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智慧医疗人工智能的应用
;;;项目研究背景;ResearchObjectives
?目前我们可以非常清楚地看到,“人工智能+医疗”是近年来从事医疗领域的科技类公司最推崇的企业标签之一,其涉及的公司类型和产品类型极其丰富,正在改变着传统的医疗产业。
?亿欧智库希望通过此次综合、多维度的研究,深入理解“人工智能+医疗”的内涵与外沿,透过“人工智能+医疗”各应用场景,了
解医疗人工智能公司的产品形态与业务模式,通过数据观察目前公司整体发展状况,并对医疗人工智能的未来进行预测。具体内容
包括:;项目研究方法;主要研究发现;;;Part2.人工智能+医疗综述人工智能+医疗概念解读;“人工智能”定义:从行为与功能,到新学科与新科学;Part2.人工智能+医疗综述人工智能+医疗概念解读;Part2.人工智能+医疗综述人工智能+医疗概念解读;Part2.人工智能+医疗综述人工智能+医疗概念解读;;Part2.人工智能+医疗综述医疗产业宏观环境分析;Part2.人工智能+医疗综述医疗产业宏观环境分析;Part2.人工智能+医疗综述医疗产业宏观环境分析;;Part2.人工智能+医疗综述医疗产业宏观环境分析;Part2.人工智能+医疗综述医疗产业宏观环境分析;;Part2.人工智能+医疗综述人工智能+医疗发展条件;Part2.人工智能+医疗综述人工智能+医疗发展条件;Part2.人工智能+医疗综述人工智能+医疗发展条件;Part2.人工智能+医疗综述人工智能+医疗发展条件;Part2.人工智能+医疗综述人工智能+医疗发展条件;Part2.人工智能+医疗综述人工智能+医疗发展条件;Part2.人工智能+医疗综述人工智能+医疗发展条件;Part2.人工智能+医疗综述人工智能+医疗发展条件;Part2.人工智能+医疗综述人工智能+医疗发展条件;;Part3.八大应用场景解析;Part3.八大应用场景解析;;Part3.八大应用场景解析虚拟助理应用场景;医疗人工智能;语音电子病历,国内三家公司提供产品,口音成为最大阻碍,
医院采购预算及其灵活性产生积极推动作用;智能导诊机器人,2017年在各地医院开始落地,机器人制造厂
商均有发展机会;有哪些信誉好的足球投注网站症状
医疗人工智能;推荐用药消费市场潜力巨大,通过toB业务迅速扩散服务,同
时优化算法模型,升级产品;;医学???像,通过计算机视觉,实现病灶识别与标注等多种需求;我国影像科/放疗科医生供给不足、误诊/漏诊率较高。AI与医
学影像结合,节约时间,提高诊断、放疗及手术精准度;由于数据短缺、成本较大和门槛较高等因素,AI+医学影像产
品落地速度缓慢;产品大多处于医院试用阶段,公司尚未盈利;产业链上下游均
有业务拓展空间;病灶识别与标注,产品需符合医生日常工作流程;“教育市
场”过程艰难,说服医院需要大量时间和精力;医疗人工智能;医疗人工智能;医疗人工智能;;;医疗大数据辅助诊疗三大难题,科研合作打破医院数据壁垒;认知计算,非结构化数据认知能力,盘点三大商业应用;IBMWatsonforOncology作为先进的认知计算系统,落地
中国仍存在方案接受度和本土化两大难题;;医疗机器人:国内高等院所研究步伐紧凑,市场潜力巨大;;;疾病风险预测:通过基因测序与检测,完成疾病风险预测;人类基因组计划促进基因测序进步,推动商业化进程;;;药物挖掘:AI助力缩短新药研发时间,降低研发成本,使低成
本、快速研发个性化治疗药物成为可能;AI可有效解决研发周期长、研发成本高、研发成功率低等痛点;
相关公司需时间积淀,短期很难产生营收数据;AI+药物挖掘公司需针对疾病本身特点进行业务规划,例如对
肿瘤治疗进行全产业链布局,以弥补新药研发的局限;;健康管理:包含营养学、身体健康管理、精神健康管理三大子
场景;营养学,制定个性化饮食搭配方案,低成本杀死抗生素耐药菌;“每日三次”通过菜品识别,给出饮食指导,尚在积累期;国
人尚未树立营养饮食意识;身体健康管理,数据分析驱动行为干预;智能硬件及手机“数据孤岛”明显,难以挖掘数据深层价值;数据/服务接入,通过AI规范用户健康行为;通过线下体验式
营销+线上游戏化管理,构建B2B2C模式;构建数字健康管理的产业链条,提供精准的健康管理解决方案;医疗人工智能;医疗人工智能;精神健康管理:精神疾病管理,对精神疾病进行预测和治疗;我国精神疾病患病人数较多,精神疾病患者数量大,并呈逐年
增长的趋势;我国精神疾病医护人员十分短缺;“AI+精神疾病管理”领域
市场潜力巨大,并有成熟研究成果与海外公司案例可供借鉴;依托于数据挖掘技术,自主设计智能量表预测与诊断包括精神
疾病在内的17种常见病;MIT研究成果商业化,Comp
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