2025-2030年中国医疗人工智能（医疗AI）产业现状调查及未来趋势研判报告-中商产业研究院

內容概括

2025-2030年中(zhong)國醫療人工智(zhi)能（醫療AI）產(chan)業現狀調查(cha)及(ji)未來(lai)趨(qu)勢(shi)研(yan)判報告

報告目錄

第(di)一章　醫療(liao)人工智能行業相關(guan)概述

1.1　醫療人工智能基本介紹
1.1.1　醫療人工智能定義和特點
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　2023-2025年中國醫療人工智能行業發展綜(zong)合分(fen)析

2.1　全球醫療人工智能發展經驗分析
2.1.1　市場規模分析
2.1.2　行業創新發展
2.1.3　醫療AI大模型發展分析
2.1.4　亞洲醫療人工智能發展分析
2.2　中國醫療人工智能發展背景分析
2.2.1　國家政策支持
2.2.2　技術升級奠定基礎
2.2.3　AI研究成熟
2.2.4　研發投入情況
2.2.5　競爭日漸激烈
2.3　中國醫療人工智能行業現狀分析
2.3.1　行業發展條件
2.3.2　行業發展階段
2.3.3　市場規模分析
2.3.4　產品獲批情況
2.3.5　臨床試驗情況
2.3.6　行業圖譜分析
2.3.7　商業模式分析
2.4　中國醫療人工智能平臺建設分析
2.4.1　醫療人工智能平臺建設綜述
2.4.2　獨立醫療人工智能平臺模式
2.4.3　嵌入式醫療人工智能平臺模式
2.4.4　醫療人工智能平臺模式對比
2.5　中國醫療AI大模型發展分析
2.5.1　大模型為醫療AI帶來機遇
2.5.2　醫療AI大模型發展概況
2.5.3　醫療AI大模型應用方向
2.5.4　醫療AI大模型競爭狀況
2.5.5　醫療AI大模型的應用場景
2.5.6　醫療AI大模型典型應用案例
2.5.7　醫療AI大模型發展動態
2.6　我國“數字醫生”發展狀況分析
2.6.1　數字醫生的概念
2.6.2　數字醫生的應用
2.6.3　數字醫生與傳統醫生
2.6.4　數字醫生面臨的挑戰與機遇
2.6.5　數字醫生的發展前景
2.7　中國醫療人工智能行業區域市場分析
2.7.1　醫療人工智能區域分布
2.7.2　北京醫療人工智能發展
2.7.3　天津市醫療人工智能的發展
2.7.4　深圳市醫療人工智能的發展
2.7.5　成都醫療人工智能的發展
2.8　中國醫療人工智能行業發展面臨的挑戰及建議
2.8.1　倫理問題及建議
2.8.2　審批挑戰及建議
2.8.3　商業挑戰及建議
2.8.4　產品挑戰及建議
2.8.5　人才挑戰及建議
2.8.6　數據挑戰及建議
2.8.7　技術挑戰及建議

第三章(zhang)　2023-2025年中國醫療機器人行業(ye)發展(zhan)潛力分(fen)析(xi)

3.1　醫療機器人行業基本情況
3.1.1　醫療機器人概念
3.1.2　醫療機器人特點
3.1.3　醫療機器人分類
3.1.4　醫療機器人產業鏈
3.2　2023-2025年中國醫療機器人市場分析
3.2.1　相關政策發布
3.2.2　注冊備案規模
3.2.3　市場發展規模
3.2.4　市場競爭格局
3.2.5　區域布局情況
3.2.6　企業布局情況
3.3　2023-2025年中國手術機器人市場分析
3.3.1　行業基本介紹
3.3.2　市場發展規模
3.3.3　細分市場分析
3.3.4　貿易情況分析
3.3.5　應用情況分析
3.3.6　企業布局分析
3.4　2023-2025年中國康復機器人市場分析
3.4.1　行業基本介紹
3.4.2　市場發展規模
3.4.3　市場需求分析
3.4.4　產品獲批情況
3.4.5　區域布局情況
3.4.6　企業規模變化
3.5　中國醫療機器人行業投資價值評估分析
3.5.1　投資價值綜合評估
3.5.2　市場投資現狀分析
3.5.3　市場機會矩陣分析
3.5.4　市場進入時機判斷
3.5.5　行業投資壁壘分析
3.5.6　行業投資建議分析
3.5.7　行業投資風險提示
3.6　中國醫療機器人行業發展前景展望
3.6.1　市場發展瓶頸
3.6.2　市場發展機遇
3.6.3　市場發展前景
3.6.4　產品研發方向

第四章(zhang)　2023-2025年中國醫療人工智能其他(ta)細分(fen)領域發展潛力分(fen)析

4.1　AI+醫療器械
4.1.1　AI+醫療器械基本定義
4.1.2　AI+醫療器械行業發展政策
4.1.3　AI+醫療器械市場規模分析
4.1.4　AI+醫療器械產品獲批情況
4.1.5　AI+醫療器械行業企業布局
4.1.6　AI+醫療器械行業發展前景
4.2　AI+醫學影像
4.2.1　AI+醫學影像基本介紹
4.2.2　AI+醫學影像生命周期分析
4.2.3　AI+醫學影像行業痛點分析
4.2.4　AI+醫學影像市場規模分析
4.2.5　AI+醫學影像競爭格局分析
4.2.6　AI+醫學影像行業商業模式
4.2.7　AI+醫學影像行業應用場景
4.2.8　AI+醫學影像核心應用價值
4.2.9　AI+醫學影像行業發展瓶頸
4.2.10　AI+醫學影像未來發展趨勢
4.3　AI+新藥研發
4.3.1　AI+新藥研發基本定義
4.3.2　AI+新藥研發發展歷程
4.3.3　AI+新藥研發產業鏈構成
4.3.4　AI+新藥研發競爭格局
4.3.5　AI+新藥研發區域布局
4.3.6　AI+新藥研發企業布局
4.3.7　AI+藥物研發投融資分析
4.3.8　AI+藥物研發發展前景
4.4　AI+健康管理
4.4.1　AI+健康管理相關介紹
4.4.2　AI+健康管理發展歷程
4.4.3　AI+健康管理市場規模
4.4.4　AI+健康管理市場結構
4.4.5　AI+健康管理商業模式
4.4.6　AI+健康管理應用價值
4.4.7　AI+健康管理企業布局
4.4.8　AI+健康管理發展前景
4.5　AI+精準醫療
4.5.1　AI+精準醫療應用概述
4.5.2　AI+精準醫療核心應用價值
4.5.3　AI+精準醫療典型企業分析
4.5.4　AI+精準醫療行業發展困境
4.5.5　生成式人工智能助力精準醫療
4.6　AI+醫院管理
4.6.1　AI+醫院管理應用概述
4.6.2　AI+醫院管理核心應用價值
4.6.3　AI+醫院管理典型企業分析
4.7　AI+醫療支付
4.7.1　AI+醫療支付應用概述
4.7.2　AI+醫療支付核心應用價值
4.7.3　AI+醫療支付典型企業分析
4.7.4　AI+醫療支付典型案例分析
4.8　其它細分領域發展潛力分析
4.8.1　輔助診斷
4.8.2　公共衛生
4.8.3　虛擬助手
4.8.4　電子病歷
4.8.5　慢病管理

第(di)五章(zhang)　2023-2025年中國醫療人(ren)工智能行業上游基礎層(ceng)分析

5.1　中國AI芯片行業發展分析
5.1.1　行業相關介紹
5.1.2　市場發展規模
5.1.3　市場競爭格局
5.1.4　區域布局情況
5.1.5　企業布局情況
5.1.6　行業研究進展
5.1.7　行業投融資情況
5.1.8　行業發展前景
5.2　中國云計算行業發展分析
5.2.1　云計算行業相關介紹
5.2.2　云計算相關政策發布
5.2.3　云計算市場規模分析
5.2.4　云計算細分市場發展
5.2.5　云計算商業模式分析
5.2.6　云計算區域市場發展
5.2.7　云計算企業競爭情況
5.2.8　云計算行業投融資分析
5.2.9　云計算發展前景展望
5.3　中國醫療大數據行業分析
5.3.1　行業政策發布
5.3.2　市場發展現狀
5.3.3　市場競爭格局
5.3.4　區域布局情況
5.3.5　企業布局情況
5.3.6　行業投融資分析
5.3.7　行業發展困境
5.3.8　發展對策建議

第六章(zhang)　2023-2025年中國醫療人工智能行業中游技術層分析(xi)

6.1　醫療人工智能關鍵技術分析
6.1.1　信息和數據處理技術
6.1.2　機器學習技術
6.1.3　人機交互技術
6.2　醫療人工智能技術的典型應用
6.2.1　醫學影像識別
6.2.2　臨床醫療智能決策
6.2.3　智慧醫院
6.2.4　“互聯網+”醫療
6.2.5　應用發展趨勢

第(di)七章　2023-2025年中(zhong)國(guo)醫(yi)療(liao)人工智(zhi)能行業下游應用層分析

7.1　醫療健康人工智能應用綜合分析
7.1.1　“AI+醫療”加速實現醫療普惠
7.1.2　醫療健康行業AI應用價值
7.1.3　醫療健康行業AI應用圖譜
7.2　醫療人工智能在醫院應用分析
7.2.1　診前/診斷
7.2.2　診中治療
7.2.3　醫院AI基建
7.3　醫療人工智能實踐場景之AI病歷分析
7.3.1　電子病歷相關概述
7.3.2　AI在電子病歷中的應用
7.3.3　AI病歷分析的應用案例
7.4　中國醫療人工智能其他應用狀況分析
7.4.1　醫學影像人工智能模型探索
7.4.2　腦機接口研究的突破
7.4.3　人工智能助力藥物研發
7.4.4　心血管醫學影像智能分析
7.4.5　基于混合智能的心血管疾病救治
7.5　醫療人工智能應用案例分析
7.5.1　醫策科技醫療AI應用案例
7.5.2　愛康國賓醫療AI應用案例
7.5.3　平安健康醫療AI應用案例
7.5.4　匯醫慧影醫療AI應用案例
7.5.5　華為云醫療AI應用案例

第(di)八章　2023-2025年(nian)國際醫(yi)療人工智能行業企業布局狀況

8.1　通用電氣醫療公司（GE　Healthcare）
8.1.1　企業發展概況
8.1.2　企業經營情況分析
8.1.3　醫療AI布局狀況
8.2　谷歌（Alphabet　Inc.）
8.2.1　企業發展概況
8.2.2　企業經營情況分析
8.2.3　醫療AI布局狀況
8.3　美敦力公司（Medtronic　Plc）
8.3.1　企業發展概況
8.3.2　企業經營情況分析
8.3.3　醫療AI布局狀況
8.4　強生公司（Johnson　&　Johnson）
8.4.1　企業發展概況
8.4.2　企業經營情況分析
8.4.3　醫療AI布局狀況
8.5　西門子（Siemens）
8.5.1　企業發展概況
8.5.2　企業經營情況分析
8.5.3　醫療AI布局狀況
8.6　英偉達（NVIDIA　Corporation）
8.6.1　企業發展概況
8.6.2　企業經營情況分析
8.6.3　醫療AI布局狀況

第九章(zhang)　2022-2025年(nian)中國(guo)醫療人工智能行(xing)業(ye)(ye)重點企業(ye)(ye)案例分(fen)析

9.1　美年健康
9.1.1　企業發展概況
9.1.2　醫療AI布局狀況
9.1.3　經營效益分析
9.1.4　業務經營分析
9.1.5　財務狀況分析
9.1.6　核心競爭力分析
9.1.7　未來前景展望
9.2　衛寧健康
9.2.1　企業發展概況
9.2.2　醫療AI布局狀況
9.2.3　經營效益分析
9.2.4　業務經營分析
9.2.5　財務狀況分析
9.2.6　核心競爭力分析
9.2.7　公司發展戰略
9.2.8　未來前景展望
9.3　東軟集團
9.3.1　企業發展概況
9.3.2　醫療AI布局狀況
9.3.3　經營效益分析
9.3.4　業務經營分析
9.3.5　財務狀況分析
9.3.6　核心競爭力分析
9.3.7　公司發展戰略
9.3.8　未來前景展望
9.4　中科信息
9.4.1　企業發展概況
9.4.2　醫療AI布局狀況
9.4.3　經營效益分析
9.4.4　業務經營分析
9.4.5　財務狀況分析
9.4.6　核心競爭力分析
9.4.7　未來前景展望
9.5　九安醫療
9.5.1　企業發展概況
9.5.2　醫療AI布局狀況
9.5.3　經營效益分析
9.5.4　業務經營分析
9.5.5　財務狀況分析
9.5.6　核心競爭力分析
9.5.7　公司發展戰略
9.5.8　未來前景展望
9.6　理邦儀器
9.6.1　企業發展概況
9.6.2　醫療AI布局狀況
9.6.3　經營效益分析
9.6.4　業務經營分析
9.6.5　財務狀況分析
9.6.6　核心競爭力分析
9.6.7　公司發展戰略
9.6.8　未來發展前景
9.7　朗瑪信息
9.7.1　企業發展概況
9.7.2　醫療AI布局狀況
9.7.3　經營效益分析
9.7.4　業務經營分析
9.7.5　財務狀況分析
9.7.6　核心競爭力分析
9.7.7　未來前景展望
9.8　其他企業布局情況
9.8.1　數坤科技
9.8.2　鷹瞳科技
9.8.3　深睿醫療
9.8.4　深智透醫
9.8.5　深至科技
9.8.6　醫準智能
9.8.7　悅唯醫療

第十章　2025-2030年中(zhong)國醫(yi)療(liao)人工智能行業投融資狀(zhuang)況分析

10.1　醫療人工智能行業融資現狀分析
10.1.1　行業投融資趨勢
10.1.2　投融資重點場景及產品
10.2　醫療人工智能投資價值評估及建議
10.2.1　投資價值綜合評估
10.2.2　市場機會矩陣分析
10.2.3　市場進入時機判斷
10.3　中國醫療人工智能行業投資壁壘分析
10.3.1　技術壁壘
10.3.2　政策壁壘
10.3.3　市場壁壘
10.3.4　人才壁壘
10.4　2025-2030年醫療人工智能行業投資建議綜述
10.4.1　行業投資建議
10.4.2　行業風險提示

第十一章　2025-2030年中國醫療人(ren)工智能行業(ye)發(fa)展前景及趨勢預(yu)測分(fen)析

11.1　中國醫療人工智能行業發展前景及趨勢
11.1.1　行業發展機遇
11.1.2　行業發展前景
11.1.3　項目落地展望
11.1.4　行業發展趨勢
11.2　2025-2030年中國醫療人工智能行業預測分析
11.2.1　中國醫療人工智能行業影響因素分析
11.2.2　中國醫療人工智能行業市場規模預測

版權聲明

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