2021-2025年中国医疗人工智能(医疗AI)行业分析及行业发展投资策略研究报告

2021-2025年中国医疗人工智能(医疗AI)行业分析及行业发展投资策略研究报告最早在医疗领域进行人工智能探索的尝试出现在上世纪70年代。

1972年，由利兹大学研发的AAPHelp是资料记载当中医疗领域最早出现的人工智能系统。

我国人工智能领域的开发研究始于20世纪80年代初，起步虽然较发达国家晚，但是发展速度迅猛。

进入21世纪以来，我国的医疗人工智能则在更多领域取得长足发展。

从技术发展的历程看，人工智能分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。

第一阶段机器开始像人类一样会计算，传递信息。

第二阶段机器开始看懂和听懂，做出判断，采取一些行动。

第三阶段机器能够像人一样思考，主动采取行动。

从数据有效性和商业模式的发展来看，医疗人工智能应用也可以分为三个阶段：第一阶段为数据整合阶段。

目前已存在深度学习等先进算法，但由于医疗数据标准化低，共享机制弱，导致人工智能在医疗行业的应用领域和效果受限。

在共享机制尚未成熟前，拥有医疗大数据的公司具备竞争优势与议价能力。

第二阶段是“数据共享+感知智能”阶段。

当医疗数据融合到一定程度后，将会在辅助诊疗、图像识别等各领域出现辅助性的商用产品。

在这个阶段，数据和算法优势都成为重要壁垒，有效数据将促进算法的实施得到进一步优化。

第三阶段是“认知智能+健康大数据”阶段。

在此阶段，人工智能整体上从感知智能向认知智能发展，健康大数据的获取成本也将降低，人类将步入个性化医疗时代。

该阶段将出现替代人类医生的人工智能应用。

人工智能的核心是算法，基础条件是数据及计算能力，因此，可以认为医疗与人工智能结合的关键要素是“算法+有效数据+计算能力”。

先进算法是实现医疗人工智能的核心，能够提升数据使用效率。

随着先进算法的不断开发，人工智能从计算智能迈向感知智能，未来将会向认知智能迈进。

先进算法能够提升从信息到“知识”的转化效率，提升智能化程度。

有效的医疗大数据是人工智能应用的基础。

医疗数据的有效性包括三个方面：电子化程度、标准化程度以及共享机制。

电子化程度强调数据和病历的供给量；标准化程度强调数据之间的可比性和通用型；共享机制强调数据获取渠道的便利性和合法性。

只有满足上述三个方面的条件，医疗大数据才能得到有效搜集和应用，进而为人工智能打下基础。

计算能力是医疗人工智能的另一基础条件。

未来随着量子计算以及速度更快的芯片的产生，将进一步推动人工智能应用的发展。

由于医疗人工智能的发展必须以有效的医疗大数据为基础，所以在医疗领域，凡是具备获取有效数据的领域，人工智能均有用武之地，比如在基因测序、辅助诊断、药品研发的方面，医疗人工智能均有不错的发展。

据统计，2019年中国医疗人工智能行业市场规模289.47亿元，2020年中国医疗人工智能行业市场规模383.55亿元，同比增长32.5%。

2016-2021年1季度中国医疗人工智能行业市场规模
本公司出品的研究报告首先介绍了中国医疗人工智能(医疗AI)行业市场发展环境、医疗人工智能(医疗AI)行业整体运行态势等，接着分析了中国医疗人工智能(医疗AI)行业市场运行的现状，然后介绍了医疗人工智能(医疗AI)行业市场竞争格局。

随后，报告对医疗人工智能(医疗AI)行业做了重点企业经营状况分析，最后分析了中国医疗人工智能(医疗AI)行业发展趋势与投资预测。

您若想对医疗人工智能(医疗AI)行业产业有个系统的了解或者想投资中国医疗人工智能(医疗AI)行业，本报告是您不可或缺的重要工具。

本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等医疗人工智能(医疗AI)。

其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计医疗人工智能(医疗AI)及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测医疗人工智能(医疗AI)业。

第一章医疗人工智能行业相关概述12
第二章2018-2021年国际医疗人工智能行业发展分析及经验借鉴20
2.1 全球医疗人工智能行业发展状况 20
2.1.1 市场规模分析20
2.1.2 企业布局情况21
2.1.3 企业发展动态21
2.1.4 行业融资动态21
2.1.5 资本融资状况22
2.1.6 医疗专家协助22
2.2 美国医疗人工智能行业分析 22
2.2.1 行业发展历程22
2.2.2 行业发展政策22
2.2.3 市场发展现状23
2.2.4 关键技术分析24
2.2.5 行业存在问题24
2.3 其它国家医疗人工智能行业发展进展 25
2.3.1 日本25
2.3.2 德国26
2.3.3 英国27
2.3.4 印度28
第三章2018-2021年中国医疗人工智能行业发展环境分析29 3.1 经济环境 29
3.1.1 宏观经济概况29
3.1.2 对外经济分析30
3.1.3 工业运行情况32
3.1.4 固定资产投资34
3.1.5 宏观经济展望35
3.2 政策环境 36
3.2.1 国际政策分析36
3.2.2 国家级政策分析37
3.2.3 行业相关政策分析57
3.2.4 行业政策规范分析62
3.3 社会环境 68
3.3.1 人口红利分析68
3.3.2 社会消费规模69
3.3.3 居民收入水平69
3.3.4 居民消费水平70
3.3.5 教育环境分析71
3.3.6 社会伦理分析71
3.4 产业背景 73
3.4.1 医疗服务现状分析73
3.4.2 人工智能行业现状74
第四章2018-2021年中国医疗人工智能行业发展综合分析75 4.2 中国医疗人工智能商业化发展分析75
4.2.1 行业发展阶段75
4.2.2 企业数据分析75
4.2.3 项目落地情况76
4.2.4 产品审批分析78
4.2.5 行业商业化进度78
4.2.6 行业商业化难点81
4.3 中国医疗人工智能平台建设分析 82
4.3.1 医疗人工智能平台建设综述82
4.3.2 独立医疗人工智能平台模式82
4.3.3 嵌入式医疗人工智能平台模式83
4.3.4 医疗人工智能平台模式对比83
4.4 中国医疗人工智能行业区域市场分析 84
4.4.1 医疗人工智能区域分布84
4.4.2 浙江医疗人工智能发展85
4.4.3 北京医疗人工智能发展85
4.5 中国医疗人工智能行业发展面临的挑战86
4.5.1 政策与监管方面86
4.5.2 技术和人才方面87
4.5.3 数据库建设方面87
4.5.4 商业模式与运营方面89
4.5.5 AI医疗器械审批方面89
4.5.6 法律与伦理方面89
4.5.7 AI医疗应用方面91
4.6 中国医疗人工智能行业发展的对策建议91
4.6.1 弥补人才短板91
4.6.2 解决数据难题92
4.6.3 助力审批工作92
4.6.4 探索理论难点92
4.6.5 推动行业应用92
第五章2018-2021年中国医疗机器人行业发展潜力分析93 5.1 医疗机器人行业基本介绍93
5.1.1 医疗机器人概念93
5.1.2 医疗机器人特点93
5.1.3 医疗机器人分类93
5.1.4 医疗机器人产业链95
5.2 2018-2021年中国医疗机器人行业综述96
5.2.1 行业发展历程96
5.2.2 行业发展地位96
5.2.3 行业发展规模96
5.2.4 市场需求因素97
5.2.5 重点应用领域97
5.2.6 市场发展瓶颈97
5.3 医疗机器人关键技术发展分析98
5.3.1 优化设计技术98
5.3.2 系统集成技术98
5.3.3 远程手术技术98
5.3.4 手术导航技术98
5.3.5 软体机器人技术98
5.3.6 辅助介入治疗技术99
5.4 中国医疗机器人行业投资价值评估分析99
5.4.1 投资价值综合评估99
5.4.2 市场机会矩阵分析100
5.4.3 市场进入时机判断102
5.4.4 行业投资壁垒分析102
5.4.5 行业投资建议102
5.4.6 行业投资风险提示102
5.5 中国医疗机器人行业发展前景展望103
5.5.1 产业发展潜力103
5.5.2 产品研发方向103
5.5.3 未来发展趋势103
第四章2018-2021年中国医疗人工智能行业发展综合分析105
4.1 中国医疗人工智能行业现状分析 105
4.1.1 行业发展条件105
4.1.2 市场规模分析106
4.1.3 行业图谱分析107
4.1.4 商业模式分析108
第六章2018-2021年中国医疗人工智能行业其他细分领域发展潜力分析115 6.1 AI医学影像115
6.1.1 医学影像行业痛点分析115
6.1.2 AI医学影像行业应用场景115
6.1.3 AI医学影像行业规模分析117
6.1.4 AI医学影像行业落地情况119
6.1.5 AI医学影像行业商业模式119
6.2 AI辅助诊断120
6.2.1 医疗辅助诊断行业的痛点120
6.2.2 AI辅助诊断行业应用场景121
6.2.3 AI辅助诊断行业现状分析122
6.2.4 AI辅助诊断行业商业模式122
6.3 AI药物研发123
6.3.1 药物研发领域存在的痛点123
6.3.2 AI药物研发行业发展优势124
6.3.3 AI药物研发行业现状分析125
6.3.4 AI药物研发行业商业模式127
6.4 AI健康管理127
6.4.1 健康管理行业痛点分析127
6.4.2 AI健康管理行业发展优势128
6.4.3 AI健康管理行业应用场景129
6.4.4 AI健康管理行业现状分析131
6.4.5 AI健康管理行业商业模式132
6.5 AI疾病预测133
6.5.1 基因检测行业存在的痛点133
6.5.2 AI疾病预测行业发展优势133
6.5.3 AI疾病预测行业应用场景133
6.5.4 AI疾病预测行业现状分析134
6.6 其它细分领域发展潜力分析 137
6.6.1 虚拟助手137
6.6.2 电子病历138
6.6.3 医院管理139
6.6.4 智能器械142
第七章2018-2021年中国医疗人工智能行业上游基础层分析150 7.1 中国AI芯片行业发展分析150
7.1.1 行业发展阶段150
7.1.2 商业发展模式150
7.1.3 市场发展规模151
7.1.4 市场发展动态151
7.1.5 行业融资情况151
7.1.6 行业发展对策152
7.1.7 行业发展趋势152
7.2 中国云计算行业发展分析153
7.2.1 中国云计算产业运行特点153
7.2.2 云计算服务商业模式分析154
7.2.3 中国云市场规模状况分析154
7.2.4 中国公有云市场规模状况154
7.2.5 中国公有云市场结构分析154
7.2.6 公共云计算市场发展特征155
7.2.7 中国私有云市场规模状况155
7.3 中国医疗大数据行业分析156
7.3.1 市场发展现状156
7.3.2 行业扶持政策156
7.3.3 市场发展规模156
7.3.4 市场合作动态157
7.3.5 市场供应状况157
7.3.6 市场项目申报158
7.3.7 行业发展缺陷158
7.3.8 发展对策建议159
第八章2018-2021年中国医疗人工智能行业中游技术层分析160 8.1 医疗人工智能关键技术分析 160
8.1.1 信息和数据处理技术160
8.1.2 机器学习技术160
8.1.3 人机交互技术160
8.2 中国医疗人工智能科技发展状况 161
8.2.1 承担科研课题状况161
8.2.2 科研资金投入现状161
8.2.3 科技论文产出状况161
8.2.4 专利产出现状分析162
8.3 医疗人工智能技术的典型应用162
8.3.1 文本分析类应用162
8.3.2 多模态数据类应用163
8.3.3 临床图像类应用163
第九章2018-2021年中国医疗人工智能行业下游应用层分析164 9.1 人工智能在医疗健康领域的应用 164
9.2 医疗人工智能在医院应用调研分析166
9.2.1 医院应用分布状况166
9.2.2 科室应用分布状况166
9.2.3 医院对AI技术需求状况166
9.2.4 AI在医院落点难点分析168
9.3 中国人工智能临床应用现状分析 168
9.3.1 中国人工智能临床应用现状168
9.3.2 参与医院基本状况169
9.3.3 人工智能相关机构组织169
9.3.4 人工智能相关技术应用状况169
9.3.5 医院计划应用人工智能的方向及场景170
9.3.6 医疗人工智能临床应用问题172
9.4 中国皮肤科人工智能应用状况分析173
9.4.1 皮肤科人工智能调查分析173
9.4.2 皮肤科人工智能可研产出状况174
9.4.3 皮肤科人工智能学术组织状况174
9.4.4 皮肤科人工智能研究项目分析174
9.4.5 皮肤科人工智能产品研发状况174
9.4.6 皮肤科人工智能应用总结分析175
9.5 中国医疗人工智能其他应用状况分析 175
9.5.1 儿科人工智能应用潜力分析175
9.5.2 眼科人工智能应用潜力分析175
9.5.3 肿瘤科人工智能应用潜力分析176
第十章2018-2021年国际医疗人工智能行业企业布局状况177 10.1 通用电气177
10.1.1 企业发展概况177
10.1.2 企业经营状况177
10.1.3 企业医疗AI布局状况180
10.2 谷歌181
10.2.1 企业发展概况181
10.2.2 企业经营状况182
10.2.3 企业AI战略优势184
10.2.4 企业医疗AI布局状况185
10.3 美敦力187
10.3.1 企业发展概况187
10.3.2 企业经营状况187
10.3.3 企业医疗AI布局状况190
10.4 强生190
10.4.1 企业发展概况190
10.4.2 企业经营状况190
10.4.3 企业医疗AI布局状况193
10.5 西门子194
10.5.1 企业发展概况194
10.5.2 企业经营状况194
10.5.3 企业医疗AI布局状况194
10.6 英伟达195
10.6.1 企业发展概况195
10.6.2 企业经营状况196
10.6.3 企业医疗AI布局状况198
第十一章2018-2021年中国医疗人工智能行业重点企业案例分析200 11.1 中国医疗人工智能企业发展状况总析200
11.1.1 万东医疗200
11.1.2 安翰医疗200
11.1.3 平安数字信息科技（深圳）有限公司200
11.2 BAT在医疗人工智能领域布局状况202
11.2.1 BAT竞相布局医疗AI 202
11.2.2 百度医疗AI布局状况202
11.2.3 阿里巴巴医疗AI布局203
11.2.4 腾讯医疗AI布局状况203
11.3 推想医疗科技股份有限公司203
11.3.1 企业基本概况203
11.3.2 医疗AI布局状况203
11.3.3 医疗AI产品优势204
11.3.4 医疗AI产品特点分析205
11.4 北京惠每科技有限公司205
11.4.1 企业发展概况205
11.4.2 医疗AI研发亮点205
11.4.3 医疗AI临床应用205
11.5 深睿医疗206
11.5.1 企业发展概况206
11.5.2 医疗AI布局状况206
11.5.3 医疗AI产品介绍207
11.6 医惠科技有限公司208
11.6.1 企业发展概况208
11.6.2 医疗AI产品应用208
11.6.3 医疗AI产品优势209
11.6.4 企业商业模式分析209
第十二章2021-2025年中国医疗人工智能行业投融资状况分析211 12.1 中国医疗人工智能行业融资现状分析211
12.1.1 行业融资情况211
12.1.2 行业融资金额211
12.1.3 行业融资轮次211
12.1.4 典型融资数量212
12.2 医疗人工智能投资价值评估及建议 214
12.2.1 投资价值综合评估214
12.2.2 市场机会矩阵分析214
12.2.3 市场进入时机判断214
12.3 中国医疗人工智能行业投资壁垒分析215
12.3.1 竞争壁垒215
12.3.2 政策壁垒215
12.3.3 技术壁垒215
12.3.4 资金壁垒215
12.4 2021-2025年医疗人工智能行业投资建议综述216
12.4.1 行业投资建议216
12.4.2 行业风险提示220
第十三章2021-2025年中国医疗人工智能行业发展前景及趋势预测分析221 13.1 中国医疗人工智能行业发展前景及趋势221
13.1.1 行业发展前景221
13.1.2 行业发展展望221
13.1.3 产品发展趋势223
13.1.4 监管趋势分析224
13.1.5 技术趋势分析225
13.2 2021-2025年中国医疗人工智能行业预测分析226
13.2.1 2021-2025年中国医疗人工智能行业影响因素分析226
13.2.2 2021-2025年中国医疗AI产业市场规模预测227
图表目录
图表1 2016-2021年1季度全球医疗人工智能行业市场规模20
图表2 2016-2021年1季度美国医疗人工智能行业市场规模23
图表3 2016-2021年1季度日本医疗人工智能行业市场规模25
图表4 2016-2021年1季度德国医疗人工智能行业市场规模26
图表5 2016-2021年1季度英国医疗人工智能行业市场规模27
图表6 2016-2021年1季度印度医疗人工智能行业市场规模28
图表7 2016-2021年1季度中国国内生产总值(GDP) 29
图表8 2019-2021年3月份中国海关进出口增减情况一览表31
图表9 2019-2021年3月份中国工业增加值增长33
图表10 2019-2021年3月份中国城镇固定资产投资34
图表11 2021年1季度居民人均可支配收入平均数与中位数69
图表12 2021年1季度居民人均消费支出及构成71
图表13 2020年中国医疗人工智能区域分布84
图表14 医疗机器人产业链95
图表15 2016-2021年1季度中国医疗人工智能行业市场规模106
图表16 医疗人工智能产业链图谱107
图表17 我国人工智能医学影像行业主要参与者117
图表18 部分AI+医学影像公司及其业务模式120
图表19 病理AI行业产业链121
图表20 通用电气经营情况177
图表21 谷歌经营情况182
图表22 美敦力经营情况187
图表23 强生经营情况190
图表24 英伟达经营情况196
图表25 深睿医疗经历过4轮融资207
图表26 医疗人工智能企业布局211
图表27 医疗人工智能主要企业融资情况212
图表28 2021-2025年我国医疗人工智能市场规模预测227。