圖表189 醫療人工智能領域外文科技論文的會議分布
圖表190 我國醫療人工智能領域專利產出的總體情況
圖表191 2009-2017年醫療人工智能領域的技術生命周期曲線
圖表192 2009-2018年醫療人工智能領域專利年度申請量
圖表193 2009-2018年醫療人工智能領域專利年度公開量
圖表194 2009-2018年醫療人工智能領域歷年專利申請人數量
圖表195 近30年專利申請人類別及申請量
圖表196 醫療人工智能領域專利申請量排名前10的申請人情況
圖表197 醫療人工智能領域專利申請量排名前10的申請人的研發陣容
圖表198 醫療人工智能領域專利申請量排名前20的省份
圖表199 醫療人工智能領域的技術研發熱點
圖表200 人工智能在醫療健康領域的應用
圖表201 醫療人工智能調研對象區域分布
圖表202 調研對象比例分布
圖表203 醫療人工智能在醫院應用分布情況
圖表204 醫療人工智能在醫院科室分布情況
圖表205 醫療人工智能在醫院各環節中的應用比例
圖表206 醫院對人工智能技術需求分布情況
圖表207 分層抽樣總樣本量計算公式
圖表208 等比方法分配各層樣本量計算公式
圖表209 各省份最終有效樣本量
圖表210 2018年參與調查醫院級別分布
圖表211 2018年參與調查醫院不同區域分布
圖表212 2018年參與調查醫院職工人數情況
圖表213 2018年參與調研的不同等級醫院職工數量對比
圖表214 2018年參與調研的不同等級醫院職工數量對比
圖表215 2018年參與調查醫院年門診量分布
圖表216 2018年參與調查醫院年門診量分布
圖表217 2018年不同級別醫院年門診量分布
圖表218 2018年不同級別醫院年門診量分布
圖表219 2018年參與調查醫院年住院量分布
圖表220 2018年參與調查醫院年住院量分布
圖表221 2018年參與調查醫院年住院量分布
圖表222 2018年參與調查醫院年住院量分布
圖表223 2018年參與調查醫院近3年人工智能資金投入情況
圖表224 2018年度參與調查醫院近3年人工智能資金投入情況
圖表225 2018年不同級別醫院人工智能資金投入情況
圖表226 2018年不同級別醫院人工智能資金投入情況
圖表227 2018年參與調查醫院不同地區人工智能資金投入情況
圖表228 2018年參與調查醫院不同地區人工智能資金投入情況
圖表229 2018年參與調研的醫院成立人工智能部門情況
圖表230 2018年參與調研不同級別醫院成立人工智能部門情況
圖表231 2018年參與調研的醫院成立人工智能部門醫院的區域分布情況
圖表232 2018年參與調研各地區醫院成立人工智能部門情況
圖表233 2018年參與調研各地區醫院成立人工智能部門情況
圖表234 2018年參與調研的醫院人工智能部門組建形式
圖表235 2018年參與調研的不同級別醫院人工智能部門組建形式
圖表236 2018年度參與調研醫院人工智能相關技術應用情況
圖表237 2018年參與調研不同級別醫院應用人工智能相關技術情況
圖表238 2018年參與調研不同級別醫院應用人工智能相關技術情況
圖表239 2018年參與調研不同區域醫院應用人工智能相關技術情況
圖表240 2018年參與調研不同區域醫院應用人工智能相關技術情況
圖表241 2018年參與調研醫院自然語言處理技術應用情況
圖表242 2018年參與調研不同級別醫院自然語言處理技術應用情況
圖表243 2018年參與調研不同級別醫院自然語言處理技術應用情況
圖表244 2018年參與調研不同地區醫院自然語言處理技術應用情況
圖表245 2018年參與調研不同地區醫院自然語言處理技術應用情況
圖表246 2018年度參與調研醫院語音輔助輸入技術應用情況
圖表247 2018年參與調研不同級別醫院語音輔助輸入技術應用情況
圖表248 2018年參與調研不同級別醫院語音輔助輸入技術應用情況
圖表249 2018年參與調研不同區域醫院語音輔助輸入技術應用情況
圖表250 2018年參與調研不同區域醫院語音輔助輸入技術應用情況
圖表251 2018年參與調研醫院影像輔助診斷技術應用情況
圖表252 2018年參與調研不同級別醫院影像輔助診斷技術應用情況
圖表253 2018年參與調研不同級別醫院影像輔助診斷技術應用情況
圖表254 2018年參與調研不同區域醫院影像輔助診斷技術應用情況
圖表255 2018年參與調研不同區域醫院影像輔助診斷技術應用情況
圖表256 2018年參與調研醫院人工智能技術建設計劃情況
圖表257 2018年參與調研不同級別醫院人工智能技術建設計劃情況
圖表258 2018年參與調研不同區域醫院人工智能技術建設計劃情況
圖表259 2018年參與調研不同區域醫院人工智能技術建設計劃情況
圖表260 2018年參與調研醫院人工智能技術建設計劃方向情況
圖表261 2018年參與調研醫院人工智能技術建設計劃方向
圖表262 2018年參與調研不同級別醫院人工智能技術建設計劃方向
圖表263 2018年參與調研不同級別醫院人工智能技術建設計劃方向
圖表264 2018年參與調研不同區域醫院人工智能技術建設計劃方向情況
圖表265 2018年參與調研不同區域醫院人工智能技術建設計劃方向情況
圖表266 2018年參與調研醫院人工智能應用方向數量與資金投入情況
圖表267 2018年參與調研醫院人工智能應用方向數量與資金投入情況
圖表268 醫療人工智能落地的難點
圖表269 2018年參與調研醫院人工智能相關技術整體應用情況
圖表270 2018年參與調研已應用影像輔助診斷技術的醫院應用檢查類型分布
圖表271 2018年參與調研不同級別醫院應用人工智能相關技術情況
圖表272 2018年參與調研不同區域醫院應用人工智能相關技術情況
圖表273 參與調查研究的皮膚科醫生所屬省份情況
圖表274 參與調查研究的皮膚科醫生所屬省份情況
圖表275 參與調查研究的皮膚科醫生年齡分布情況
圖表276 參與調查研究的皮膚科醫生男女比例
圖表277 參與調查研究的皮膚科醫生學歷情況
圖表278 參與調查研究的皮膚科醫生職稱情況
圖表279 參與調查研究的皮膚科醫生所在醫院級別情況
圖表280 參與調查研究的皮膚科醫生所在醫院性質情況
圖表281 皮膚科醫生了解人工智能信息的渠道
圖表282 皮膚科醫生對人工智能信息的關注度情況
圖表283 不同職稱皮膚科醫生對人工智能信息關注度情況
圖表284 不同醫院級別皮膚科醫生對人工智能信息的關注度
圖表285 不同學歷皮膚科醫生對人工智能信息的關注度
圖表286 不同性別皮膚科醫生對人工智能信息的關注度
圖表287 被調查皮膚科醫生對人工智能的角色定位總體情況
圖表288 不同職稱皮膚科醫生對人工智能角色定位
圖表289 不同職稱皮膚科醫生對人工智能角色定位
圖表290 不同學歷皮膚科醫生對人工智能角色定位
圖表291 不同性別皮膚科醫生對人工智能角色定位
圖表292 皮膚科醫生認為人工智能在各級醫院的需求情況
圖表293 皮膚科醫生希望人工智能應用的皮膚病種類
圖表294 皮膚科人工智能論文發表、科技報告、專利情況
圖表295 我國皮膚科人工智能論文發表、科技報告、專利情況
圖表296 我國皮膚科人工智能論文發表、科技報告、專利情況
圖表297 皮膚科人工智能論文發表受基金資助情況
圖表298 我國皮膚科人工智能領域獲得國家自然科學基金資助情況(一)
圖表299 我國皮膚科人工智能領域獲得國家自然科學基金資助情況(二)
圖表300 中國人群皮膚影像資源庫項目開放式研究基金計劃第一輪立項項目(一)
圖表301 中國人群皮膚影像資源庫項目開放式研究基金計劃第一輪立項項目(二)
圖表302 中國人群皮膚影像資源庫項目開放式研究基金計劃第一輪立項項(三)
圖表303 中國人群皮膚影像資源庫項目開放式研究基金計劃第二輪立項項目(一)
圖表304 中國人群皮膚影像資源庫項目開放式研究基金計劃第二輪立項項目(二)
圖表305 人工智能產品在醫院落地過程中存在的問題
圖表306 人工智能產品需求分布
圖表307 惡性腫瘤發病與死亡人數
圖表308 惡性腫瘤發病與死亡發生率
圖表309 分區域惡性腫瘤發病與死亡人數
圖表310 分性別惡性腫瘤發病率與死亡率
圖表311 2016-2017年通用電氣公司綜合收益表
圖表312 2016-2017年通用電氣公司分部資料
圖表313 2017-2018年通用電氣公司綜合收益表
圖表314 2017-2018年通用電氣公司分部資料
圖表315 2018-2019年通用電氣公司綜合收益表
圖表316 2018-2019年通用電氣公司分部資料
圖表317 Alphabet公司組織架構列表
圖表318 2016-2017年Alphabet綜合收益表
圖表319 2016-2017年Alphabet收入分部門資料
圖表320 2016-2017年Alphabet收入分地區資料
圖表321 2017-2018年Alphabet綜合收益表
圖表322 2017-2018年Alphabet收入分部門資料
圖表323 2017-2018年Alphabet收入分地區資料
圖表324 2018-2019年Alphabet綜合收益表
圖表325 2018-2019年Alphabet收入分部門資料
圖表326 2018-2019年Alphabet收入分地區資料
圖表327 2017-2018財年美敦力公司綜合收益表
圖表328 2017-2018財年美敦力公司分部資料
圖表329 2017-2018財年美敦力公司收入分地區資料
圖表330 2018-2019財年美敦力公司綜合收益表
圖表331 2018-2019財年美敦力公司分部資料
圖表332 2018-2019財年美敦力公司收入分地區資料
圖表333 2019-2020財年美敦力公司綜合收益表
圖表334 2019-2020財年美敦力公司分部資料
圖表335 2019-2020財年美敦力公司收入分地區資料
圖表336 2016-2017財年強生公司綜合收益表
圖表337 2016-2017財年強生公司分部資料
圖表338 2016-2017財年強生公司收入分地區資料
圖表339 2017-2018財年強生公司綜合收益表
圖表340 2017-2018財年強生公司分部資料
圖表341 2017-2018財年強生公司收入分地區資料
圖表342 2018-2019財年強生公司綜合收益表
圖表343 2018-2019財年強生公司分部資料
圖表344 2018-2019財年強生公司收入分地區資料
圖表345 2016-2017財年西門子綜合收益表
圖表346 2016-2017財年西門子分部資料
圖表347 2016-2017財年西門子收入分地區資料
圖表348 2017-2018財年西門子綜合收益表
圖表349 2017-2018財年西門子分部資料
圖表350 2017-2018財年西門子收入分地區資料
圖表351 2018-2019財年西門子綜合收益表
圖表352 2018-2019財年西門子分部資料
圖表353 2018-2019財年西門子收入分地區資料
圖表354 2016-2017財年英偉達綜合收益表
圖表355 2016-2017財年英偉達分部資料
圖表356 2016-2017財年英偉達收入分地區資料
圖表357 2017-2018財年英偉達綜合收益表
圖表358 2017-2018財年英偉達分部資料
圖表359 2017-2018財年英偉達收入分地區資料
圖表360 2018-2019財年英偉達綜合收益表
圖表361 2018-2019財年英偉達分部資料
圖表362 2018-2019財年英偉達收入分地區資料
圖表363 我國醫療人工智能企業成立時間
圖表364 我國醫療人工智能企業團隊規模
圖表365 我國醫療人工智能企業成立時間與團隊人數的關系
圖表366 醫療人工智能企業圖譜
圖表367 醫療人工智能企業成立時間分布情況
圖表368 國內醫療人工智能企業業務分布
圖表369 國內外科技巨頭醫療人工智能領域布局
圖表370 中國主要人工智能醫療產品
圖表371 智能影像輔助產品落地影響因素
圖表372 國內醫學影像+人工智能領域企業布局
圖表373 國內虛擬助手領域企業布局
圖表374 國內病歷/文獻分析+人工智能領域企業布局
圖表375 國內健康生活管理+人工智能領域企業布局
圖表376 國內健康生物技術+人工智能領域企業布局
圖表377 國內健康生物技術+人工智能領域企業布局
圖表378 2017-2018年醫療人工智能企業最新動態
圖表379 醫療人工智能企業在相關技術投入情況
圖表380 我國醫療人工智能企業深度學習框架選擇情況
圖表381 我國醫療人工智能企業產品研發各環節時間占比
圖表382 我國醫療人工智能企業研發成本構成
圖表383 我國醫療人工智能產品在醫療機構的應用情況
圖表384 靈醫智惠技術中臺
圖表385 騰訊醫療生態圈
圖表386 推想科技融資情況
圖表387 2018年推想科技醫療產品及運營情況
圖表388 ThinkGO人工智能開放平臺架構
圖表389 電子病歷語義化過程
圖表390 食道癌早癌篩查圖像識別模型構建流程
圖表391 2012-2019年中國醫療人工智能領域投融資情況
圖表392 2013-2018年中國人工智能醫療行業融資情況
圖表393 2018中國人工智能醫療融資輪次分布情況
圖表394 2018年融資規模過億元的人工智能醫療融資事件
圖表395 中投產業投資價值四維度評估表:醫療人工智能產業
圖表396 中投產業投資機會整體評估表:醫療人工智能產業
圖表397 中投市場機會矩陣:醫療人工智能產業
圖表398 中投產業生命周期:醫療人工智能產業
圖表399 未來2025-2030年AI最有潛力改善的領域
圖表400 客戶決定購買AI產品的因素
圖表401 中投顧問對2020-2024年中國醫療AI產業市場規模預測

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,截止至2018年底中國人口數量達到了13.95億人次;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。

近年來人工智能醫療市場的發展較快,熱度不斷提升,市場規模從2016年的96.61億元,2017的136.5億元飆升至2018年的204億元,復合年增長率保持在40%以上。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。截至2019年7月,在中國市場活躍的醫療人工智能企業共126家,與2017年的統計數據(131家)基本持平。

中投產業研究院發布的《2020-2024年中國醫療人工智能(醫療AI)行業深度調研及投資前景預測報告》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。

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