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蛋壳研究院-2017年医疗大数据与人工智能产业发展报告

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简介：
《2017年医疗大数据与人工智能产业发展报告》由蛋壳研究院编撰，深入分析了当年我国医疗健康领域数据应用及AI技术的发展趋势、市场现状和未来机遇。 蛋壳研究院发布的2017年医疗大数据与人工智能产业报告提供了行业深度分析。

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  • 蛋壳研究院-2017年医疗大数据与人工智能产业发展报告
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    《2017年医疗大数据与人工智能产业发展报告》由蛋壳研究院编撰，深入分析了当年我国医疗健康领域数据应用及AI技术的发展趋势、市场现状和未来机遇。 蛋壳研究院发布的2017年医疗大数据与人工智能产业报告提供了行业深度分析。
     
  • 2024年人工智能产业发展报告.pptx
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    本报告深入分析了2024年人工智能产业的发展趋势、技术突破和市场动态，为行业从业者提供战略参考。 2024年人工智能产业研究报告.pptx涵盖了对当前人工智能产业发展趋势、技术进步以及未来前景的全面分析。报告详细探讨了AI在不同行业中的应用案例，并对未来几年内可能出现的技术突破进行了预测，为读者提供了深入了解这一快速发展的领域的宝贵资源。
     
  • 北京智源人工智能研究院-2020年人工智能发展与2021年技术预测报告.pdf
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    《2020年人工智能发展与2021年技术预测报告》由北京智源人工智能研究院发布，回顾了过去一年AI领域的关键进展，并对来年的技术创新趋势进行了展望。 《2020年AI进展及2021年技术趋势报告》由北京智源人工智能研究院发布，并对过去一年内的人工智能领域的重要技术进步进行了系统总结与展望，预测了未来的发展方向。该报告不仅回顾了人工智能的技术发展历程，还对其未来的走向做出了前瞻性的分析。 **一、关键技术领域的进展** - **GPT-3的推出**: OpenAI开发的1750亿参数模型在自然语言处理任务中展现出了接近人类水平的表现。 - **AlphaFold2的成功应用**: DeepMind设计的蛋白质结构预测工具，解决了长期困扰生物化学界的难题，并为未来研究奠定了基础。 - **深度势能分子动力学的研究进展**：这一领域因戈登·贝尔奖的认可而受到关注，表明了机器学习在分子模拟中的重要性。 - **类脑计算系统的发展**: 清华大学提出了新的概念和层次结构模型，推进了通用类脑计算技术的进步。 - **基于相变存储器的高速训练系统**：北京大学团队开发了一套利用新型内存进行神经网络快速训练的技术框架。 - **小规模神经元控制自动驾驶汽车实验的成功**：麻省理工学院的研究展示了19个类脑单元对复杂驾驶任务的有效管理能力，预示着未来智能系统的革新。 - **无监督表征学习的创新算法**: Google和Facebook分别提出了新的方法来解决机器学习中的关键问题。 - **公平排序模型的发展**: 康奈尔大学开发了一种可以减少信息检索中排名偏见的新技术方案。 - **大规模自监督预训练的进步**：随着数据集规模的增长，这一领域的研究也在不断推进。 - **视皮层的高效“打印”实验**：贝勒医学院的研究人员展示了使用动态颅内电刺激对视觉感知进行干预的可能性。 **二、未来的技术趋势** 1. 数据与机理建模融合 2. 深度学习理论的发展 3. 分布式隐私保护技术的应用增加 4. 自监督预训练方法的进一步发展 5. 因果性模型在信息检索中的重要角色 这些进展和预测不仅反映了人工智能领域的快速进步，也揭示了该领域在未来几年内的潜在应用价值。报告强调，在后疫情时代，随着技术和理论的发展成熟，AI技术将在促进科技创新、解决社会问题等方面发挥更大的作用。
     
  • 医疗健康产业发展的人工智能大模型白皮书
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    本白皮书深入探讨人工智能技术在医疗健康产业中的应用与发展，分析当前挑战并展望未来趋势。 随着全球新一轮科技革命和产业变革的深入发展，人工智能（AI）技术加速演进，并成为经济增长的核心驱动力之一。近年来，以大规模预训练模型为代表的AI技术在知识、数据、算法和算力等关键要素推动下，呈现出爆发式增长态势，从自然语言处理逐步扩展至计算机视觉、多模态以及科学计算等领域，显著增强了人工智能的泛化性和通用性，并开启了新的发展范式。未来，这些大模型有望成为新型基础设施的一部分，助力各行各业实现新一轮的增长；而落地应用和价值实现将成为其发展的下一步重点方向。 在生命科学与医疗健康领域中，AI技术尤其是大规模预训练模型的应用前景广阔。通过分析海量生物学数据及临床信息，这类模型能够加速新药研发进程并降低相关成本。同时，在医疗器械创新方面也展现出巨大潜力，并有助于提升医疗服务的智能化水平和患者体验质量，从而推动整个行业的数字化转型。 ### 人工智能大模型赋能医疗健康产业的关键知识点 #### 一、背景与意义 在全球范围内新一轮科技革命及产业变革的影响下，AI技术引领了科技进步的方向。近年来，大规模预训练模型凭借其强大的泛化能力和通用性，在包括生命科学和健康医疗在内的多个领域展现出了巨大潜力。 **重要意义：** - **促进科研与新药开发**：通过分析海量生物学和临床数据，大模型能够加速药物发现过程，并降低研发成本。 - **医疗器械创新**：支持更智能、高效的设备设计制造，提高诊断准确性和治疗效果。 - **医疗服务智能化**：借助AI技术的力量，医疗机构可以提供更加个性化且精准的医疗服务。 #### 二、医疗健康大模型的技术体系 生物大数据时代的到来对数据处理能力提出了更高的要求。为了满足这些需求，医疗健康领域的大规模预训练模型需要具备高效的数据分析能力和跨学科的知识整合力。此外，在自然语言处理、计算机视觉和多模态技术的基础上构建的算法框架为该领域的应用提供了坚实的基础。 **发展趋势：** 随着技术进步，医疗健康大模型正朝着家族化、多模态融合及协同化的方向发展。例如通过不同类型的模型和技术进行集成以形成更为综合全面解决方案的趋势日益明显。 #### 三、应用场景 当前，医疗健康领域的大规模预训练模型已经广泛应用于辅助诊断、疾病预测等多个环节，并且正在向个性化治疗方案制定以及健康管理服务等更广泛的场景扩展。 - **辅助诊断**：通过分析医学影像资料提高准确率和效率； - **疾病预测**：基于患者生理指标及遗传信息，评估患病风险； - **个性化治疗**：根据个体差异定制最佳治疗计划以提升成功率； - **健康咨询与管理**：为用户提供实时指导帮助其更好地维护自身健康。 #### 四、面临挑战 尽管前景广阔但医疗健康大模型在实际应用中仍面临着诸多技术和实践方面的难题，包括但不限于精度改进需求以及数据隐私保护等伦理问题的解决。 #### 五、评价验证和监管治理 **标准建设：** 建立相关安全性和可靠性评估体系及指南以确保技术的安全可控性。 **动态评估：** 针对新特性的持续监测机制有助于客观反映模型的真实表现情况。 **政策监管：** 构建促进发展与防范风险相结合的框架，为医疗健康大模型的发展提供支持保障环境。 #### 六、建议 - **加强跨学科合作：** 鼓励医学、计算机科学和统计学等领域专家的合作以推动技术创新； - **完善数据共享机制：** 制定统一的数据标准并建立共享平台促进有效利用； - **强化伦理审查：** 确保技术应用符合伦理规范避免潜在风险的发生； - **人才培养：** 培养既懂医学又精通人工智能的专业人才为行业发展提供智力支持。 综上所述，医疗健康大模型在推动行业数字化转型方面具有巨大潜力。然而要充分发挥其作用还需克服一系列挑战，在加强国际合作加大研发投入完善法律法规等方面做出努力以促进技术应用和发展。
     
  • 2019年中国医疗大数据研究报告_B7471.pptx
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    本报告分析了2019年中国医疗大数据的发展状况，涵盖数据收集、处理及应用等方面，并探讨其对医疗服务和健康管理的影响。 2019年中国医疗大数据研究报告指出，在中国医疗产业已经积累了大量的数据，并且随着技术的发展，未来还将持续增加新的类型及数量的数据资源。然而，这些数据在过去的处理中并未得到充分的应用；同时，我国也面临着慢病发病率上升、临床决策失误以及医疗资源配置不均衡和重复诊疗等问题。 针对这些问题，“海量数据”与“实际问题”的有效连接需要通过大数据治理来实现。将大数据技术（如机器学习及深度学习）与其他学科知识（例如循证医学及影像组学等）相结合，可以为健康管理、辅助诊断等领域提供有效的解决方案；打通底层数据库并构建一个互联互通的数据平台，则有助于优化诊疗流程和提高医疗服务效率。 数据的互通性不仅能够改善各种应用场景中的用户体验，同时这些场景所产生的新数据又将进一步丰富现有的大数据资源——从而形成一种价值闭环。从政策角度来看，医疗行业是一个高度受监管的领域，在推动大数据赋能该行业的过程中需要格外谨慎；而企业方面则与以往“大数据+产业”的普遍乐观态度不同，对于这一领域的探索显得更为保守。 本报告主要通过桌面研究和专家访谈等方法深入探讨了中国在医疗大数据顶层设计方面的思路，并梳理了技术环节以及未来可能的应用场景。最后，基于现有分析对医疗大数据未来的趋势进行了预测。
     
  • 2019年汽车智能座舱产业发展的研究报告.pdf
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    本报告深入分析了2019年中国汽车智能座舱产业的发展趋势、技术革新及市场前景，旨在为行业内外提供详实的数据参考和战略指导。 2019年汽车智能座舱产业发展研究报告对当前汽车行业内的智能化趋势进行了深入分析，探讨了智能座舱的关键技术、市场现状及未来发展方向，并提出了相关建议和发展策略。报告旨在为行业从业者提供有价值的参考信息，助力企业把握行业发展机遇，推动技术创新与应用落地。
     
  • 2018年中国人工智能产业现状与发展前景分析报告
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    本报告深入剖析了2018年中国人工智能产业发展现状及未来趋势，涵盖技术进步、市场应用与投资热点等关键领域。 2017年，中国人工智能技术在各个行业加速落地，在金融、安防等领域计算机视觉应用不断拓展；智能语音语义则继续渗透车载、家居、移动设备等硬件领域以及教育、客服等商用领域。此外，商用服务机器人进入商场和酒店，自动驾驶也开始进行上路试点测试。这一年里，科技公司通过成立AI研究院、开放AI平台等方式，在自身业务赋能的同时也不断构建拓展人工智能产业生态，并抢占终端及流量入口。 2017年1月至11月期间，中国的人工智能领域投融资事件达到了260多起，预计比去年又有新的突破。然而，尽管融资活动依旧活跃，增速却明显放缓；其中40多个项目获得了一亿人民币以上的投资额度。计算机视觉独角兽公司旷视科技在C轮融资中获得了高达4.6亿美元的投资金额，成为国内人工智能领域内投融资额最高的一次。 今年D轮融资之后的出门问问也跻身独角兽行列；智能服务机器人领域的优必选则成为了该行业中的第一家独角兽企业；而在AI芯片领域，成立仅一年多的中科寒武纪也在这一年内后来居上步入了独角兽行列。在计算机视觉和智能语音两个细分市场中，分别涌现出了旷视、商汤、依图、云从等四家独角兽公司以及一系列其他杰出的人工智能初创企业。
     
  • 2023年认知智能技术与产业发展报告
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    《2023年认知智能技术与产业发展报告》全面剖析了当前认知智能领域的技术进步、市场动态及未来趋势，旨在为科研人员和产业界提供深度洞察。 本报告由华院计算技术（上海）股份有限公司与中国信息通信研究院云计算与大数据研究所共同编写，内容涵盖认知智能的发展现状、关键技术、典型应用场景以及未来发展方向的分析。
     
  • 2020年人工智能发展报告.pdf
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    本报告深入分析了2020年全球人工智能技术的发展趋势、产业布局及应用案例，涵盖AI各领域最新进展与挑战。 《2011-2020年人工智能发展报告》由清华大学人工智能研究院与清华-中国工程院知识智能联合研究中心共同发布。
     
  • 伽马数据2024年7月的人工智能行业研究报告
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    本报告由伽马数据于2024年7月发布，全面分析了人工智能行业的最新发展趋势、市场规模及未来前景，为业界提供权威参考。 自2022年ChatGPT发布以来，生成式人工智能（AIGC）和大语言模型（LLM）取得了重大突破。中国政府提出了“人工智能+”行动，推动AI行业快速发展。 目前，AI行业在基础层、技术层、应用层全方位爆发，并广泛应用于医疗、金融、制造和自动驾驶等行业。 宏观环境分析显示： 政策环境方面：70%的政策内容涉及算力建设，算力被视为AI应用的核心基础设施。这些政策包括《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》等文件，明确了国家层面对AI产业的目标和措施。 投资数据表明： 近半年的投资数量创新高，但到7月份时同比减少了3.39%。 在57起融资案例中，超过一半的企业处于早期阶段。投资者更偏向于支持已有产品的企业。 行业数据显示： 中国AI行业的关注度略有下降，但整体上仍呈上升趋势。 流量方面：7月的流量相比6月下降了7.87%，其中Chat助手、虚拟聊天和搜索引擎类产品的降幅最为明显。 新产品数据： 本月增长最快的产品是Meta AI，主要得益于推出Llama 3.1模型。 共有15款新的AI模型上线，包括针对特定行业的模型，如地震波分析和半导体等。