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2022-2026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:2021年10月交付方式:特快專遞(2-3天送達)

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十四五將是中國技術和產業升級的關鍵期,重點機會有哪些?
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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 2019-2021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 2019-2021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 2019-2021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 2019-2021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 2019-2021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 2019-2021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 2019-2021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 2019-2021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 2019-2021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 2019年企業經營狀況分析
10.1.4 2020年企業經營狀況分析
10.1.5 2021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 2019年企業經營狀況分析
10.2.3 2020年企業經營狀況分析
10.2.4 2021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 2020財年企業經營狀況分析
10.3.4 2021財年企業經營狀況分析
10.3.5 2022財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 2019財年企業經營狀況分析
10.4.4 2020財年企業經營狀況分析
10.4.5 2021財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 2019財年企業經營狀況分析
10.5.4 2020財年企業經營狀況分析
10.5.5 2021財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 2019財年企業經營狀況分析
10.6.4 2020財年企業經營狀況分析
10.6.5 2021財年企業經營狀況分析
第十一章 2018-2021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 2022-2026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2022-2026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 2022-2026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2022-2026年中國醫療人工智能行業預測分析
13.2.1 2022-2026年中國醫療人工智能行業影響因素分析
13.2.2 2022-2026年中國醫療人工智能行業市場規模預測

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圖譜
圖表6 2016-2020年全國主要國家人工智能醫療行業政策匯總
圖表7 2016-2021年全球醫療人工智能行業市場規模
圖表8 2016-2019年美國政府促進人工智能及相關技術發展的主要舉措
圖表9 FDA已批準醫療人工智能產品與臨床領域的對應圖
圖表10 醫療設備和體外診斷醫療設備分級
圖表11 歐盟主要醫療人工智能公司在醫療應用領域分布
圖表12 可信賴的人工智能系統組成
圖表13 “地平線歐洲”計劃的初步結構
圖表14 AIME人工智能在醫療領域各研究主題的論文占比
圖表15 1985-2019年AIME主要研究主題發表論文趨勢
圖表16 2015-2019年國內生產總值及其增長速度
圖表17 2015-2019年三次產業增加值占國內生產總值比重
圖表18 2016-2020年國內生產總值及其增速
圖表19 2016-2020年三次產業增加值占國內生產總值比重
圖表20 2021年GDP初步核算數據
圖表21 2016-2021年GDP同比增長速度
圖表22 2016-2021年GDP環比增長速度
圖表23 2015-2019年貨物進出口總額
圖表24 2019年貨物進出口總額及其增長速度
圖表25 2019年主要商品出口數量、金額及其增長速度
圖表26 2019年主要商品進口數量、金額及其增長速度
圖表27 2019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28 2016-2020年貨物進出口總額
圖表29 2020年貨物進出口總額及其增長速度
圖表30 2020年主要商品出口數量、金額及其增長速度
圖表31 2020年主要商品進口數量、金額及其增長速度
圖表32 2020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33 2020年外商直接投資(不含銀行、證券、保險領域)及其增長速度
圖表34 2020年對外非金融類直接投資額及其增長速度
圖表35 2019年主要工業產品產量及其增長速度
圖表36 2016-2020年全部工業增加值及其增長速度
圖表37 2020年主要工業產品產量及其增長速度
圖表38 2020-2021年中國規模以上工業增加值同比增長速度
圖表39 2021年規模以上工業生產主要數據
圖表40 2019年三次產業投資占固定資產投資(不含農戶)比重
圖表41 2019年分行業固定資產投資(不含農戶)增長速度
圖表42 2019年固定資產投資新增主要生產與運營能力
圖表43 2020年三次產業投資占固定資產投資(不含農戶)比重
圖表44 2020年分行業固定資產投資(不含農戶)增長速度
圖表45 2020年固定資產投資新增主要生產與運營能力
圖表46 2020-2021年中國固定資產投資(不含農戶)同比增速
圖表47 2021年固定資產投資(不含農戶)主要數據
圖表48 2017-2020年中國AI+醫療典型政策分析
圖表49 2020年國家藥監局批準的醫療AI
圖表50 2021年中國人工智能醫學影像政策匯總
圖表51 2019-2021年中國AI醫療器械政策匯總
圖表52 2020年全國人口年齡構成
圖表53 2016-2020年社會消費品零售總額
圖表54 2020-2021年社會消費品零售總額同比增長速度
圖表55 2020-2021年按消費類型分零售額同比增長速度
圖表56 2021年社會消費品零售總額主要數據
圖表57 2019年全國居民人均可支配收入平均數與中位數
圖表58 2020年全國居民人均可支配收入平均數與中位數
圖表59 2021年居民人均可支配收入平均數與中位數
圖表60 2019年全國居民人均消費支出及構成
圖表61 2020年全國居民人均消費支出及構成
圖表62 2021年上半年居民人均消費支出及構成
圖表63 參與調查研究的樣本分布情況(一)
圖表64 參與調查研究的樣本分布情況(二)
圖表65 參與調查研究的樣本分布情況(三)
圖表66 參與調查人員的男女比例
圖表67 參與調查人員的年齡分布情況
圖表68 參與調查人員的學歷情況
圖表69 參與調查人員的職業分布情況
圖表70 對醫療人工智能的了解渠道
圖表71 日常生活中對人工智能影響醫療的感受程度
圖表72 被調查人員對醫療人工智能態度的總體情況
圖表73 不同年齡人群對人工智能在醫療領域應用的態度
圖表74 不同學歷人群對人工智能在醫療領域應用的態度
圖表75 不同地域人群對人工智能在醫療領域應用的態度
圖表76 不同職業人群對人工智能在醫療領域應用的態度
圖表77 人工智能在醫療領域應用的優點
圖表78 人工智能在醫療服務領域的弊端
圖表79 醫療人工智能接受情況
圖表80 不同年齡人群對醫療人工智能接受情況
圖表81 不同學歷人群對醫療人工智能接受情況
圖表82 不同地域人群對醫療人工智能接受情況
圖表83 不同職業人群對醫療人工智能接受情況
圖表84 醫療人工智能未來發展認知情況
圖表85 對醫療人工智能的信任度情況
圖表86 不同職業人群對醫療人工智能的信任情況(一)
圖表87 不同職業人群對醫療人工智能的信任情況(二)
圖表88 不同學歷人群對醫療人工智能的信任情況
圖表89 民眾主要擔心的倫理問題
圖表90 賦予人工智能醫生法律資格意愿情況
圖表91 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92 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93 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94 人工智能造成醫療損害的責任主體分析情況
圖表95 2018-2019年全國醫療衛生機構及床位數
圖表96 2015-2019年全國醫療衛生機構數
圖表97 2015-2020年全國醫療衛生機構數
圖表98 2019-2020年全國醫療機構及床位數
圖表99 2020-2021年全國醫療衛生機構數
圖表100 2021年各地區醫療衛生機構數
圖表101 2018-2019年全國衛生人員數
圖表102 2018-2019年全國各類醫療衛生機構人員數
圖表103 2015-2019年全國衛生技術人員數
圖表104 2015-2020年全國衛生技術人員數
圖表105 2019-2020年全國衛生人員數
圖表106 2019-2020年全國各類醫療衛生機構人員數
圖表107 2019-2025年人工智能基礎層市場規模
圖表108 2020年中國人工智能市場行業份額
圖表109 2015-2020年我國醫療人工智能行業市場規模情況
圖表110 中國醫療人工智能生態圖譜
圖表111 中國人工智能醫療生態圖譜核心示意圖
圖表112 中國醫療人工智能企業圖譜
圖表113 中國醫療人工智能企業類型分布
圖表114 中國醫療人工智能產品常見落地模式
圖表115 中國醫療AI發展階段
圖表116 醫療AI企業類型
圖表117 2020年中國醫療人工智能公司場景分布
圖表118 醫療人工智能相關落地情況
圖表119 醫保信息化有助于AI醫療的落地
圖表120 我國醫院系統水平分級情況
圖表121 醫療信息化實現AI企業、鄉鎮醫院、大醫院三方合作
圖表122 中美醫療AI產品審批差異
圖表123 FDA審批通過的醫療AI產品
圖表124 醫療人工智能商業化實現路徑
圖表125 中國AI醫療產品過審情況(一)
圖表126 中國AI醫療產品過審情況(二)
圖表127 NMPA過審AI醫療主要醫學學科
圖表128 FDA過審AI醫療主要醫學學科
圖表129 醫療人工智能平臺
圖表130 人工智能系統在醫院部署中面臨的挑戰
圖表131 2016-2020年北京市衛生技術人員數
圖表132 醫療人工智能的主要應用模式
圖表133 全球主要國家AI領域人才數量
圖表134 醫療機器人的基本分類
圖表135 康復機器人主要產品類型
圖表136 醫療機器人產業鏈
圖表137 2017-2021年中國醫療機器人產業市場規模及增速
圖表138 醫療機器人在疫情中的應用
圖表139 醫用機器人的系統集成技術考慮因素
圖表140 遠程手術基礎設施
圖表141 手術導航技術發展階段
圖表142 中投產業價值四維度評估表:醫療機器人行業
圖表143 行業市場機會整體評估表:醫療機器人行業
圖表144 中投市場機會矩陣:醫療機器人行業
圖表145 中投產業生命周期:醫療機器人行業
圖表146 行業投資壁壘整體評估表:醫療機器人行業
圖表147 中投顧問投資機會箱:醫療機器人行業
圖表148 2019-2021年中國AI醫療器械市場規模預測趨勢圖
圖表149 2020年中國AI醫療器械細分市場規模
圖表150 2019-2021年中國癌癥領域AI醫療器械市場規模
圖表151 2019-2021年中國AI肺結節檢測醫療器械市場規模
圖表152 2019-2021年中國AI冠心病診斷醫療器械市場規模
圖表153 2019-2021年中國AI骨折診斷醫療器械市場規模
圖表154 中美放射科醫生與醫學影像數量年均增速
圖表155 中美診斷需求差異
圖表156 醫生工作任務繁重
圖表157 中美年均誤診人數對比
圖表158 中國各病種誤診率
圖表159 “騰訊覓影”篩查準確率
圖表160 中國AI醫學影像生命周期
圖表161 人工智能在醫學影像診斷的應用方式
圖表162 人工智能醫療公司的新冠肺炎產品盤點(一)
圖表163 人工智能醫療公司的新冠肺炎產品盤點(二)
圖表164 人工智能醫療公司的新冠肺炎產品盤點(三)
圖表165 人工智能醫療公司的新冠肺炎產品盤點(四)
圖表166 2019-2023年中國人工智能醫學影像市場規模-院端
圖表167 國內部分AI醫療影像企業及其具體業務(一)
圖表168 國內部分AI醫療影像企業及其具體業務(二)
圖表169 AI輔助診斷細分領域
圖表170 中國AI輔助診斷行業現狀
圖表171 新藥從臨床Ⅰ期到批準上市成功率對比
圖表172 人工智能在新藥研發的應用場景
圖表173 AI+藥物研發典型企業合集(一)
圖表174 AI+藥物研發典型企業合集(二)
圖表175 AI+藥物研發典型企業合集(三)
圖表176 人工智能在健康管理領域的應用
圖表177 2020年中國可穿戴設備產品結構情況
圖表178 醫療數據生態中各主體及其數據需求
圖表179 AI+健康管理典型企業合集(一)
圖表180 AI+健康管理典型企業合集(二)
圖表181 AI+健康管理典型企業合集(三)
圖表182 精準醫療的三個層次
圖表183 我國精準醫療行業市場結構
圖表184 腫瘤免疫治療種類
圖表185 AI+精準醫療典型企業合集(一)
圖表186 AI+精準醫療典型企業合集(二)
圖表187 AI+精準醫療典型企業合集(三)
圖表188 AI+公共衛生的主要應用場景
圖表189 人工智能在傳染病防控領域的應用價值
圖表190 AI+公共衛生典型企業合集(一)
圖表191 AI+公共衛生典型企業合集(二)
圖表192 AI+公共衛生典型企業合集(三)
圖表193 人工智能在醫院管理領域的應用
圖表194 人工智能在醫院管理領域的核心應用價值
圖表195 AI+醫院管理典型企業合集(一)
圖表196 AI+醫院管理典型企業合集(二)
圖表197 AI+醫院管理典型企業合集(三)
圖表198 AI+醫院管理典型企業合集(四)
圖表199 我國的主要醫療支付方式與參與主體
圖表200 2012-2020年居民醫保基金收支情況
圖表201 AI+醫療支付典型企業合集(一)
圖表202 AI+醫療支付典型企業合集(二)
圖表203 AI+醫療支付典型企業合集(三)
圖表204 北京安貞醫院基于房顫的智能隨訪系統
圖表205 西南醫科大學附屬醫院基于慢病知識圖譜的智能導診
圖表206 AI芯片行業發展歷程
圖表207 中國人工智能芯片企業按商業模式分類分析情況
圖表208 2018-2023年中國人工智能芯片市場規模及預測
圖表209 2021年部分AI芯片融資情況
圖表210 2021年中國人工智能AI芯片企業百強(一)
圖表211 2021年中國人工智能AI芯片企業百強(二)
圖表212 2021年中國人工智能AI芯片企業百強(三)
圖表213 AI芯片應用領域比較
圖表214 中國AI芯片行業市場趨勢
圖表215 云計算服務6大商業模式
圖表216 2016-2020年全球云計算市場規模及增速
圖表217 2016-2020年中國云計算市場規模及增速
圖表218 2016-2020年中國公有云市場規模及增速
圖表219 2016-2020年中國公有云細分市場規模及增速
圖表220 2020年中國公有云IaaS市場份額占比
圖表221 2016-2020年中國私有云市場規模及增速
圖表222 2020年中國企業邊緣計算使用情況
圖表223 2013-2020年我國健康醫療大數據相關政策
圖表224 2015-2024年中國醫療大數據市場規模及預測
圖表225 2019-2024年中國醫療大數據解決方案細分市場占比及預測
圖表226 2020年醫療大數據企業排行榜
圖表227 2018-2019年中國大數據醫療行業合作時間匯總情況
圖表228 健康醫療大數據相關主體的核心應用訴求與亟需解決方案
圖表229 2000-2019年部分機構承擔國家自然科學基金醫學人工智能領域科研項目情況
圖表230 2008-2019年國家自然科學基金醫學人工智能領域科研立項數量的時間分布情況
圖表231 2017-2018年國家重點研發計劃重點專項等在醫學人工智能領域科研項目立項情況
圖表232 2017-2018年高校和科研院所牽頭承擔國家重點研發計劃重點專項在醫學人工智能領域的項目情況
圖表233 2015-2019部分省份在醫學人工智能領域科研立項情況
圖表234 2015-2019年部分機構承擔所在省份在醫學人工智能領域科研項目情況
圖表235 2000-2019年部分機構在國家自然科學基金醫學人工智能領域獲得科研資金情況
圖表236 2008-2019年國家自然科學基金醫學人工智能領域科研資金投入的時間分布情況
圖表237 2015-2019年部分高校和科研院所獲得國家重點研發計劃重點專項等在醫學人工智能領域科研資金情況
圖表238 2015-2019年部分省份非自然科學基金在醫學人工智能領域科研項目資金投入情況
圖表239 2015-2019年部分機構在醫學人工智能領域獲得科研資金情況
圖表240 2000-2019年我國醫學人工智能領域中文科技論文產出的總體情況
圖表241 2000-2019年我國醫學人工智能領域中文科技論文產出的總體情況
圖表242 醫學人工智能領域各機構中文科技論文發文量及被引情況
圖表243 醫學人工智能領域中文論文發文量排名前20的機構
圖表244 醫學人工智能領域中文論文總被引頻次排名前20的機構
圖表245 醫學人工智能領域中文論文平均被引頻次排名前20的機構
圖表246 醫學人工智能領域中文科技論文的基金分布情況
圖表247 醫學人工智能領域中文科技論文的學科分類情況
圖表248 醫學人工智能領域中文科技論文的研究層次情況
圖表249 醫學人工智能領域中文科技論文的研究主題情況
圖表250 我國醫學人工智能領域專利申請的總體情況
圖表251 2000-2019年我國醫學人工智能領域專利年度申請量
圖表252 2013-2019年我國醫學人工智能領域的技術生命周期
圖表253 我國醫學人工智能領域申請的專利在各類專利技術的申請量
圖表254 2000-2019年我國醫學人工智能領域申請的專利在各類專利技術的申請量
圖表255 我國醫學人工智能領域申請的專利在各類專利技術的申請人
圖表256 醫學人工智能領域專利申請量省(區、市)排名
圖表257 各省(區、市)醫學人工智能領域專利申請人數
圖表258 北京、上海、廣東、江蘇在醫療人工智能領域排名靠前的專利申請人情況
圖表259 廣東省在醫學人工智能領域排名靠前的專利申請人情況
圖表260 2000-2018年我國人工智能相關研究獲國家科技獎勵情況
圖表261 2000-2018年我國人工智能相關研究多次獲國家科技獎勵的單位
圖表262 人工智能在醫療健康領域的應用
圖表263 醫療人工智能調研對象區域分布
圖表264 調研對象比例分布
圖表265 醫療人工智能在醫院應用分布情況
圖表266 醫療人工智能在醫院科室分布情況
圖表267 醫療人工智能在醫院各環節中的應用比例
圖表268 人工智能醫療創業公司發展階段分析
圖表269 2020年醫療AI NMPA三類證通過情況
圖表270 參與調查研究的皮膚科醫生所屬省份情況
圖表271 參與調查研究的皮膚科醫生所屬省份情況
圖表272 參與調查研究的皮膚科醫生年齡分布情況
圖表273 參與調查研究的皮膚科醫生男女比例
圖表274 參與調查研究的皮膚科醫生學歷情況
圖表275 參與調查研究的皮膚科醫生職稱情況
圖表276 參與調查研究的皮膚科醫生所在醫院級別情況
圖表277 參與調查研究的皮膚科醫生所在醫院性質情況
圖表278 皮膚科醫生了解人工智能信息的渠道
圖表279 皮膚科醫生對人工智能信息的關注度情況
圖表280 不同職稱皮膚科醫生對人工智能信息關注度情況
圖表281 不同醫院級別皮膚科醫生對人工智能信息的關注度
圖表282 不同學歷皮膚科醫生對人工智能信息的關注度
圖表283 不同性別皮膚科醫生對人工智能信息的關注度
圖表284 被調查皮膚科醫生對人工智能的角色定位總體情況
圖表285 不同職稱皮膚科醫生對人工智能角色定位
圖表286 不同級別皮膚科醫生對人工智能角色定位
圖表287 不同學歷皮膚科醫生對人工智能角色定位
圖表288 不同性別皮膚科醫生對人工智能角色定位
圖表289 皮膚科醫生認為人工智能在各級醫院的需求情況
圖表290 皮膚科醫生希望人工智能應用的皮膚病種類
圖表291 皮膚科人工智能論文發表、科技報告、專利情況
圖表292 我國皮膚科人工智能論文發表、科技報告、專利數量情況
圖表293 我國皮膚科人工智能論文發表、科技報告、專利比例情況
圖表294 皮膚科人工智能論文發表受基金資助情況
圖表295 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296 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297 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298 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299 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300 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301 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302 精神心理人工智研究人員和機構地域分布
圖表303 精神心理人工智能專利功能分布
圖表304 2015-2019年全國精神心理人工智能相關的省部級研究項目
圖表305 2019年人工智能精神心理疾病病種相關研究論文分布
圖表306 智能化精神心理技術
圖表307 北京安貞醫院基于房顫的智能隨訪系統
圖表308 西南醫科大學附屬醫院基于慢病知識圖譜的智能導診
圖表309 論文中訓練集和測試集中各類型結節的分布情況統計表
圖表310 論文中模型檢測結果的FROC(free-response receiver operating characteristic)曲線
圖表311 2018-2019年通用電氣公司綜合收益表
圖表312 2018-2019年通用電氣公司分部資料
圖表313 2019-2020年通用電氣公司綜合收益表
圖表314 2019-2020年通用電氣公司分部資料
圖表315 2020-2021年通用電氣公司綜合收益表
圖表316 2020-2021年通用電氣公司分部資料
圖表317 2018-2019年谷歌綜合收益表
圖表318 2018-2019年谷歌收入分部門資料
圖表319 2018-2019年谷歌收入分地區資料
圖表320 2019-2020年谷歌綜合收益表
圖表321 2019-2020年谷歌收入分部門資料
圖表322 2019-2020年谷歌收入分地區資料
圖表323 2019-2020年谷歌綜合收益表
圖表324 2019-2020年谷歌收入分部門資料
圖表325 2019-2020年谷歌收入分地區資料
圖表326 2019-2020財年美敦力公司綜合收益表
圖表327 2019-2020財年美敦力公司分部資料
圖表328 2019-2020財年美敦力公司收入分地區資料
圖表329 2020-2021財年美敦力公司綜合收益表
圖表330 2020-2021財年美敦力公司分部資料
圖表331 2020-2021財年美敦力公司收入分地區資料
圖表332 2021-2022財年美敦力公司綜合收益表
圖表333 2021-2022財年美敦力公司分部資料
圖表334 2021-2022財年美敦力公司收入分地區資料
圖表335 2018-2019財年強生公司綜合收益表
圖表336 2018-2019財年強生公司分部資料
圖表337 2018-2019財年強生公司收入分地區資料
圖表338 2019-2020財年強生公司綜合收益表
圖表339 2019-2020財年強生公司分部資料
圖表340 2019-2020財年強生公司收入分地區資料
圖表341 2020-2021財年強生公司綜合收益表
圖表342 2020-2021財年強生公司分部資料
圖表343 2020-2021財年強生公司收入分地區資料
圖表344 2018-2019財年西門子綜合收益表
圖表345 2018-2019財年西門子分部資料
圖表346 2018-2019財年西門子收入分地區資料
圖表347 2019-2020財年西門子綜合收益表
圖表348 2019-2020財年西門子分部資料
圖表349 2019-2020財年西門子收入分地區資料
圖表350 2020-2021財年西門子綜合收益表
圖表351 2020-2021財年西門子分部資料
圖表352 2020-2021財年西門子收入分地區資料
圖表353 2018-2019財年英偉達綜合收益表
圖表354 2018-2019財年英偉達分部資料
圖表355 2018-2019財年英偉達收入分地區資料
圖表356 2019-2020財年英偉達綜合收益表
圖表357 2019-2020財年英偉達分部資料
圖表358 2019-2020財年英偉達收入分地區資料
圖表359 2020-2021財年英偉達綜合收益表
圖表360 2020-2021財年英偉達分部資料
圖表361 2020-2021財年英偉達收入分地區資料
圖表362 百度AI新藥研發布局
圖表363 騰訊AI新藥研發布局
圖表364 2020年阿里健康業務動態
圖表365 2014-2020年騰訊在醫療領域投資事件統計
圖表366 2020年騰訊醫療領域投資事件統計
圖表367 推想科技融資情況
圖表368 推想科技醫療產品及運營情況
圖表369 ThinkGO人工智能開放平臺架構
圖表370 電子病歷語義化過程
圖表371 食道癌早癌篩查圖像識別模型構建流程
圖表372 2018-2021年珠海和佳醫療設備股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表373 2018-2021年珠海和佳醫療設備股份有限公司營業收入及增速
圖表374 2018-2021年珠海和佳醫療設備股份有限公司凈利潤及增速
圖表375 2019-2020年珠海和佳醫療設備股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表376 2021年珠海和佳醫療設備股份有限公司主營業務分產品或服務
圖表377 2018-2021年珠海和佳醫療設備股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表378 2018-2021年珠海和佳醫療設備股份有限公司凈資產收益率
圖表379 2018-2021年珠海和佳醫療設備股份有限公司短期償債能力指標
圖表380 2018-2021年珠海和佳醫療設備股份有限公司資產負債率水平
圖表381 2018-2021年珠海和佳醫療設備股份有限公司運營能力指標
圖表382 2018-2021年科大訊飛股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表383 2018-2021年科大訊飛股份有限公司營業收入及增速
圖表384 2018-2021年科大訊飛股份有限公司凈利潤及增速
圖表385 2020年科大訊飛股份有限公司主營業務分行業、產品、地區
圖表386 2020-2021年科大訊飛股份有限公司營業收入分行業、產品
圖表387 2020-2021年科大訊飛股份有限公司營業收入分地區
圖表388 2018-2021年科大訊飛股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表389 2018-2021年科大訊飛股份有限公司凈資產收益率
圖表390 2018-2021年科大訊飛股份有限公司短期償債能力指標
圖表391 2018-2021年科大訊飛股份有限公司資產負債率水平
圖表392 2018-2021年科大訊飛股份有限公司運營能力指標
圖表393 2020年全球人工智能醫療融資情況
圖表394 2020年全球人工智能醫療融資數量分布
圖表395 2020年全球人工智能醫療融資金額分布
圖表396 2020年全球人工智能醫療融資輪次分布
圖表397 2020年全球人工智能醫療細分領域融資數量
圖表398 2020年全球人工智能醫療細分領域融資金額
圖表399 2020年人工智能醫療領域融資TOP20
圖表400 2020年人工智能醫療領域融資企業(不足1億美元)
圖表401 2020年人工智能醫療領域融資企業(不足1億美元)(續)
圖表402 醫療人工智能企業類型
圖表403 部分企業在醫療人工智能領域的研發投入分布
圖表404 醫療人工智能企業有無融資情況
圖表405 醫療人工智能企業融資輪次情況
圖表406 醫療人工智能企業融資金額情況
圖表407 企業投入醫療人工智能產品研發的人數情況
圖表408 醫療人工智能企業研發人員學歷分布
圖表409 醫療人工智能企業研發人員學歷占比情況
圖表410 醫療人工智能企業研發人員各學歷人數占比情況
圖表411 醫療人工智能企業研發人員專業背景分布
圖表412 醫療人工智能企業研發人員專業占比情況
圖表413 醫療人工智能企業研發人員各專業背景人數占比情況
圖表414 醫療人工智能企業的產品數量統計
圖表415 醫療人工智能產品類別分布
圖表416 部分醫療人工智能產品應用技術統計
圖表417 合作研發醫療人工智能產品的醫療機構數量分類統計
圖表418 部分企業與醫療機構最早合作研發醫療人工智能產品時間分類頻次統計表
圖表419 部分企業與醫療機構最早合作研發醫療人工智能產品的時間統計
圖表420 部分醫療人工智能產品最早上市時間分類頻次統計表
圖表421 部分醫療人工智能產品最早上市時間統計
圖表422 部分醫療人工智能產品應用醫療機構等級統計
圖表423 醫療人工智能產品使用者占比分類統計
圖表424 醫療人工智能產品患者使用人次統計
圖表425 醫療人工智能產品使用人次分類統計(院方)
圖表426 部分醫療人工智能產品銷售額分類頻次統計表
圖表427 部分醫療人工智能產品銷售額統計
圖表428 部分醫療人工智能產品銷售額分類占比情況
圖表429 思創醫惠互聯網+人工智能醫療創新運營服務項目資金測算
圖表430 思創醫惠互聯網+人工智能醫療創新運營服務項目進度安排
圖表431 中投產業投資價值四維度評估表:醫療人工智能產業
圖表432 中投產業投資機會整體評估表:醫療人工智能產業
圖表433 中投市場機會矩陣:醫療人工智能產業
圖表434 中投產業生命周期:醫療人工智能產業
圖表435 2010-2020年中國65歲及以上人口變化
圖表436 未來2025-2030年AI最有潛力改善的領域
圖表437 客戶決定購買AI產品的因素
圖表438 中投顧問對2022-2026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,第七次全國人口普查顯示,全國人口共141178萬人;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。2020年我國醫療人工智能行業市場規模達到265億元,較2019年同期增長46.41%。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。

2020年12月11日,國家衛生健康委辦公廳、國家中醫藥局辦公室聯合發布《全國公共衛生信息化建設標準與規范(試行)》,鼓勵各級各類醫療衛生機構根據自身情況,運用大數據、人工智能、云計算等新興信息技術與公共衛生領域的應用融合,探索創新發展模式,在疫情監測分析、病毒溯源、防控救治、資源調配等方面更好發揮支撐作用。2021年7月8日,國家藥監局在官網上發布了《國家藥監局關于發布人工智能醫用軟件產品分類界定指導原則的通告(2021年第47號)》,正式發布《人工智能醫用軟件產品分類界定指導原則》(下文簡稱《指導原則》),明確了人工智能醫用軟件產品的分類界定。

中投產業研究院發布的《2022-2026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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