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第一章 人工智能赋能医疗健康行业1

1.1 人工智能＋医疗健康发展背景2

1.1.1 行业痛点激发新需求2

1.1.2 技术突破提供新手段5

1.1.3 政策出台营造新环境8

1.2 人工智能＋医疗健康能做什么9

1.2.1 医疗健康信息化的技术进化史9

1.2.2 诊前：疾病预防与健康管理11

1.2.3 诊前：基因测序12

1.2.4 诊中：医学影像辅助诊断12

1.2.5 诊中：临床辅助决策13

1.2.6 诊中：医用机器人14

1.2.7 诊后：康复辅助15

1.2.8 生物医药16

1.3 人工智能＋医疗健康技术产业体系16

1.3.1 人工智能＋医疗健康技术体系16

1.3.2 人工智能＋医疗健康产业生态19

1.3.3 人工智能＋医疗健康产业格局21

第二章 医学图像识别，计算机辅助医生“阅片”25

2.1 应用场景26

2.1.1 发展背景26

2.1.2 主要应用场景29

2.2 关键技术33

2.2.1 技术发展现状33

2.2.2 模型设计36

2.2.3 模型构建36

2.2.4 算法选择37

2.2.5 服务建立39

2.3 业务模式40

2.3.1 产业发展模式40

2.3.2 应用难点42

第三章 临床决策支持系统，医生的虚拟助手45

3.1 应用场景46

3.1.1 产生背景46

3.1.2 发展历程48

3.1.3 应用前景48

3.2 关键技术50

3.2.1 系统关键技术50

3.2.2 数据关键技术54

3.3 业务模式57

3.3.1 细分市场57

3.3.2 典型应用案例60

3.3.3 发展方向63

第四章 基因测序，开启精准医学时代67

4.1 应用场景68

4.1.1 无创产前检测68

4.1.2 肿瘤检测70

4.1.3 罕见遗传病筛查72

4.1.4 精准健康管理73

4.1.5 身份确认74

4.2 关键技术76

4.2.1 第一代基因测序技术76

4.2.2 第二代基因测序技术78

4.2.3 第三代基因测序技术81

4.3 业务模式84

4.3.1 基因测序仪器制造84

4.3.2 基因测序服务85

4.3.3 软件开发与云服务86

第五章 健康管理，不治“已病”治“未病”89

5.1 应用场景90

5.1.1 疾病预防91

5.1.2 慢病管理91

5.1.3 运动管理92

5.1.4 睡眠监测92

5.1.5 母婴健康管理93

5.1.6 老年人护理94

5.2 关键技术94

5.2.1 终端关键技术95

5.2.2 网络关键技术97

5.2.3 平台关键技术98

5.3 业务模式99

5.3.1 硬件销售模式99

5.3.2 服务提供模式100

5.3.3 数据整合模式101

5.3.4 保险付费模式101

第六章 医用机器人，诊疗、康复与服务103

6.1 应用场景104

6.1.1 手术机器人105

6.1.2 非手术诊疗机器人106

6.1.3 康复机器人107

6.1.4 医疗服务机器人108

6.2 关键技术108

6.2.1 人机工效学109

6.2.2 遥操作109

6.2.3 空间定位技术110

6.2.4 多模影像处理111

6.2.5 人工智能技术112

6.2.6 医疗大数据114

6.2.7 虚拟现实/增强现实技术115

6.3 业务模式116

6.3.1 手术机器人业务模式117

6.3.2 非手术诊疗机器人业务模式122

6.3.3 康复机器人业务模式124

6.3.4 医疗服务机器人业务模式129

第七章 工业互联网，生物医药发展新方向131

7.1 医疗设备全生命周期管理133

7.1.1 发展背景133

7.1.2 关键技术135

7.1.3 面临的问题139

7.2 生物医药增材制造（3D打印）141

7.2.1 发展背景141

7.2.2 关键技术144

7.2.3 面临的问题148

7.3 人工智能辅助药物研发149

7.3.1 发展背景149

7.3.2 关键技术151

第八章 中国人工智能＋医疗健康发展展望155

8.1 政策标准156

8.1.1 产业发展促进156

8.1.2 行业监督管理159

8.1.3 数据安全保护160

8.2 技术创新162

8.2.1 关键技术研发162

8.2.2 训练数据集建设164

8.2.3 信息安全保障165

8.3 商业模式168

8.3.1 互联网巨头企业168

8.3.2 初创型企业170

8.3.3 医疗设备企业170

8.4 人才资源171

8.5 法规伦理173