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在當今這個信息爆炸的時代，如何精準把握市場動態，洞悉行業趨勢，成為企業和投資者共同關注的焦點。為此，智研咨詢分析團隊傾力打造的《2024-2030年中國AI醫療行業市場研究分析及發展前景研判報告》，旨在為各界精英提供最具研判性和實用性的行業分析。
本報告匯聚了智研咨詢研究團隊的集體智慧，結合國內外權威數據，深入剖析了AI醫療行業的發展現狀、競爭格局以及未來趨勢。我們秉承專業、嚴謹的研究態度，通過多維度、全方位的數據分析，力求為讀者呈現一個清晰、立體的行業畫卷。
在內容方面，報告不僅涵蓋了行業的深度解讀，還對AI醫療產業進行了細致入微的探討。無論是政策環境、市場需求，還是技術創新、資本運作，我們都進行了詳盡的闡述和獨到的分析。此外，我們還特別關注了行業內的領軍企業，深入剖析了它們的成功經驗和市場策略。
AI醫療則是指運用先進的人工智能技術，包括機器學習、自然語音處理、深度學習等技術對藥物開發、患者診療等環節進行智能化管理和升級，從而提高醫療服務的效率和質量。近年來，隨著我國人工智能產業呈現蓬勃發展勢頭，在技術創新、產業生態、融合應用等方面取得了明顯進展，疊加在政府與企業推動下，國內AI醫療相關技術及產品研發進程不斷加快，全國AI醫療滲透度明顯提升。數據顯示，我國AI醫療市場規模已從2019年的27億元快速增長至2023年的88億元，年復合增速高達34%。
AI醫療產業鏈包括上游基礎層、中游技術層和下游應用層，以及服務終端患者。上游基礎層包括數據、算法、算力等。其中數據服務尚未建成核心技術壁壘，目前參與者眾多；而算力領域呈寡頭局面。中游技術層包括CV、NLP、知識圖譜、智能語音等技術組成，其中基于深度學習的計算機視覺發展快，參與者技術相對成熟。下游應用層包括AI醫療影像、CDSS、醫療機器人、醫學數據智能平臺等各類應用。
根據互聯網周刊以及中關村云計算產業聯盟相關榜單，一方面，我國AI醫療行業快速發展，誕生了一批以德睿智藥、劑泰醫藥、零假設科技、森億智能為代表的新興企業，且已經具備了一定的技術積累和品牌效應；另一方面，以阿里、平安、百度、京東為代表的大數據模型企業AI醫療布局力度持續加大。
作為國內知名的研究機構，我們始終堅持以客戶為中心，以市場為導向，致力于提供最具價值的研究成果。我們相信，《2024-2030年中國AI醫療行業市場研究分析及發展前景研判報告》將為您的決策提供有力的數據支撐和戰略指導，助您在激烈的市場競爭中搶占先機，實現價值的最大化。
【特別說明】
1）內容概況部分為我司關于該研究報告核心要素的提煉與展現，內容概況中存在數據更新不及時情況，最終出具的報告數據以年度為單位監測更新。
2）報告最終交付版本與內容概況在展示形式上存在一定差異，但最終交付版完整、全面的涵蓋了內容概況的相關要素。報告將以PDF格式提供。
第1章AI醫療行業研究界定及發展環境剖析
1.1 AI醫療行業的研究范圍界定及統計說明
1.1.1 AI醫療行業的界定
（1）AI醫療的界定
（2）AI醫療與AI醫療
（3）AI醫療的特性
1.1.2 行業所屬的國民經濟統計代碼
1.1.3 本報告的數據來源及統計標準說明
1.2 AI醫療行業政策環境
1.2.1 行業監管體系及機構介紹
1.2.2 行業標準體系建設現狀
（1）現行標準
（2）即將實施標準
1.2.3 AI醫療行業發展相關政策規劃匯總及解讀
（1）行業發展相關政策及規劃匯總
（2）行業發展重點政策及規劃解讀
1.2.4 政策環境對AI醫療行業發展的影響分析
1.3 AI醫療行業經濟環境
1.3.1 宏觀經濟發展現狀
1.3.2 宏觀經濟發展展望
1.3.3 行業發展與宏觀經濟相關性分析
1.4 AI醫療行業社會環境
1.4.1 中國人口規模及老齡化現狀
1.4.2 城鎮化水平不斷提高
1.4.3 中國居民收入及支出
（1）居民收入水平
（2）居民消費支出水平
1.4.4 中國居民消費結構及消費習慣的變化
1.4.5 中國居民消費升級發展研究
1.4.6 中國慢性病患病率
1.4.7 中國醫療衛生服務供需矛盾
1.4.8 社會環境對行業發展的影響分析
1.5 AI醫療行業技術環境
1.5.1 中國AI醫療技術發展階段
1.5.2 AI醫療的關鍵技術分析
1.5.3 AI醫療行業技術研發創新現狀
1.5.4 AI醫療行業相關技術專利
1.5.5 AI醫療行業技術發展趨勢
1.5.6 技術環境對行業發展帶來的深刻影響分析
第2章全球AI醫療行業發展趨勢及前景預測
2.1 全球AI醫療行業發展現狀及市場規模測算
2.1.1 全球AI醫療發展歷程
2.1.2 全球AI醫療行業發展現狀
（1）全球醫療衛生支出規模
（2）全球醫療信息化發展現狀
（3）全球AI醫療發展現狀
2.1.3 全球AI醫療行業市場規模
2.2 全球AI醫療行業區域發展格局與重點區域發展經驗借鑒
2.2.1 全球AI醫療區域發展現狀
2.2.2 全球AI醫療行業重點區域發展經驗借鑒
（1）美國AI醫療行業
（2）日本AI醫療行業
（3）歐洲AI醫療行業
2.3 全球AI醫療行業企業競爭格局及代表性企業案例分析
2.3.1 全球AI醫療企業競爭格局
2.3.2 全球AI醫療代表性企業的AI醫療行業布局案例
（1）日本東芝（Toshiba）公司
（2）美國通用電氣（GE）公司
（3）德國西門子（Siemens）公司
（4）美國碧迪公司
2.3.3 全球AI醫療企業兼并重組動態
2.4 全球AI醫療行業發展趨勢及市場前景預測
2.4.1 全球AI醫療行業發展趨勢
2.4.2 全球AI醫療行業市場前景預測
第3章中國AI醫療行業的發展與市場痛點分析
3.1 中國醫療衛生資源現狀及醫療信息化發展現狀
3.1.1 中國醫療衛生體系架構
3.1.2 中國醫療衛生資源
（1）中國醫療衛生機構數量
（2）衛生技術人員人數
（3）醫療機構床位
3.1.3 中國醫療行業投資規模
（1）衛生總費用
（2）VC/PE融資規模
（3）IPO融資規模
3.1.4 中國醫藥體制改革與發展
3.1.5 中國醫療信息化行業發展歷程和整體架構
（1）我國醫療信息化發展歷程
（2）我國醫療信息化整體架構
（3）中國醫療信息化行業發展階段
（4）中國醫療信息化行業發展規模
（5）醫療信息化行業細分市場規模
3.1.6 醫療信息化投入統計分析
3.2 中國AI醫療行業發展歷程及所處發展階段
3.2.1 中國AI醫療發展歷程
3.2.2 中國AI醫療所處發展階段
3.3 AI醫療行業發展必要性及商業模式分析
3.3.1 人工智能給醫療行業帶來的變革
3.3.2 AI醫療的價值及發展必要性
3.3.3 AI醫療行業商業模式分析
3.4 中國AI醫療行業發展現狀
3.4.1 中國AI醫療行業參與者類型
3.4.2 中國AI醫療發展現狀
3.4.3 中國AI醫療行業市場規模測算
3.5 中國AI醫療行業市場發展痛點分析
第4章中國AI醫療行業競爭狀態及市場格局分析
4.1 AI醫療行業波特五力模型分析
4.1.1 行業現有競爭者分析
4.1.2 行業潛在進入者威脅
4.1.3 行業替代品威脅分析
4.1.4 行業供應商議價能力分析
4.1.5 行業購買者議價能力分析
4.1.6 行業競爭情況總結
4.2 中國AI醫療行業市場格局及集中度分析
4.2.1 中國醫療信息化市場競爭
4.2.2 中國AI醫療市場競爭分析
4.2.3 中國AI醫療行業市場集中度分析
（1）中國醫療信息化市場集中度
（2）中國AI醫療行業市場集中度
4.3 中國AI醫療行業投融資、兼并與重組分析
4.3.1 行業投融資發展狀況
（1）投融資主體
（2）投融資方式
（3）投融資事件匯總
（4）投融資信息匯總
（5）投融資趨勢預測
4.3.2 行業兼并與重組狀況
（1）兼并與重組事件匯總
（2）兼并與重組動因分析
（3）兼并與重組案例分析
（4）兼并與重組趨勢預判
4.4 中國AI醫療行業區域發展格局
4.4.1 中國AI醫療行業區域發展格局
4.4.2 重點區域AI醫療行業發展布局現狀
（1）北京
（2）上海
（3）深圳
（4）廣州
4.4.3 中國AI醫療行業區域發展潛力預判
第5章中國AI醫療行業產業鏈全景深度解析
5.1 AI醫療行業產業鏈梳理及成本效益分析
5.1.1 AI醫療產業鏈梳理
5.1.2 AI醫療行業投入與效益
5.2 中國互聯網基礎建設及在線醫療發展狀況
5.2.1 互聯網基礎資源
（1）IPv6規模部署提速，基礎資源持續優化
（2）醫療網站及應用軟件的IPv6支持現狀
5.2.2 互聯網網民規模及在線醫療用戶規模
（1）網民規模
（2）在線醫療用戶規模
5.2.3 中國在線醫療發展狀況
（1）服務供給能力
（2）付費模式及在線醫療業務收入
（3）在線醫療服務內容
（4）在線醫療平臺建設情況
5.3 AI醫療基礎設施建設與支持現狀
5.3.1 中國AI醫療專網建設與運營發展現狀
5.3.2 醫療大數據的發展現狀
5.3.3 智能化醫療硬件及終端設備發展現狀
5.3.4 智能化醫療運行及應用軟件開發應用現狀
5.4 中國AI醫療行業細分領域發展分析
5.4.1 人工智能+醫院管理
5.4.2 人工智能+精準醫療
5.4.3 人工智能+醫學影像
5.4.4 人工智能+醫藥研發
5.4.5 人工智能+醫療機器人
5.4.6 人工智能+醫療支付
5.4.7 人工智能+健康管理
5.4.8 人工智能+公共服務
5.5 中國AI醫療行業下游需求分析
5.5.1 醫療衛生機構端
5.5.2 消費者端
5.6 中國AI醫療體系運營維護市場
5.7 中國AI醫療體系安全風險管控
第6章中國AI醫療產業鏈代表性企業布局案例研究
6.1 中國AI醫療產業鏈代表性企業發展布局對比
6.2 中國AI醫療產業鏈代表性企業發展布局案例
6.2.1 阿里健康信息技術有限公司
（1）企業發展歷程及基本信息
（2）企業整體經營效益
（3）企業整體業務架構
（4）企業AI醫療業務布局
（5）企業發展AI醫療業務的優劣勢分析
6.2.2 深圳市騰訊計算機系統有限公司
（1）企業發展歷程及基本信息
（2）企業整體經營效益
（3）企業整體業務架構
（4）企業AI醫療業務布局
（5）企業發展AI醫療業務的優劣勢分析
6.2.3 衛寧健康科技集團股份有限公司
（1）企業發展歷程及基本信息
（2）企業整體經營效益
（3）企業整體業務架構
（4）企業AI醫療業務布局
（5）企業發展AI醫療業務的優劣勢分析
6.2.4 用友醫療衛生信息系統有限公司
（1）企業發展歷程及基本信息
（2）企業整體經營效益
（3）企業整體業務架構
（4）企業AI醫療業務布局
（5）企業發展AI醫療業務的優劣勢分析
6.2.5 平安健康醫療科技有限公司
（1）企業發展歷程及基本信息
（2）企業整體經營效益
（3）企業整體業務架構
（4）企業AI醫療業務布局
（5）企業發展AI醫療業務的優劣勢分析
6.2.6 天津九安醫療電子股份有限公司
（1）企業發展歷程及基本信息
（2）企業整體經營效益
（3）企業整體業務架構
（4）企業AI醫療業務布局
（5）企業發展AI醫療業務的優劣勢分析
6.2.7 微醫控股（浙江）有限公司
（1）企業發展歷程及基本信息
（2）企業整體經營效益
（3）企業整體業務架構
（4）企業AI醫療業務布局
（5）企業發展AI醫療業務的優劣勢分析
6.2.8 萬達信息股份有限公司
（1）企業發展歷程及基本信息
（2）企業整體經營效益
（3）企業整體業務架構
（4）企業AI醫療業務布局
（5）企業發展AI醫療業務的優劣勢分析
6.2.9 易聯眾信息技術股份有限公司
（1）企業發展歷程及基本信息
（2）企業整體經營效益
（3）企業整體業務架構
（4）企業AI醫療業務布局
（5）企業發展AI醫療業務的優劣勢分析
6.2.10 東華軟件股份公司
（1）企業發展歷程及基本信息
（2）企業整體經營效益
（3）企業整體業務架構
（4）企業AI醫療業務布局
（5）企業發展AI醫療業務的優劣勢分析
第7章中國AI醫療行業市場前瞻及投資策略建議
7.1 中國AI醫療行業市場前瞻
7.1.1 AI醫療行業發展潛力評估
7.1.2 AI醫療行業市場前景/容量預測
7.1.3 AI醫療行業建設發展趨勢預判
7.2 中國AI醫療行業投資特性
7.2.1 行業進入與退出壁壘
7.2.2 行業投資風險預警
7.3 中國AI醫療行業投資價值與投資機會
7.3.1 行業投資價值評估
7.3.2 行業投資機會分析
7.4 中國AI醫療行業投資策略與可持續發展建議
7.4.1 行業投資策略與建議
7.4.2 行業可持續發展建議
圖表目錄
圖表1：AI醫療主要特點
圖表2：行業所屬的國民經濟統計代碼
圖表3：本報告的主要數據來源及統計標準說明
圖表4：截至2023年AI醫療行業標準匯總
圖表5：截至2023年AI醫療行業發展政策匯總
圖表6：截至2023年AI醫療行業發展政策解讀
圖表7：2019-2023年中國大陸人口數量情況（單位：億人）
圖表8：2019-2023年中國城鎮人口及增速（單位：億人，%）
圖表9：2019-2023年中國城鎮化率（單位：%）
圖表10：2019-2023年中國居民人均可支配收入及增長速度（單位：元，%）
圖表11：2019-2023年中國居民人均消費支出（單位：元）
圖表12：2019-2023年中國城鎮家庭消費結構（單位：元）
圖表13：2023年全國城鎮居民人均消費支出結構（單位：%）
圖表14：居民消費習慣轉變情況
圖表15：中國消費升級演進趨勢
圖表16：發達國家AI醫療發展的主要特點列表
圖表17：全球AI醫療行業發展趨勢分析
圖表18：2019-2023年中國醫療衛生機構數量統計（單位：萬個，%）
圖表19：2019-2023年中國衛生技術人員人數（單位：萬人，%）
圖表20：2019-2023年中國醫療機構床位統計（單位：萬張，%）
圖表21：2019-2023年中國衛生總費用及占GDP比重（單位：億元，%）
圖表22：中國醫療信息化發展歷程
圖表23：醫療衛生體系“四梁八柱”結構圖
圖表24：我國醫療信息化建設框架
圖表25：我國醫療信息化整體框架
圖表26：我國醫療信息化各階段示意圖
圖表27：我國醫療信息化各階段內容
圖表28：2019-2023年中國醫療信息化行業市場規模（單位：億元，%）
圖表29：2019-2023年中國醫療信息化行業市場結構（單位：%）
圖表30：2019-2023年醫療信息化行業硬件市場規模（單位：億元，%）
更多圖表見正文……
◆ 本報告分析師具有專業研究能力，報告中相關行業數據及市場預測主要為公司研究員采用桌面研究、業界訪談、市場調查及其他研究方法，部分文字和數據采集于公開信息，并且結合智研咨詢監測產品數據，通過智研統計預測模型估算獲得；企業數據主要為官方渠道以及訪談獲得，智研咨詢對該等信息的準確性、完整性和可靠性做最大努力的追求，受研究方法和數據獲取資源的限制，本報告只提供給用戶作為市場參考資料，本公司對該報告的數據和觀點不承擔法律責任。
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01
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02
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03
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04
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05
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06
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07
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08
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![2023年中國AI醫療行業發展環境（PEST）分析：AI醫療有效改善醫療資源緊缺和醫療支出上升等問題[圖]](http://img.chyxx.com/images/2022/0330/83e55e0fd01cd7eb3b56b758f35281ec8d2514ab.png?x-oss-process=style/w320)
