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玉溪市新平彝族傣族自治縣、綿陽市鹽亭縣、常德市澧縣、武漢市江夏區(qū)、德宏傣族景頗族自治州芒市
大興安嶺地區(qū)漠河市、株洲市荷塘區(qū)、蘭州市安寧區(qū)、濟南市市中區(qū)、懷化市麻陽苗族自治縣、新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、麗水市青田縣、瓊海市長坡鎮(zhèn)、臨高縣博厚鎮(zhèn)
中山市南朗鎮(zhèn)、臺州市臨海市、南平市建甌市、廣西防城港市港口區(qū)、菏澤市鄆城縣、郴州市汝城縣
陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、葫蘆島市連山區(qū)、淮南市八公山區(qū)、新鄉(xiāng)市長垣市、白城市洮南市、衡陽市衡山縣、眉山市彭山區(qū)、襄陽市宜城市、茂名市化州市、杭州市余杭區(qū)
鞍山市立山區(qū)、濮陽市范縣、瓊海市萬泉鎮(zhèn)、青島市城陽區(qū)、汕頭市潮南區(qū)、南陽市淅川縣、上海市青浦區(qū)、揭陽市惠來縣、鹽城市響水縣
滁州市南譙區(qū)、阜新市太平區(qū)、黃山市歙縣、咸陽市旬邑縣、涼山甘洛縣
濰坊市寒亭區(qū)、紅河綠春縣、德陽市廣漢市、果洛班瑪縣、涼山木里藏族自治縣、隴南市文縣
南京市鼓樓區(qū)、徐州市鼓樓區(qū)、肇慶市廣寧縣、渭南市韓城市、呂梁市柳林縣、汕頭市潮陽區(qū)、東莞市洪梅鎮(zhèn)
漳州市龍文區(qū)、巴中市南江縣、上海市黃浦區(qū)、阜陽市潁東區(qū)、衡陽市衡南縣、西雙版納勐?？h、安康市寧陜縣
白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、寶雞市陳倉區(qū)、本溪市桓仁滿族自治縣、駐馬店市泌陽縣、漢中市城固縣、上海市金山區(qū)、滁州市瑯琊區(qū)、新余市渝水區(qū)
吉林市豐滿區(qū)、金華市金東區(qū)、東莞市寮步鎮(zhèn)、漢中市勉縣、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗、廣西桂林市疊彩區(qū)、定西市通渭縣、紅河元陽縣、內(nèi)江市隆昌市
濟南市天橋區(qū)、九江市瑞昌市、湖州市德清縣、太原市古交市、延安市志丹縣
哈爾濱市依蘭縣、西安市藍田縣、焦作市修武縣、洛陽市新安縣、許昌市長葛市、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)
蘇州市常熟市、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、上海市青浦區(qū)、廣西河池市巴馬瑤族自治縣、綏化市明水縣、廣西貴港市港北區(qū)
宣城市涇縣、濰坊市臨朐縣、衢州市柯城區(qū)、黔東南丹寨縣、廣西貴港市桂平市、淮南市八公山區(qū)、肇慶市端州區(qū)、臨汾市大寧縣、甘孜雅江縣
鎮(zhèn)江市句容市、福州市晉安區(qū)、忻州市五寨縣、果洛達日縣、駐馬店市泌陽縣、廣西桂林市雁山區(qū)、通化市東昌區(qū)、德州市夏津縣、寧夏固原市涇源縣、日照市五蓮縣
廣西貴港市覃塘區(qū)、呂梁市柳林縣、曲靖市馬龍區(qū)、福州市永泰縣、涼山喜德縣、營口市蓋州市、楚雄南華縣、菏澤市成武縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)
廣西百色市隆林各族自治縣、清遠市陽山縣、大同市云州區(qū)、遂寧市蓬溪縣、上海市虹口區(qū)、鹽城市射陽縣、寧夏中衛(wèi)市中寧縣
武漢市黃陂區(qū)、忻州市偏關(guān)縣、郴州市蘇仙區(qū)、黔南荔波縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)
雅安市雨城區(qū)、東莞市石碣鎮(zhèn)、甘孜白玉縣、徐州市銅山區(qū)、南陽市淅川縣
張掖市山丹縣、甘南迭部縣、重慶市城口縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟太仆寺旗、渭南市蒲城縣、武威市天祝藏族自治縣
中山市中山港街道、南京市建鄴區(qū)、遵義市鳳岡縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、錦州市凌河區(qū)、鎮(zhèn)江市揚中市
重慶市銅梁區(qū)、廣元市昭化區(qū)、銅仁市碧江區(qū)、邵陽市隆回縣、江門市開平市、達州市萬源市、丹東市東港市、瓊海市會山鎮(zhèn)、杭州市上城區(qū)、瀘州市合江縣
宜賓市江安縣、大同市云岡區(qū)、韶關(guān)市始興縣、遵義市匯川區(qū)、九江市潯陽區(qū)、惠州市惠東縣、晉中市介休市、廣安市鄰水縣、安順市西秀區(qū)
汕頭市濠江區(qū)、宜春市袁州區(qū)、淮南市鳳臺縣、大連市沙河口區(qū)、雅安市石棉縣、菏澤市牡丹區(qū)、青島市市南區(qū)、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)
南陽市新野縣、甘孜甘孜縣、黑河市嫩江市、太原市杏花嶺區(qū)、舟山市嵊泗縣
迪慶香格里拉市、紅河個舊市、杭州市蕭山區(qū)、朝陽市凌源市、重慶市沙坪壩區(qū)、陽江市陽西縣、廣西百色市右江區(qū)
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儋州市雅星鎮(zhèn)、淮安市淮安區(qū)、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、衡陽市衡東縣、黃南尖扎縣、樂東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)、濱州市無棣縣
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江門市新會區(qū)、臨沂市郯城縣、聊城市東昌府區(qū)、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、湖州市德清縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)
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昭通市永善縣、許昌市鄢陵縣、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)、重慶市涪陵區(qū)、牡丹江市林口縣、三沙市西沙區(qū)、太原市晉源區(qū)、吉林市昌邑區(qū)、沈陽市蘇家屯區(qū)
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盤前機會前瞻|七部門重磅發(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)域已實現(xiàn)人工智能技術(shù)落地（附概念股）|界面新聞 · 證券
【七部門：開展“人工智能賦能醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈”應(yīng)用試點】4月24日，工信部等七部門印發(fā)《醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型實施方案（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，協(xié)同開展醫(yī)藥大模型技術(shù)產(chǎn)品研發(fā)、監(jiān)管科學(xué)研究等，強化標準規(guī)范、科技倫理、應(yīng)用安全和風(fēng)險管理等規(guī)則建設(shè)。開展“人工智能賦能醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈”應(yīng)用試點，鼓勵龍頭醫(yī)藥企業(yè)與醫(yī)療機構(gòu)、科研院所、上下游企業(yè)、大用戶等組成聯(lián)合體，面向醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈形成一批效果顯著的標志性應(yīng)用場景。鼓勵各地建設(shè)醫(yī)藥人工智能領(lǐng)域概念驗證、中試驗證、共性技術(shù)、知識產(chǎn)權(quán)運營、開源社區(qū)等公共服務(wù)平臺。
【機會前瞻】
4月24日，工業(yè)和信息化部等七部門聯(lián)合印發(fā)的《醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型實施方案（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。到2027年，醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型取得重要進展，突破一批關(guān)鍵技術(shù)，制修訂30項以上技術(shù)標準，研發(fā)推廣100款以上高性能產(chǎn)品，打100 個以上數(shù)智技術(shù)應(yīng)用場景，建成100個以上數(shù)智藥械工廠，建設(shè)50家以上卓越企業(yè)和5個卓越園區(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》聚焦四大行動系統(tǒng)推進實施：一是數(shù)智技術(shù)賦能行動，包括加強智能制藥設(shè)備、工業(yè)軟件研發(fā)，整合醫(yī)藥數(shù)據(jù)要素價值，建設(shè)醫(yī)藥工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺并推進數(shù)據(jù)分類分級管理，改造升級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標識解析體系、5G 專網(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、開展 “人工智能賦能醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈” 應(yīng)用試點。
二是數(shù)智轉(zhuǎn)型推廣行動，通過梳理研發(fā)、生產(chǎn)、流通等環(huán)節(jié)的數(shù)智化場景清單，培育 50 家以上卓越企業(yè)，建設(shè) 5 個數(shù)智化醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)園區(qū)，推動智能靶點篩選、智能排產(chǎn)、藥品追溯等場景落地。
三是數(shù)智服務(wù)體系建設(shè)行動，強化標準引領(lǐng)，制定醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型評價指標體系，加強質(zhì)量支撐和創(chuàng)新載體培育，壯大服務(wù)商隊伍。
四是數(shù)智監(jiān)管提升行動，探索區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在遠程監(jiān)測、風(fēng)險預(yù)警中的應(yīng)用，推動監(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。
《方案》通過“數(shù)智技術(shù)賦能”“場景應(yīng)用推廣”“服務(wù)生態(tài)構(gòu)建”“智慧監(jiān)管升級”四大行動體系，系統(tǒng)性推動醫(yī)藥工業(yè)與人工智能深度融合，標志著我國AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)進入政策驅(qū)動、全鏈協(xié)同的新階段。
當前，AI醫(yī)療已在醫(yī)學(xué)影像、AI制藥、手術(shù)機器人等領(lǐng)域取得顯著進展。例如，瑞金醫(yī)院基于AI的病理診斷系統(tǒng)將單張切片診斷時間從40分鐘縮短至秒級，效率提升超100倍；華為云與天士力合作的中醫(yī)藥大模型通過權(quán)威認證，可賦能方劑篩選和輔助問診。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)分散在不同機構(gòu)，標準化程度低，導(dǎo)致模型訓(xùn)練效果受限。
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