报告
人工智能在健康管理与健康服务业的应用发展报告
摘要
2018年国务院发布《新一代人工智能发展规划》,将人工智能技术发展上升为国家战略,医疗人工智能随之呈现强劲势头,对健康管理与健康服务业赋予了较强的变革作用。人工智能已经在病理诊断、影像识别、精准医疗等领域广泛应用,在健康管理、药物研发及智慧养老等方面潜力巨大。在人工智能飞速发展的同时,也衍生了一系列问题:数据质量参差不齐、相关法律及伦理规范尚未统一、专业人才极度短缺等。随着我国“十四五”规划和2035年远景目标的出台,本文针对目前AI发展存在的问题,提出相应的对策与建议:充分提高数据质量,完善伦理及相关法律,系统整合规范标准及扩大人才培养规模。
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报告目录
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一 人工智能的概念和分类
- (一)人工智能的概念
- (二)人工智能的范畴
- (三)人工智能的政策及战略
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二 医疗人工智能的发展现状
- (一)人工智能+医学图像
- 1.人工智能+病理诊断
- 2.人工智能+影像诊断
- (二)人工智能+精准医疗
- 1.人工智能+分子靶向药物治疗
- 2.人工智能+放射治疗
- 3.人工智能+肿瘤治疗
- (三)人工智能+药物挖掘
- 1.人工智能+新药研发
- 2.人工智能+生物标志物筛选
- 3.人工智能+新药有效性/安全性预测
- (四)人工智能+健康管理
- 1.人工智能+疾病风险预测
- 2.人工智能+慢性病管理
- 3.人工智能+运动管理
- 4.人工智能+智慧养老
- (一)人工智能+医学图像
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三 医疗人工智能存在的问题
- (一)数据质量及安全问题
- 1.数据格式不统一,无法互通共享
- 2.数据种类繁多,且以影像数据为主
- 3.数据安全要求严格
- (二)相关法律及伦理问题
- 1.医疗AI相关法律尚不明确
- 2.医疗AI伦理规范尚未建立
- (三)专业人才短缺问题
- 1.医疗人工智能人才极度缺乏
- 2.医疗AI培养尚未形成体系
- (四)关键技术及应用范围问题
- 1.医疗AI核心技术有待突破
- 2.医疗AI产品应用范围较小
- (一)数据质量及安全问题
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四 医疗人工智能的主要对策与建议
- (一)充分加强数据质量
- (二)大力完善伦理及相关法律
- (三)系统整合规范标准
- (四)扩大培养专业人才
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