2024-2030年中国医疗人工智能行业投资策略探讨及市场规模预测报告

2024-2030年中国医疗人工智能行业投资策略探讨及市场规模预测报告

《2024-2030年中国医疗人工智能行业投资策略探讨及市场规模预测报告》共十三章,包含2019-2023年中国医疗人工智能行业重点企业案例分析,2024-2030年中国医疗人工智能行业投融资状况分析,2024-2030年中国医疗人工智能行业发展前景及趋势预测分析等内容。

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第一章医疗人工智能行业相关概述

1.1 医疗人工智能基本介绍

1.1.1 医疗人工智能的诞生

1.1.2 医疗人工智能发展阶段

1.1.3 医疗人工智能的构成要素

1.2 医疗人工智能的价值分析

1.2.1 缓解漏诊误诊问题

1.2.2 弥补资源供需缺口

1.2.3 提供健康顾问服务

1.2.4 提升制药效率

1.2.5 提升外科手术精准度

1.3 医疗人工智能产业链分析

第二章2019-2023年国际医疗人工智能行业发展分析及经验借鉴

2.1 全球医疗人工智能行业发展状况

2.1.1 行业发展概况

2.1.2 市场规模分析

2.1.3 市场竞争格局

2.1.4 企业布局分析

2.1.5 资本融资状况

2.1.6 行业发展趋势

2.2 美国医疗人工智能行业分析

2.2.1 行业现状分析

2.2.2 细分领域分析

2.2.3 企业布局状况

2.2.4 行业发展机会

2.2.5 行业发展趋势

2.3 其它国家医疗人工智能行业进展

2.3.1 日本

2.3.2 德国

2.3.3 英国

2.3.4 印度

第三章2019-2023年中国医疗人工智能行业发展环境分析

3.1 经济环境

3.1.1 宏观经济概况

3.1.2 对外经济分析

3.1.3 工业运行情况

3.1.4 固定资产投资

3.1.5 宏观经济展望

3.2 政策环境

3.2.1 国际政策分析

3.2.2 国家级政策分析

3.2.3 省级政策分析

3.2.4 市级政策分析

3.3 社会环境

3.3.1 人口红利分析

3.3.2 社会消费规模

3.3.3 居民收入水平

3.3.4 居民消费水平

3.3.5 社会认知现状

3.3.6 社会伦理分析

3.4 产业背景

3.4.1 医疗行业现状分析

3.4.2 人工智能行业现状

第四章2019-2023年中国医疗人工智能行业发展综合分析

4.1 中国医疗人工智能行业现状分析

4.1.1 行业发展条件

4.1.2 市场规模现状

4.1.3 产品线分布状况

4.1.4 行业竞争格局

4.1.5 商业模式分析

4.2 中国医疗人工智能平台建设分析

4.2.1 医疗人工智能平台建设综述

4.2.2 独立医疗人工智能平台模式

4.2.3 嵌入式医疗人工智能平台模式

4.3 中国医疗人工智能行业区域市场分析

4.3.1 医疗人工智能区域分布

4.3.2 浙江医疗人工智能发展

4.3.3 北京医疗人工智能发展

4.4 中国医疗人工智能行业发展面临的挑战

4.4.1 政策与监管方面

4.4.2 技术和人才方面

4.4.3 数据库建设方面

4.4.4 商业模式与运营方面

4.4.5 AI医疗器械审批方面

4.4.6 法律与伦理方面

4.4.7 AI医疗应用方面

4.5 中国医疗人工智能行业发展的对策建议

4.5.1 弥补人才短板

4.5.2 解决数据难题

4.5.3 助力审批工作

4.5.4 探索理论难点

4.5.5 推动行业应用

第五章2019-2023年中国医疗机器人行业发展潜力分析

5.1 医疗机器人行业基本介绍

5.1.1 医疗机器人概念

5.1.2 医疗机器人特点

5.1.3 医疗机器人分类

5.2 2019-2023年中国医疗机器人行业综述

5.2.1 行业发展历程

5.2.2 行业发展地位

5.2.3 行业发展规模

5.2.4 重点应用领域

5.2.5 市场发展瓶颈

5.3 医疗机器人关键技术发展分析

5.3.1 优化设计技术

5.3.2 系统集成技术

5.3.3 远程手术技术

5.3.4 手术导航技术

5.3.5 软体机器人技术

5.3.6 辅助介入治疗技术

5.3.7 医疗与互联网大数据

5.4 中国医疗机器人行业投资价值评估分析

5.4.1 投资价值综合评估

5.4.2 市场机会矩阵分析

5.4.3 市场进入时机判断

5.4.4 行业投资壁垒分析

5.4.5 行业投资建议

5.4.6 行业投资风险提示

5.5 中国医疗机器人行业发展前景展望

5.5.1 产业发展潜力

5.5.2 产品研发方向

5.5.3 未来发展趋势

第六章2019-2023年中国医疗人工智能行业其他细分领域发展潜力分析

6.1 AI医学影像

6.1.1 医学影像行业痛点分析

6.1.2 AI医学影像行业发展优势

6.1.3 AI医学影像行业应用场景

6.1.4 AI医学影像行业规模分析

6.1.5 AI医学影像行业落地情况

6.1.6 AI医学影像行业商业模式

6.2 AI辅助诊断

6.2.1 医疗辅助诊断行业的痛点

6.2.2 AI辅助诊断行业发展优势

6.2.3 AI辅助诊断行业应用场景

6.2.4 AI辅助诊断行业现状分析

6.2.5 AI辅助诊断行业商业模式

6.3 AI药物研发

6.3.1 药物研发领域存在的痛点

6.3.2 AI药物研发行业发展优势

6.3.3 AI在药物研发领域的应用场景

6.3.4 AI药物研发行业现状分析

6.3.5 AI药物研发行业商业模式

6.4 AI健康管理

6.4.1 健康管理行业痛点分析

6.4.2 AI健康管理行业发展优势

6.4.3 AI健康管理行业应用场景

6.4.4 AI健康管理行业现状分析

6.4.5 AI健康管理行业商业模式

6.5 AI疾病预测

6.5.1 基因检测行业存在的痛点

6.5.2 AI疾病预测行业发展优势

6.5.3 AI疾病预测行业应用场景

6.5.4 AI疾病预测行业现状分析

6.5.5 AI疾病预测行业商业模式

6.6 其它细分领域发展潜力分析

6.6.1 虚拟助手

6.6.2 病历/文献分析

6.6.3 医院管理

6.6.4 智能器械

第七章2019-2023年中国医疗人工智能行业上游基础层分析

7.1 中国AI芯片行业发展分析

7.1.1 AI芯片相关介绍

7.1.2 AI芯片市场规模分析

7.1.3 AI芯片区域分布特点

7.1.4 AI芯片布局细分领域

7.1.5 AI芯片重点应用领域

7.1.6 AI芯片研发水平提升

7.1.7 AI芯片发展趋势预测

7.2 中国云计算行业发展分析

7.2.1 云计算产业发展规模

7.2.2 云计算市场需求特点

7.2.3 云计算服务商业模式

7.2.4 云计算产业盈利模式

7.2.5 应用于医疗数据挖掘

7.3 中国医疗大数据行业分析

7.3.1 医疗大数据相关概述

7.3.2 医疗大数据市场发展现状

7.3.3 医疗大数据行业发展规模

7.3.4 医疗大数据市场需求分析

7.3.5 医疗大数据市场供应状况

7.3.6 医疗大数据市场项目申报

7.3.7 医疗大数据企业区域格局

7.3.8 医疗大数据行业发展方向

第八章2019-2023年中国医疗人工智能行业中游技术层分析

8.1 医疗人工智能关键技术分析

8.1.1 信息和数据处理技术

8.1.2 机器学习技术

8.1.3 人机交互技术

8.2 中国医疗人工智能科技发展状况

8.2.1 承担科研课题状况

8.2.2 科研资金投入现状

8.2.3 科技论文产出状况

8.2.4 专利产出现状分析

8.3 医疗人工智能技术的典型应用

8.3.1 文本分析类应用

8.3.2 多模态数据类应用

8.3.3 临床图像类应用

第九章2019-2023年中国医疗人工智能行业下游应用层分析

9.1 医疗人工智能在医院应用调研分析

9.1.1 医院应用分布状况

9.1.2 科室应用分布状况

9.1.3 医院对AI技术需求状况

9.1.4 AI在医院落点难点分析

9.2 中国人工智能临床应用现状分析

9.2.1 参与医院基本状况

9.2.2 人工智能相关机构组织

9.2.3 人工智能相关技术应用状况

9.2.4 医院计划应用人工智能的方向及场景

9.2.5 医疗人工智能临床应用问题

9.3 中国皮肤科人工智能应用状况分析

9.3.1 皮肤科人工智能调查分析

9.3.2 皮肤科人工智能可研产出状况

9.3.3 皮肤科人工智能学术组织状况

9.3.4 皮肤科人工智能研究项目分析

9.3.5 皮肤科人工智能产品研发状况

9.3.6 皮肤科人工智能应用总结分析

9.4 中国医疗人工智能其他应用状况分析

9.4.1 儿科人工智能应用潜力分析

9.4.2 眼科人工智能应用潜力分析

9.4.3 肿瘤科人工智能应用潜力分析

第十章2019-2023年国际医疗人工智能行业企业布局状况

10.1 IBM

10.1.1 企业发展概况

10.1.2 企业经营状况

10.1.3 企业医疗AI布局状况

10.2 谷歌

10.2.1 企业发展概况

10.2.2 企业经营状况

10.2.3 企业AI战略优势

10.2.4 企业医疗AI布局状况

10.3 美敦力

10.3.1 企业发展概况

10.3.2 企业经营状况

10.3.3 企业医疗AI布局状况

10.4 强生

10.4.1 企业发展概况

10.4.2 企业经营状况

10.4.3 企业医疗AI布局状况

10.5 西门子

10.5.1 企业发展概况

10.5.2 企业经营状况

10.5.3 企业医疗AI布局状况

10.6 英伟达

10.6.1 企业发展概况

10.6.2 企业经营状况

10.6.3 企业医疗AI布局状况

第十一章2019-2023年中国医疗人工智能行业重点企业案例分析

11.1 中国医疗人工智能企业发展状况总析

11.1.1 基本状况分析

11.1.2 成立时间分布

11.1.3 企业布局状况

11.1.4 企业投入状况

11.1.5 产品研发状况

11.1.6 企业发展难点

11.2 BAT在医疗人工智能领域布局状况

11.2.1 BAT竞相布局医疗AI

11.2.2 百度医疗AI布局状况

11.2.3 阿里巴巴医疗AI布局状况

11.2.4 腾讯医疗AI布局状况

11.3 北京推想科技有限公司

11.3.1 企业基本概况

11.3.2 医疗AI布局状况

11.3.3 医疗AI产品优势分析

11.3.4 医疗AI产品特点分析

11.4 北京惠每科技有限公司

11.4.1 企业发展概况

11.4.2 医疗AI研发亮点

11.4.3 医疗AI临床应用及反馈

11.5 北京中科寒武纪科技有限公司

11.5.1 企业发展概况

11.5.2 医疗AI产品介绍

11.5.3 医疗AI产品应用形态

11.5.4 医疗AI产品技术优势

11.6 医惠科技有限公司

11.6.1 企业发展概况

11.6.2 企业经营状况分析

11.6.3 人工智能开放平台分析

11.6.4 医疗AI产品应用状况

11.6.5 医疗AI产品优势分析

11.6.6 企业商业模式分析

第十二章2024-2030年中国医疗人工智能行业投融资状况分析

12.1 中国医疗人工智能行业融资现状分析

12.1.1 融资规模现状

12.1.2 融资轮次分布

12.1.3 融资金额分布

12.1.4 热点投资领域

12.2 中国医疗人工智能行业投资价值评估分析

12.2.1 投资价值综合评估

12.2.2 市场机会矩阵分析

12.2.3 进入市场时机判断

12.3 中国医疗人工智能行业投资壁垒分析

12.3.1 竞争壁垒

12.3.2 政策壁垒

12.3.3 技术壁垒

12.3.4 资金壁垒

12.4 2024-2030年医疗人工智能行业投资建议综述

12.4.1 行业投资建议

12.4.2 行业风险提示

第十三章2024-2030年中国医疗人工智能行业发展前景及趋势预测分析

13.1 中国医疗人工智能行业发展前景及趋势

13.1.1 行业前景展望

13.1.2 创新趋势预测

13.1.3 产品发展趋势

13.1.4 技术趋势分析

13.2 2024-2030年中国医疗人工智能行业发展预测分析

13.2.1 2024-2030年中国医疗人工智能产业发展驱动因素分析

13.2.2 2024-2030年中国医疗人工智能产业市场规模预测

图表目录

图表 医疗人工智能发展的三个阶段

图表 医疗人工智能的发展阶段(按照数据和算法角度)

图表 医疗人工智能的三大要素

图表 我国每千人平均医生拥有量

图表 人工智能+院前管理:预测+干预

图表 医疗人工智能产业链传导

图表 医疗人工智能产业链图谱

图表 全球医疗人工智能产业图谱

图表 2019-2023年国内生产总值及其增长速度

图表 2019-2023年三次产业增加值占国内生产总值比重

更多图表见正文……

研究方法

报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息,使用案头研究与市场调研相结合的方式,依据“S-C-P”、“可竞争市场理论”、“新制度经济学”等产业组织理论,科学、综合的使用SWOT、PEST、回归分析等各类型研究模型与方法综合的分析行业各种影响因素。对行业的市场环境、产业政策、市场规模、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。

公司通过对特定行业长期跟踪监测,分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模方面的内容,整合行业、市场企业、渠道、用多层面数据和信息资源,为客户提供深度的行业市场研究报告,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、 细分数据、进出口市场需求特征等,并根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预测。

本公司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。

01数据与资料来源

本公司利用大量的一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等,根据具体行业,应用的二手信息来源具有一定的差异。一般会应用的收集到的二手信息有来自新闻网站及第三方数据库如SEC 文件、公司年报、万得资讯、国研网、中国资讯行数据库、csmar 数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。

一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据,主要采访对象有公司CEO、营销/销售总监、高层管理人员、行业专家、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。

02研究方法与模型

SWOT分析、PEST分析、波特五力模型、行业生命周期理论、S-C-P分析方法、产业结构理论、产业竞争力模型、产业集群理论等。

03规模测算方法(三角测定)

本公司一般会通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时,调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料、供应端及需求端进行比对核查。在资料验证过程中,一般通过三角测定的方式,从供需两个方向出发,验证资料的合理性。

在数据验证过程中,本公司一般采用自上而下和自下而上方法来评估和验证数据的合理。产品关键生产商通过二手及一手信息来确定,行业规模(产销量及产值等),通过一手和二手信息判断,所有的市场份额、数据细分比例等,基于收集到的一手和二手信息核对和评估。本研究涵盖的所有可能影响市场的参数都已经被考虑进去,进行了广泛的细节观察,通过一手资料得到了验证,并进行了分析,以得到最终的定量和定性数据。研究一般包括了关键生产商公开的报告、评论、时事通讯以及对这些生产商相关人员的采访信息。

售后保障
品质保证

智研咨询是行业研究咨询服务领域的领导品牌,公司拥有强大的智囊顾问团,与国内数百家咨询机构,行业协会建立长期合作关系,专业的团队和资源,保证了我们报告的专业性。

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跟踪回访

持续让客户满意是我们一直的追求。公司会安排专业的客服专员会定期电话回访或上门拜访,收集您对我们服务的意见及建议,做到让客户100%满意。

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◆ 本报告分析师具有专业研究能力,报告中相关行业数据及市场预测主要为公司研究员采用桌面研究、业界访谈、市场调查及其他研究方法,部分文字和数据采集于公开信息,并且结合智研咨询监测产品数据,通过智研统计预测模型估算获得;企业数据主要为官方渠道以及访谈获得,智研咨询对该等信息的准确性、完整性和可靠性做最大努力的追求,受研究方法和数据获取资源的限制,本报告只提供给用户作为市场参考资料,本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。

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