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 果洛達(dá)日縣、甘南舟曲縣、郴州市資興市、衡陽(yáng)市衡東縣、廣西南寧市上林縣





嘉興市海鹽縣、渭南市合陽(yáng)縣、鄭州市登封市、贛州市信豐縣、榆林市橫山區(qū)、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、淄博市淄川區(qū)、忻州市原平市、內(nèi)蒙古烏蘭察布市興和縣、阜新市阜新蒙古族自治縣









南陽(yáng)市宛城區(qū)、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、吉林市昌邑區(qū)、自貢市貢井區(qū)、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、蕪湖市繁昌區(qū)、白銀市平川區(qū)、楚雄雙柏縣









泰安市泰山區(qū)、成都市錦江區(qū)、甘孜爐霍縣、清遠(yuǎn)市佛岡縣、大理賓川縣、曲靖市富源縣、紹興市柯橋區(qū)、沈陽(yáng)市蘇家屯區(qū)、鎮(zhèn)江市京口區(qū)









伊春市嘉蔭縣、葫蘆島市綏中縣、酒泉市金塔縣、聊城市冠縣、廣西貴港市覃塘區(qū)、臺(tái)州市黃巖區(qū)、孝感市孝南區(qū)、安陽(yáng)市龍安區(qū)、資陽(yáng)市安岳縣









張家界市慈利縣、綏化市望奎縣、雙鴨山市嶺東區(qū)、黃岡市團(tuán)風(fēng)縣、清遠(yuǎn)市陽(yáng)山縣、大興安嶺地區(qū)加格達(dá)奇區(qū)









成都市青白江區(qū)、運(yùn)城市芮城縣、韶關(guān)市樂(lè)昌市、鷹潭市余江區(qū)、西雙版納勐臘縣、金華市永康市、宜賓市興文縣、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)









昭通市綏江縣、南昌市進(jìn)賢縣、忻州市靜樂(lè)縣、青島市即墨區(qū)、新鄉(xiāng)市延津縣、廣西貴港市桂平市、株洲市茶陵縣









連云港市灌云縣、東莞市莞城街道、婁底市婁星區(qū)、周口市項(xiàng)城市、西安市新城區(qū)、德宏傣族景頗族自治州隴川縣









定安縣嶺口鎮(zhèn)、黔東南麻江縣、阜陽(yáng)市潁泉區(qū)、撫州市樂(lè)安縣、遼陽(yáng)市白塔區(qū)、綿陽(yáng)市涪城區(qū)、湖州市安吉縣、廣西來(lái)賓市合山市









濰坊市寒亭區(qū)、梅州市蕉嶺縣、樂(lè)東黎族自治縣利國(guó)鎮(zhèn)、瀘州市江陽(yáng)區(qū)、南平市建陽(yáng)區(qū)、贛州市上猶縣









重慶市渝北區(qū)、哈爾濱市道外區(qū)、臨滄市永德縣、大同市陽(yáng)高縣、荊州市公安縣、紅河瀘西縣









鞍山市臺(tái)安縣、襄陽(yáng)市老河口市、新鄉(xiāng)市原陽(yáng)縣、安康市寧陜縣、濰坊市昌樂(lè)縣、開(kāi)封市龍亭區(qū)、鞍山市鐵西區(qū)、大理鶴慶縣、衡陽(yáng)市祁東縣









齊齊哈爾市龍江縣、葫蘆島市南票區(qū)、阜陽(yáng)市潁州區(qū)、哈爾濱市依蘭縣、重慶市北碚區(qū)、清遠(yuǎn)市清新區(qū)、德州市慶云縣、安慶市太湖縣









臨沂市河?xùn)|區(qū)、深圳市寶安區(qū)、四平市公主嶺市、云浮市羅定市、萬(wàn)寧市山根鎮(zhèn)、黔西南望謨縣









煙臺(tái)市萊州市、廣西南寧市良慶區(qū)、洛陽(yáng)市孟津區(qū)、廈門(mén)市海滄區(qū)、天水市秦安縣、重慶市渝中區(qū)、濟(jì)南市槐蔭區(qū)、哈爾濱市阿城區(qū)









廣西崇左市扶綏縣、淮北市濉溪縣、惠州市惠東縣、福州市平潭縣、東方市大田鎮(zhèn)、西安市周至縣、定安縣龍河鎮(zhèn)、咸陽(yáng)市彬州市、楚雄南華縣、溫州市泰順縣

盤(pán)前機(jī)會(huì)前瞻|七部門(mén)重磅發(fā)布!事關(guān)AI醫(yī)療,這幾家公司在醫(yī)療智能體和醫(yī)藥領(lǐng)域已實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)落地(附概念股)|界面新聞 · 證券

【七部門(mén):開(kāi)展“人工智能賦能醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈”應(yīng)用試點(diǎn)】4月24日,工信部等七部門(mén)印發(fā)《醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型實(shí)施方案(2025-2030年)》提出,深化人工智能賦能應(yīng)用。支持相關(guān)單位建立醫(yī)藥大模型創(chuàng)新平臺(tái),協(xié)同開(kāi)展醫(yī)藥大模型技術(shù)產(chǎn)品研發(fā)、監(jiān)管科學(xué)研究等,強(qiáng)化標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、科技倫理、應(yīng)用安全和風(fēng)險(xiǎn)管理等規(guī)則建設(shè)。開(kāi)展“人工智能賦能醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈”應(yīng)用試點(diǎn),鼓勵(lì)龍頭醫(yī)藥企業(yè)與醫(yī)療機(jī)構(gòu)、科研院所、上下游企業(yè)、大用戶(hù)等組成聯(lián)合體,面向醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈形成一批效果顯著的標(biāo)志性應(yīng)用場(chǎng)景。鼓勵(lì)各地建設(shè)醫(yī)藥人工智能領(lǐng)域概念驗(yàn)證、中試驗(yàn)證、共性技術(shù)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)運(yùn)營(yíng)、開(kāi)源社區(qū)等公共服務(wù)平臺(tái)。

【機(jī)會(huì)前瞻】

4月24日,工業(yè)和信息化部等七部門(mén)聯(lián)合印發(fā)的《醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型實(shí)施方案(2025—2030年)》正式公布,該《方案》以“人工智能賦能醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈”為核心,提出兩步走目標(biāo)。到2027年,醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型取得重要進(jìn)展,突破一批關(guān)鍵技術(shù),制修訂30項(xiàng)以上技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),研發(fā)推廣100款以上高性能產(chǎn)品,打100 個(gè)以上數(shù)智技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景,建成100個(gè)以上數(shù)智藥械工廠,建設(shè)50家以上卓越企業(yè)和5個(gè)卓越園區(qū),并培育30家以上轉(zhuǎn)型服務(wù)商;到2030年,規(guī)模以上醫(yī)藥工業(yè)企業(yè)基本實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型全覆蓋,形成完善的全鏈條數(shù)據(jù)體系和生態(tài)體系。

《方案》聚焦四大行動(dòng)系統(tǒng)推進(jìn)實(shí)施:一是數(shù)智技術(shù)賦能行動(dòng),包括加強(qiáng)智能制藥設(shè)備、工業(yè)軟件研發(fā),整合醫(yī)藥數(shù)據(jù)要素價(jià)值,建設(shè)醫(yī)藥工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)并推進(jìn)數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)管理,改造升級(jí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析體系、5G 專(zhuān)網(wǎng)等信息基礎(chǔ)設(shè)施,以及支持建立醫(yī)藥大模型創(chuàng)新平臺(tái)、開(kāi)展 “人工智能賦能醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈” 應(yīng)用試點(diǎn)。

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二是數(shù)智轉(zhuǎn)型推廣行動(dòng),通過(guò)梳理研發(fā)、生產(chǎn)、流通等環(huán)節(jié)的數(shù)智化場(chǎng)景清單,培育 50 家以上卓越企業(yè),建設(shè) 5 個(gè)數(shù)智化醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)園區(qū),推動(dòng)智能靶點(diǎn)篩選、智能排產(chǎn)、藥品追溯等場(chǎng)景落地。

三是數(shù)智服務(wù)體系建設(shè)行動(dòng),強(qiáng)化標(biāo)準(zhǔn)引領(lǐng),制定醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,加強(qiáng)質(zhì)量支撐和創(chuàng)新載體培育,壯大服務(wù)商隊(duì)伍。

四是數(shù)智監(jiān)管提升行動(dòng),探索區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中的應(yīng)用,推動(dòng)監(jiān)管科學(xué)研究與技術(shù)工具創(chuàng)新,提升全生命周期質(zhì)量管理水平。

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《方案》通過(guò)“數(shù)智技術(shù)賦能”“場(chǎng)景應(yīng)用推廣”“服務(wù)生態(tài)構(gòu)建”“智慧監(jiān)管升級(jí)”四大行動(dòng)體系,系統(tǒng)性推動(dòng)醫(yī)藥工業(yè)與人工智能深度融合,標(biāo)志著我國(guó)AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)進(jìn)入政策驅(qū)動(dòng)、全鏈協(xié)同的新階段。

當(dāng)前,AI醫(yī)療已在醫(yī)學(xué)影像、AI制藥、手術(shù)機(jī)器人等領(lǐng)域取得顯著進(jìn)展。例如,瑞金醫(yī)院基于AI的病理診斷系統(tǒng)將單張切片診斷時(shí)間從40分鐘縮短至秒級(jí),效率提升超100倍;華為云與天士力合作的中醫(yī)藥大模型通過(guò)權(quán)威認(rèn)證,可賦能方劑篩選和輔助問(wèn)診。然而,行業(yè)仍面臨數(shù)據(jù)孤島、算法可靠性、法規(guī)監(jiān)管等挑戰(zhàn),例如醫(yī)療數(shù)據(jù)分散在不同機(jī)構(gòu),標(biāo)準(zhǔn)化程度低,導(dǎo)致模型訓(xùn)練效果受限。

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