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2021-2025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2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 2018-2020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 行業市場格局
2.1.4 細分市場發展
2.1.5 企業布局情況
2.1.6 企業發展動態
2.1.7 行業融資動態
2.1.8 資本融資狀況
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 2018-2020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 國家級政策分析
3.2.2 省級政策分析
3.2.3 市級政策分析
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 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 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 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
第五章 2018-2020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 2018-2020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+醫學影像核心應用價值
6.1.4 AI+醫學影像行業規模分析
6.1.5 AI+醫學影像行業商業模式
6.1.6 AI+醫學影像典型企業分析
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+藥物研發應用概述
6.3.3 AI+藥物研發核心應用價值
6.3.4 AI+藥物研發行業商業模式
6.3.5 AI+藥物研發典型企業分析
6.4 AI+健康管理
6.4.1 健康管理行業痛點分析
6.4.2 AI+健康管理應用概述
6.4.3 AI+健康管理核心應用價值
6.4.4 AI+健康管理行業商業模式
6.4.5 AI+健康管理典型企業分析
6.5 AI+精準醫療
6.5.1 AI+精準醫療應用概述
6.5.2 AI+精準醫療核心應用價值
6.5.3 AI+精準醫療典型企業分析
6.6 AI+公共衛生
6.6.1 AI+公共衛生應用概述
6.6.2 AI+公共衛生核心應用價值
6.6.3 AI+公共衛生典型企業分析
6.7 AI+醫院管理
6.7.1 AI+醫院管理應用概述
6.7.2 AI+醫院管理核心應用價值
6.7.3 AI+醫院管理典型企業分析
6.8 AI+醫療支付
6.8.1 AI+醫療支付應用概述
6.8.2 AI+醫療支付核心應用價值
6.8.3 AI+醫療支付典型企業分析
6.9 其它細分領域發展潛力分析
6.9.1 虛擬助手
6.9.2 電子病歷
6.9.3 智能器械
第七章 2018-2020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 2018-2020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 主要技術醫療應用
8.3.2 文本分析類應用
8.3.3 多模態數據類應用
8.3.4 臨床圖像類應用
8.3.5 醫療技術應用難題
第九章 2018-2020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 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 2018-2020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 企業醫療AI布局狀況
10.1.3 2018年企業經營狀況分析
10.1.4 2019年企業經營狀況分析
10.1.5 2020年企業經營狀況分析
10.2 Alphabet Inc.
10.2.1 企業發展概況
10.2.2 2018年企業經營狀況分析
10.2.3 2019年企業經營狀況分析
10.2.4 2020年企業經營狀況分析
10.3 美敦力
10.3.1 企業發展概況
10.3.2 企業醫療AI布局狀況
10.3.3 2019財年企業經營狀況分析
10.3.4 2020財年企業經營狀況分析
10.3.5 2021財年企業經營狀況分析
10.4 強生
10.4.1 企業發展概況
10.4.2 企業醫療AI布局狀況
10.4.3 2018財年企業經營狀況分析
10.4.4 2019財年企業經營狀況分析
10.4.5 2020財年企業經營狀況分析
10.5 西門子
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
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 2017-2020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 2021-2025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 行業融資數量
12.1.2 行業融資金額
12.1.3 行業融資輪次
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2021-2025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 2021-2025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 產品技術趨勢
13.2 中投顧問對2021-2025年中國醫療人工智能行業預測分析
13.2.1 2021-2025年中國醫療人工智能行業影響因素分析
13.2.2 2021-2025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 2016-2020年全國主要國家人工智能醫療行業政策匯總
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 2015-2019年國內生產總值及其增長速度
圖表13 2015-2019年三次產業增加值占國內生產總值比重
圖表14 2020年我國GDP初步核算數據
圖表15 2015-2019年貨物進出口總額
圖表16 2019年貨物進出口總額及其增長速度
圖表17 2019年主要商品出口數量、金額及其增長速度
圖表18 2019年主要商品進口數量、金額及其增長速度
圖表19 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20 2018年規模以上工業增加至同比增長速度
圖表21 2018年規模以上工業生產主要數據
圖表22 2018-2019年規模以上工業增加值增速(月度同比)
圖表23 2019年規模以上工業企業主要財務指標(分行業)
圖表24 2020年全國規模以上工業增加值同比增速
圖表25 2020年規模以上工業生產主要數據
圖表26 2014-2018年三次產業投資占固定資產投資(不含農戶)比重
圖表27 2018年分行業固定資產投資(不含農戶)增長速度
圖表28 2018年固定資產投資新增主要生產與運營能力
圖表29 2019年三次產業投資占固定資產投資(不含農戶)比重
圖表30 2019年分行業固定資產投資(不含農戶)增長速度
圖表31 2019年固定資產投資新增主要生產與運營能力
圖表32 2019-2020年固定資產投資(不含農戶)同比增速
圖表33 2020年固定資產投資(不含農戶)主要數據
圖表34 2017-2020年中國AI+醫療典型政策分析
圖表35 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36 2008-2018年中國主要省份醫療人工智能政策發布數量
圖表37 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38 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39 2018年中國人工智能城市排行榜TOP15
圖表40 中國市級層面人工智能醫療政策(一)
圖表41 中國市級層面人工智能醫療政策(二)
圖表42 中國市級層面人工智能醫療政策(三)
圖表43 2019年年末人口數及其構成
圖表44 2015-2019年中國常住人口城鎮化率
圖表45 2015-2019年城鎮新增就業人數
圖表46 2018年全國社會消費品零售總額月度同比增長
圖表47 2018年社會消費品零售總額主要數據
圖表48 2019年社會消費品零售總額分月同比增速
圖表49 2019年社會消費品零售總額主要數據
圖表50 2020年社會消費品零售總額分月同比增速
圖表51 2020年社會消費品零售總額主要數據
圖表52 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53 2019年全國居民人均可支配收入平均數與中位數
圖表54 2020年全國居民人均可支配收入平均數與中位數
圖表55 2018年居民人均消費支出及構成
圖表56 2019年全國居民人均消費支出及其構成
圖表57 2020年全國居民人均消費支出及構成
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及床位數
圖表91 2015-2019年全國醫療衛生機構數
圖表92 2019-2020年全國醫療衛生機構數
圖表93 2020年各地區醫療衛生機構數
圖表94 2018-2019年全國衛生人員數
圖表95 2018-2019年全國各類醫療衛生機構人員數
圖表96 2015-2019年全國衛生技術人員數
圖表97 我國新一代人工智能產業規模及年增長率
圖表98 2017-2020年中國人工智能醫療市場規模
圖表99 中國醫療人工智能生態圖譜
圖表100 中國人工智能醫療生態圖譜核心示意圖
圖表101 中國醫療人工智能企業圖譜
圖表102 中國醫療人工智能企業類型分布
圖表103 中國醫療人工智能產品常見落地模式
圖表104 醫療人工智能發展階段
圖表105 中國人工智能發展階段
圖表106 醫療AI企業類型
圖表107 2017-2019年中國醫療AI細分場景企業數量
圖表108 醫療人工智能相關落地情況
圖表109 中美醫療AI產品審批差異
圖表110 FDA審批通過的醫療AI產品
圖表111 醫療人工智能商業化實現路徑
圖表112 醫療人工智能平臺
圖表113 人工智能系統在醫院部署中面臨的挑戰
圖表114 浙江醫學人工智能主要企業細分領域分布
圖表115 醫療人工智能的主要應用模式
圖表116 全球主要國家AI領域人才數量
圖表117 醫療機器人的基本分類
圖表118 康復機器人主要產品類型
圖表119 醫療機器人上下游產業鏈分析
圖表120 2017-2020年中國醫療機器人市場規模
圖表121 中國醫療機器人應用領域占比統計
圖表122 醫用機器人的系統集成技術考慮因素
圖表123 遠程手術基礎設施
圖表124 手術導航技術發展階段
圖表125 中投產業價值四維度評估表:醫療機器人行業
圖表126 行業市場機會整體評估表:醫療機器人行業
圖表127 中投市場機會矩陣:醫療機器人行業
圖表128 中投產業生命周期:醫療機器人行業
圖表129 行業投資壁壘整體評估表:醫療機器人行業
圖表130 中投顧問投資機會箱:醫療機器人行業
圖表131 2012-2022年醫療機器人各類產品細分增速情況
圖表132 醫療機器人細分市場成長空間巨大
圖表133 人工閱片與人工智能閱片對比
圖表134 人工智能在醫學影像診斷的應用方式
圖表135 人工智能醫療公司的新冠肺炎產品盤點(一)
圖表136 人工智能醫療公司的新冠肺炎產品盤點(二)
圖表137 人工智能醫療公司的新冠肺炎產品盤點(三)
圖表138 人工智能醫療公司的新冠肺炎產品盤點(四)
圖表139 2018年人工智能醫療公司TOP10收入情況
圖表140 2015-2018年中國AI醫學影像領域融資情況
圖表141 AI+醫學影像典型企業合集(一)
圖表142 AI+醫學影像典型企業合集(二)
圖表143 AI+醫學影像典型企業合集(三)
圖表144 AI輔助診斷細分領域
圖表145 中國AI輔助診斷行業現狀
圖表146 新藥從臨床Ⅰ期到批準上市成功率對比
圖表147 人工智能在新藥研發的應用場景
圖表148 AI+藥物研發典型企業合集(一)
圖表149 AI+藥物研發典型企業合集(二)
圖表150 AI+藥物研發典型企業合集(三)
圖表151 人工智能在健康管理領域的應用
圖表152 中國可穿戴設備各產品市場份額
圖表153 醫療數據生態中各主體及其數據需求
圖表154 AI+健康管理典型企業合集(一)
圖表155 AI+健康管理典型企業合集(二)
圖表156 AI+健康管理典型企業合集(三)
圖表157 精準醫療的三個層次
圖表158 我國精準醫療行業市場結構
圖表159 腫瘤免疫治療種類
圖表160 AI+精準醫療典型企業合集(一)
圖表161 AI+精準醫療典型企業合集(二)
圖表162 AI+精準醫療典型企業合集(三)
圖表163 AI+公共衛生的主要應用場景
圖表164 人工智能在傳染病防控領域的應用價值
圖表165 AI+公共衛生典型企業合集(一)
圖表166 AI+公共衛生典型企業合集(二)
圖表167 AI+公共衛生典型企業合集(三)
圖表168 人工智能在醫院管理領域的應用
圖表169 人工智能在醫院管理領域的核心應用價值
圖表170 AI+醫院管理典型企業合集(一)
圖表171 AI+醫院管理典型企業合集(二)
圖表172 AI+醫院管理典型企業合集(三)
圖表173 AI+醫院管理典型企業合集(四)
圖表174 我國的主要醫療支付方式與參與主體
圖表175 2009-2018年我國醫療保險基金收入與支出情況
圖表176 AI+醫療支付典型企業合集(一)
圖表177 AI+醫療支付典型企業合集(二)
圖表178 AI+醫療支付典型企業合集(三)
圖表179 人工智能核心計算芯片經歷的四次大變化
圖表180 中國人工智能芯片企業按商業模式分類分析情況
圖表181 2018-2023年中國人工智能芯片市場規模及預測
圖表182 2020年國內主要AI芯片企業融資情況
圖表183 2020中國人工智能芯片企業TOP20
圖表184 中國AI芯片行業市場趨勢
圖表185 云計算服務6大商業模式
圖表186 2016-2019年中國云計算市場規模增長情況
圖表187 2017-2023年中國公有云市場規模及增速預測
圖表188 2015-2019年中國公有云細分市場規模及增速
圖表189 2019年中國公有云IaaS市場份額占比
圖表190 2017-2023年中國私有云市場規模及增速預測
圖表191 2018-2019年中國云計算使用率情況
圖表192 邊緣計算應用情況
圖表193 2015-2018年中國健康醫療大數據行業發展政策匯總情況
圖表194 2015-2024年中國醫療大數據市場規模及預測
圖表195 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196 2020醫療大數據企業排行榜
圖表197 2018-2019年中國大數據醫療行業合作時間匯總情況
圖表198 各機構承擔人工智能領域科研項目情況
圖表199 人工智能領域科研項目立項數量的時間分布情況
圖表200 各機構在人工智能領域獲得科研資金情況
圖表201 人工智能領域科研資金投入的時間分布情況
圖表202 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203 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204 各機構中文科技論文發文量及被引情況
圖表205 發文量排名前10的機構情況
圖表206 被引總頻次排名前10的機構情況
圖表207 平均被引頻次排名前10的機構情況
圖表208 醫療人工智能領域中文科技論文的基金分布情況
圖表209 醫療人工智能領域中文科技論文的學科分布情況(一)
圖表210 醫療人工智能領域中文科技論文的學科分布情況(二)
圖表211 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212 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213 醫療人工智能領域外文科技論文的期刊分布情況
圖表214 各機構外文科技論文發文量及被引情況
圖表215 醫療人工智能領域外文科技論文的學科分布情況
圖表216 醫療人工智能領域外文科技論文的會議分布
圖表217 我國醫療人工智能領域專利產出的總體情況
圖表218 2009-2017年醫療人工智能領域的技術生命周期曲線
圖表219 2009-2018年醫療人工智能領域專利年度申請量
圖表220 2009-2018年醫療人工智能領域專利年度公開量
圖表221 2009-2018年醫療人工智能領域歷年專利申請人數量
圖表222 近30年專利申請人類別及申請量
圖表223 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224 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225 醫療人工智能領域專利申請量排名前20的省份
圖表226 醫療人工智能領域的技術研發熱點
圖表227 人工智能醫療涉及的技術
圖表228 人工智能在醫療健康領域的應用
圖表229 醫療人工智能調研對象區域分布
圖表230 調研對象比例分布
圖表231 醫療人工智能在醫院應用分布情況
圖表232 醫療人工智能在醫院科室分布情況
圖表233 醫療人工智能在醫院各環節中的應用比例
圖表234 人工智能醫療創業公司發展階段分析
圖表235 2020年醫療AI NMPA三類證通過情況
圖表236 參與調查研究的皮膚科醫生所屬省份情況
圖表237 參與調查研究的皮膚科醫生所屬省份情況
圖表238 參與調查研究的皮膚科醫生年齡分布情況
圖表239 參與調查研究的皮膚科醫生男女比例
圖表240 參與調查研究的皮膚科醫生學歷情況
圖表241 參與調查研究的皮膚科醫生職稱情況
圖表242 參與調查研究的皮膚科醫生所在醫院級別情況
圖表243 參與調查研究的皮膚科醫生所在醫院性質情況
圖表244 皮膚科醫生了解人工智能信息的渠道
圖表245 皮膚科醫生對人工智能信息的關注度情況
圖表246 不同職稱皮膚科醫生對人工智能信息關注度情況
圖表247 不同醫院級別皮膚科醫生對人工智能信息的關注度
圖表248 不同學歷皮膚科醫生對人工智能信息的關注度
圖表249 不同性別皮膚科醫生對人工智能信息的關注度
圖表250 被調查皮膚科醫生對人工智能的角色定位總體情況
圖表251 不同職稱皮膚科醫生對人工智能角色定位
圖表252 不同級別皮膚科醫生對人工智能角色定位
圖表253 不同學歷皮膚科醫生對人工智能角色定位
圖表254 不同性別皮膚科醫生對人工智能角色定位
圖表255 皮膚科醫生認為人工智能在各級醫院的需求情況
圖表256 皮膚科醫生希望人工智能應用的皮膚病種類
圖表257 皮膚科人工智能論文發表、科技報告、專利情況
圖表258 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259 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260 皮膚科人工智能論文發表受基金資助情況
圖表261 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262 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263 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264 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265 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266 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267 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268 人工智能產品在醫院落地過程中存在的問題
圖表269 人工智能產品需求分布
圖表270 惡性腫瘤發病與死亡人數
圖表271 惡性腫瘤發病與死亡發生率
圖表272 分區域惡性腫瘤發病與死亡人數
圖表273 分性別惡性腫瘤發病率與死亡率
圖表274 2017-2018年通用電氣公司綜合收益表
圖表275 2017-2018年通用電氣公司分部資料
圖表276 2018-2019年通用電氣公司綜合收益表
圖表277 2018-2019年通用電氣公司分部資料
圖表278 2019-2020年通用電氣公司綜合收益表
圖表279 2019-2020年通用電氣公司分部資料
圖表280 2017-2018年Alphabet綜合收益表
圖表281 2017-2018年Alphabet收入分部門資料
圖表282 2017-2018年Alphabet收入分地區資料
圖表283 2018-2019年Alphabet綜合收益表
圖表284 2018-2019年Alphabet收入分部門資料
圖表285 2018-2019年Alphabet收入分地區資料
圖表286 2019-2020年Alphabet綜合收益表
圖表287 2019-2020年Alphabet收入分部門資料
圖表288 2018-2019財年美敦力公司綜合收益表
圖表289 2018-2019財年美敦力公司分部資料
圖表290 2018-2019財年美敦力公司收入分地區資料
圖表291 2019-2020財年美敦力公司綜合收益表
圖表292 2019-2020財年美敦力公司分部資料
圖表293 2019-2020財年美敦力公司收入分地區資料
圖表294 2020-2021財年美敦力公司綜合收益表
圖表295 2020-2021財年美敦力公司分部資料
圖表296 2020-2021財年美敦力公司收入分地區資料
圖表297 2017-2018財年強生公司綜合收益表
圖表298 2017-2018財年強生公司分部資料
圖表299 2017-2018財年強生公司收入分地區資料
圖表300 2018-2019財年強生公司綜合收益表
圖表301 2018-2019財年強生公司分部資料
圖表302 2018-2019財年強生公司收入分地區資料
圖表303 2019-2020財年強生公司綜合收益表
圖表304 2019-2020財年強生公司分部資料
圖表305 2019-2020財年強生公司收入分地區資料
圖表306 2018-2019財年西門子綜合收益表
圖表307 2018-2019財年西門子分部資料
圖表308 2018-2019財年西門子收入分地區資料
圖表309 2019-2020財年西門子綜合收益表
圖表310 2019-2020財年西門子分部資料
圖表311 2019-2020財年西門子收入分地區資料
圖表312 2020-2021財年西門子綜合收益表
圖表313 2020-2021財年西門子分部資料
圖表314 2020-2021財年西門子收入分地區資料
圖表315 2018-2019財年英偉達綜合收益表
圖表316 2018-2019財年英偉達分部資料
圖表317 2018-2019財年英偉達收入分地區資料
圖表318 2019-2020財年英偉達綜合收益表
圖表319 2019-2020財年英偉達分部資料
圖表320 2019-2020財年英偉達收入分地區資料
圖表321 2020-2021財年英偉達綜合收益表
圖表322 2020-2021財年英偉達分部資料
圖表323 2020-2021財年英偉達收入分地區資料
圖表324 百度AI新藥研發布局
圖表325 騰訊AI新藥研發布局
圖表326 2020年阿里健康業務動態
圖表327 2014-2020年騰訊在醫療領域投資事件統計
圖表328 2020年騰訊醫療領域投資事件統計
圖表329 推想科技融資情況
圖表330 2018年推想科技醫療產品及運營情況
圖表331 ThinkGO人工智能開放平臺架構
圖表332 電子病歷語義化過程
圖表333 食道癌早癌篩查圖像識別模型構建流程
圖表334 2017-2020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335 2017-2020年珠海和佳醫療設備股份有限公司營業收入及增速
圖表336 2017-2020年珠海和佳醫療設備股份有限公司凈利潤及增速
圖表337 2018-2019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338 2020年珠海和佳醫療設備股份有限公司主營業務分行業、產品、地區
圖表339 2017-2020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340 2017-2020年珠海和佳醫療設備股份有限公司凈資產收益率
圖表341 2017-2020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342 2017-2020年珠海和佳醫療設備股份有限公司資產負債率水平
圖表343 2017-2020年珠海和佳醫療設備股份有限公司運營能力指標
圖表344 2017-2020年科大訊飛股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表345 2017-2020年科大訊飛股份有限公司營業收入及增速
圖表346 2017-2020年科大訊飛股份有限公司凈利潤及增速
圖表347 2018-2019年科大訊飛股份有限公司營業收入分行業、產品
圖表348 2018-2019年科大訊飛股份有限公司營業收入分地區
圖表349 2019-2020年科大訊飛股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表350 2017-2020年科大訊飛股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表351 2017-2020年科大訊飛股份有限公司凈資產收益率
圖表352 2017-2020年科大訊飛股份有限公司短期償債能力指標
圖表353 2017-2020年科大訊飛股份有限公司資產負債率水平
圖表354 2017-2020年科大訊飛股份有限公司運營能力指標
圖表355 2015-2020年我國人工智能醫療行業投融資數量
圖表356 2015-2020年我國人工智能醫療行業投融資金額
圖表357 中國人工智能醫療項目融資輪次
圖表358 醫療人工智能企業類型
圖表359 部分企業在醫療人工智能領域的研發投入分布
圖表360 醫療人工智能企業有無融資情況
圖表361 醫療人工智能企業融資輪次情況
圖表362 醫療人工智能企業融資金額情況
圖表363 企業投入醫療人工智能產品研發的人數情況
圖表364 醫療人工智能企業研發人員學歷分布
圖表365 醫療人工智能企業研發人員學歷占比情況
圖表366 醫療人工智能企業研發人員各學歷人數占比情況
圖表367 醫療人工智能企業研發人員專業背景分布
圖表368 醫療人工智能企業研發人員專業占比情況
圖表369 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370 醫療人工智能企業的產品數量統計
圖表371 醫療人工智能產品類別分布
圖表372 部分醫療人工智能產品應用技術統計
圖表373 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374 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375 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376 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377 部分醫療人工智能產品最早上市時間統計
圖表378 部分醫療人工智能產品應用醫療機構等級統計
圖表379 醫療人工智能產品使用者占比分類統計
圖表380 醫療人工智能產品患者使用人次統計
圖表381 醫療人工智能產品使用人次分類統計(院方)
圖表382 部分醫療人工智能產品銷售額分類頻次統計表
圖表383 部分醫療人工智能產品銷售額統計
圖表384 部分醫療人工智能產品銷售額分類占比情況
圖表385 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386 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387 中投產業投資價值四維度評估表:醫療人工智能產業
圖表388 中投產業投資機會整體評估表:醫療人工智能產業
圖表389 中投市場機會矩陣:醫療人工智能產業
圖表390 中投產業生命周期:醫療人工智能產業
圖表391 2010-2019年中國65歲及以上人口變化
圖表392 未來2025-2030年AI最有潛力改善的領域
圖表393 客戶決定購買AI產品的因素
圖表394 中投顧問對2021-2025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2019年底中國人口數量達到了14億人次;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,2018年,中國醫療AI產業市場規模約為4.3億元;2019年,我國醫療AI產業市場規模為7.2億元。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。

中投產業研究院發布的《2021-2025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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