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長沙市寧鄉(xiāng)市、樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、江門市開平市、澄邁縣金江鎮(zhèn)、南充市閬中市、寧波市余姚市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟太仆寺旗、儋州市排浦鎮(zhèn)、海東市平安區(qū)
樂山市五通橋區(qū)、大理賓川縣、商洛市柞水縣、六盤水市水城區(qū)、漢中市勉縣
牡丹江市東寧市、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、中山市小欖鎮(zhèn)、東莞市塘廈鎮(zhèn)、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)
臺州市三門縣、紅河河口瑤族自治縣、深圳市龍華區(qū)、上海市虹口區(qū)、滁州市天長市
東莞市莞城街道、咸陽市武功縣、朔州市山陰縣、大連市金州區(qū)、南充市西充縣
平頂山市新華區(qū)、文昌市東閣鎮(zhèn)、泉州市安溪縣、張掖市山丹縣、銅仁市萬山區(qū)、晉中市和順縣、西安市藍(lán)田縣、貴陽市白云區(qū)
晉中市左權(quán)縣、廣西柳州市城中區(qū)、咸陽市旬邑縣、汕尾市海豐縣、梅州市豐順縣、齊齊哈爾市拜泉縣、武漢市青山區(qū)
宿州市靈璧縣、上海市徐匯區(qū)、綏化市明水縣、許昌市鄢陵縣、漢中市城固縣、東方市新龍鎮(zhèn)、洛陽市偃師區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗
十堰市竹山縣、瀘州市龍馬潭區(qū)、汕頭市澄海區(qū)、雞西市密山市、濱州市惠民縣
伊春市金林區(qū)、上海市浦東新區(qū)、陽江市陽西縣、牡丹江市穆棱市、內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、廣西梧州市長洲區(qū)、昆明市富民縣
黔南甕安縣、臨沂市臨沭縣、大理永平縣、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、贛州市寧都縣、臨夏康樂縣、溫州市文成縣、紅河蒙自市、臨沂市莒南縣、文昌市馮坡鎮(zhèn)
嘉興市海鹽縣、寧夏吳忠市同心縣、商洛市鎮(zhèn)安縣、沈陽市蘇家屯區(qū)、重慶市彭水苗族土家族自治縣、遵義市匯川區(qū)、駐馬店市平輿縣、渭南市華陰市、慶陽市環(huán)縣
廣西來賓市興賓區(qū)、九江市都昌縣、廣西河池市金城江區(qū)、黔東南丹寨縣、忻州市五寨縣、十堰市竹溪縣、福州市晉安區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市、平?jīng)鍪徐o寧縣
東營市東營區(qū)、南陽市臥龍區(qū)、北京市延慶區(qū)、昆明市宜良縣、吉安市新干縣、成都市金堂縣
云浮市云城區(qū)、定安縣翰林鎮(zhèn)、株洲市天元區(qū)、焦作市孟州市、呂梁市臨縣、徐州市銅山區(qū)、溫州市文成縣、成都市新都區(qū)
天津市北辰區(qū)、深圳市龍崗區(qū)、懷化市洪江市、大理洱源縣、眉山市丹棱縣、濱州市濱城區(qū)、上海市閔行區(qū)、成都市簡陽市
蚌埠市蚌山區(qū)、廣西河池市東蘭縣、昆明市宜良縣、南京市玄武區(qū)、晉中市平遙縣
通化市東昌區(qū)、畢節(jié)市納雍縣、臨汾市蒲縣、湛江市徐聞縣、合肥市包河區(qū)、達(dá)州市萬源市、濟(jì)寧市魚臺縣、鹽城市大豐區(qū)
瀘州市瀘縣、廣西百色市西林縣、杭州市江干區(qū)、雞西市雞東縣、寶雞市陳倉區(qū)
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、龍巖市武平縣、天津市南開區(qū)、聊城市東阿縣、西寧市城東區(qū)、信陽市商城縣
鶴崗市蘿北縣、平頂山市葉縣、寧夏固原市彭陽縣、臨滄市臨翔區(qū)、遼陽市宏偉區(qū)、南通市啟東市
永州市冷水灘區(qū)、淄博市沂源縣、長治市長子縣、文昌市文教鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市封丘縣、曲靖市沾益區(qū)、寧德市周寧縣
池州市青陽縣、廣西桂林市全州縣、杭州市上城區(qū)、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)、岳陽市云溪區(qū)、齊齊哈爾市建華區(qū)、濰坊市安丘市、大理劍川縣、隨州市隨縣、佛山市順德區(qū)
成都市龍泉驛區(qū)、亳州市譙城區(qū)、重慶市城口縣、大慶市龍鳳區(qū)、儋州市南豐鎮(zhèn)、廣西柳州市柳北區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、池州市石臺縣、臨沂市蒙陰縣
株洲市醴陵市、廣西百色市靖西市、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗、平頂山市寶豐縣、新鄉(xiāng)市輝縣市、廣州市荔灣區(qū)、定安縣龍河鎮(zhèn)
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)
遼陽市遼陽縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、黔南長順縣、臺州市臨海市、重慶市江津區(qū)、三明市大田縣、廣西北海市合浦縣、無錫市梁溪區(qū)、贛州市贛縣區(qū)、湘潭市雨湖區(qū)
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銅仁市松桃苗族自治縣、重慶市豐都縣、上海市松江區(qū)、北京市順義區(qū)、銅仁市思南縣、紹興市柯橋區(qū)
景德鎮(zhèn)市樂平市、襄陽市襄州區(qū)、牡丹江市海林市、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、廣西防城港市港口區(qū)、紅河瀘西縣、屯昌縣新興鎮(zhèn)、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、黃岡市麻城市、南陽市西峽縣
平頂山市寶豐縣、紹興市新昌縣、普洱市景谷傣族彝族自治縣、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、松原市寧江區(qū)、棗莊市嶧城區(qū)、鄭州市金水區(qū)、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、黔東南施秉縣
東莞市橋頭鎮(zhèn)、屯昌縣新興鎮(zhèn)、恩施州來鳳縣、麗水市慶元縣、佛山市南海區(qū)、陵水黎族自治縣本號鎮(zhèn)、揭陽市惠來縣
大理劍川縣、萬寧市萬城鎮(zhèn)、臨夏康樂縣、廣西桂林市永福縣、常州市武進(jìn)區(qū)、珠海市金灣區(qū)、濰坊市臨朐縣、雅安市石棉縣
大理彌渡縣、重慶市江北區(qū)、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、屯昌縣南坤鎮(zhèn)、淮安市淮陰區(qū)、阜新市新邱區(qū)、深圳市龍華區(qū)、文昌市公坡鎮(zhèn)
蘇州市太倉市、金華市婺城區(qū)、宿州市靈璧縣、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、甘孜鄉(xiāng)城縣、淮南市壽縣
瀘州市江陽區(qū)、漯河市郾城區(qū)、三明市泰寧縣、濟(jì)南市濟(jì)陽區(qū)、宿州市埇橋區(qū)、東莞市寮步鎮(zhèn)、平頂山市寶豐縣、三門峽市澠池縣、吉林市永吉縣、淮南市壽縣
呂梁市臨縣、雞西市麻山區(qū)、甘孜德格縣、汕頭市澄海區(qū)、紅河河口瑤族自治縣、廣西南寧市橫州市、廣西崇左市寧明縣
臨滄市永德縣、北京市平谷區(qū)、漳州市東山縣、楚雄雙柏縣、眉山市東坡區(qū)、上饒市廣信區(qū)、長治市壺關(guān)縣、宿遷市宿豫區(qū)
樂山市犍為縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣、黔南龍里縣、武威市民勤縣、福州市福清市
三門峽市義馬市、廣西南寧市上林縣、云浮市郁南縣、呂梁市孝義市、臺州市仙居縣、臨沂市羅莊區(qū)、本溪市平山區(qū)、開封市順河回族區(qū)、蘇州市常熟市
丹東市寬甸滿族自治縣、菏澤市鄆城縣、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣、湛江市霞山區(qū)、廣西防城港市防城區(qū)、昆明市西山區(qū)、西安市臨潼區(qū)、昆明市盤龍區(qū)
清遠(yuǎn)市清城區(qū)、通化市東昌區(qū)、北京市懷柔區(qū)、廣西梧州市長洲區(qū)、臨沂市蒙陰縣、樂山市夾江縣、黃石市西塞山區(qū)、長沙市雨花區(qū)、揭陽市榕城區(qū)、荊州市荊州區(qū)
齊齊哈爾市依安縣、長沙市天心區(qū)、池州市石臺縣、亳州市譙城區(qū)、果洛久治縣、龍巖市武平縣、渭南市華州區(qū)、云浮市郁南縣、甘南臨潭縣、東莞市橋頭鎮(zhèn)
哈爾濱市五常市、商洛市柞水縣、周口市商水縣、紹興市嵊州市、廣西賀州市八步區(qū)、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、東方市天安鄉(xiāng)、三亞市吉陽區(qū)
南平市松溪縣、萬寧市東澳鎮(zhèn)、定西市臨洮縣、遼陽市弓長嶺區(qū)、商丘市柘城縣
雙鴨山市嶺東區(qū)、南陽市鎮(zhèn)平縣、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市、雞西市城子河區(qū)、宜昌市伍家崗區(qū)、廣西貴港市桂平市
武漢市黃陂區(qū)、甘孜新龍縣、廣西崇左市大新縣、濰坊市青州市、甘孜道孚縣、六盤水市盤州市、紅河蒙自市
廣西梧州市萬秀區(qū)、天水市武山縣、三明市明溪縣、長沙市瀏陽市、永州市冷水灘區(qū)、大興安嶺地區(qū)塔河縣、德陽市什邡市、黑河市北安市、沈陽市康平縣
綏化市蘭西縣、南昌市進(jìn)賢縣、阿壩藏族羌族自治州理縣、屯昌縣坡心鎮(zhèn)、通化市通化縣、合肥市廬陽區(qū)
佳木斯市富錦市、銅陵市郊區(qū)、荊州市江陵縣、榆林市佳縣、直轄縣潛江市、朔州市朔城區(qū)、保山市施甸縣、澄邁縣老城鎮(zhèn)、恩施州恩施市
內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、荊門市掇刀區(qū)、南充市閬中市、中山市中山港街道、鹽城市東臺市
哈爾濱市香坊區(qū)、哈爾濱市賓縣、中山市大涌鎮(zhèn)、玉溪市峨山彝族自治縣、畢節(jié)市黔西市、南京市建鄴區(qū)、湛江市吳川市、沈陽市沈北新區(qū)、淮北市濉溪縣、麗江市古城區(qū)
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盤前機(jī)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(qiáng)化標(biāo)準(zhǔn)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(jī)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(biāo)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(jī)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(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(jìn)實施：一是數(shù)智技術(shù)賦能行動，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)要素價值，建設(shè)醫(yī)藥工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺并推進(jìn)數(shù)據(jù)分類分級管理，改造升級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)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(qiáng)化標(biāo)準(zhǔn)引領(lǐng)，制定醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型評價指標(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(yuǎn)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(biāo)志著我國AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)進(jìn)入政策驅(qū)動、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(rèn)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(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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