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渭南市華州區(qū)、汕頭市龍湖區(qū)、杭州市濱江區(qū)、湘西州保靖縣、益陽市安化縣、臨汾市吉縣、黔西南貞豐縣、三明市清流縣
天水市武山縣、直轄縣潛江市、五指山市毛陽、七臺河市新興區(qū)、廣西南寧市武鳴區(qū)、昆明市富民縣、安慶市潛山市
韶關(guān)市樂昌市、哈爾濱市香坊區(qū)、北京市豐臺區(qū)、馬鞍山市雨山區(qū)、黑河市孫吳縣、延邊琿春市、揚州市儀征市
白銀市靖遠(yuǎn)縣、涼山喜德縣、長治市潞州區(qū)、聊城市臨清市、麗江市寧蒗彝族自治縣
東方市八所鎮(zhèn)、淮北市杜集區(qū)、惠州市龍門縣、雞西市梨樹區(qū)、揭陽市惠來縣、楚雄南華縣、吉林市舒蘭市
青島市城陽區(qū)、太原市杏花嶺區(qū)、忻州市岢嵐縣、濟南市平陰縣、雙鴨山市四方臺區(qū)、安慶市大觀區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟太仆寺旗、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、東莞市洪梅鎮(zhèn)、延邊和龍市
綏化市海倫市、黑河市孫吳縣、福州市長樂區(qū)、三門峽市澠池縣、馬鞍山市和縣
東莞市大朗鎮(zhèn)、雅安市名山區(qū)、天津市寶坻區(qū)、達州市萬源市、肇慶市德慶縣、煙臺市招遠(yuǎn)市
安陽市湯陰縣、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、咸寧市崇陽縣、婁底市婁星區(qū)、漳州市華安縣、常德市石門縣、張家界市慈利縣、成都市簡陽市、韶關(guān)市南雄市
黃石市鐵山區(qū)、隴南市兩當(dāng)縣、成都市蒲江縣、九江市共青城市、淮安市清江浦區(qū)、無錫市濱湖區(qū)、重慶市璧山區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、濟寧市魚臺縣
廣西防城港市東興市、文昌市馮坡鎮(zhèn)、岳陽市臨湘市、洛陽市新安縣、襄陽市襄州區(qū)、宿遷市泗陽縣
青島市城陽區(qū)、昭通市巧家縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、商丘市柘城縣、蚌埠市五河縣、揭陽市揭西縣、濟南市歷下區(qū)、內(nèi)江市東興區(qū)
大理祥云縣、馬鞍山市花山區(qū)、黔東南臺江縣、延安市黃龍縣、吉林市船營區(qū)
甘孜巴塘縣、淮安市漣水縣、天津市薊州區(qū)、廣州市越秀區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、商洛市柞水縣、重慶市墊江縣、滁州市鳳陽縣、文昌市文城鎮(zhèn)
潮州市潮安區(qū)、泰州市興化市、大同市天鎮(zhèn)縣、隴南市宕昌縣、運城市芮城縣、畢節(jié)市黔西市
萬寧市和樂鎮(zhèn)、自貢市大安區(qū)、黔南都勻市、樂山市峨眉山市、徐州市邳州市、海南貴德縣、紹興市諸暨市、黃南同仁市、本溪市本溪滿族自治縣、德州市齊河縣
鄭州市鞏義市、龍巖市永定區(qū)、大興安嶺地區(qū)塔河縣、安陽市龍安區(qū)、南京市秦淮區(qū)
酒泉市玉門市、北京市海淀區(qū)、宜昌市興山縣、沈陽市遼中區(qū)、焦作市山陽區(qū)、邵陽市大祥區(qū)、濟南市市中區(qū)、寧德市壽寧縣、漯河市臨潁縣
平頂山市石龍區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、海南興?？h、甘孜色達縣、濟寧市魚臺縣、廣西桂林市疊彩區(qū)、荊州市沙市區(qū)、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、齊齊哈爾市碾子山區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)
三門峽市湖濱區(qū)、贛州市信豐縣、日照市東港區(qū)、永州市江永縣、漳州市詔安縣、屯昌縣新興鎮(zhèn)、涼山甘洛縣
撫州市黎川縣、駐馬店市平輿縣、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、廣西桂林市荔浦市、長治市武鄉(xiāng)縣、渭南市華州區(qū)、泉州市泉港區(qū)、大慶市肇源縣
杭州市桐廬縣、武漢市江岸區(qū)、蘇州市太倉市、綿陽市游仙區(qū)、咸寧市崇陽縣、宜賓市翠屏區(qū)
昭通市威信縣、衡陽市南岳區(qū)、濰坊市諸城市、西安市碑林區(qū)、煙臺市芝罘區(qū)、湛江市徐聞縣、荊門市沙洋縣、德州市寧津縣、雞西市恒山區(qū)
白銀市白銀區(qū)、雅安市蘆山縣、達州市通川區(qū)、漢中市洋縣、徐州市鼓樓區(qū)、北京市海淀區(qū)、湛江市吳川市、陽泉市城區(qū)、臨夏康樂縣、贛州市南康區(qū)
昭通市巧家縣、泉州市惠安縣、天津市東麗區(qū)、贛州市尋烏縣、杭州市建德市、遵義市正安縣、白山市撫松縣、東營市墾利區(qū)、安康市紫陽縣、四平市梨樹縣
慶陽市鎮(zhèn)原縣、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、延安市富縣、益陽市桃江縣
重慶市九龍坡區(qū)、天津市武清區(qū)、隴南市兩當(dāng)縣、淄博市高青縣、雞西市雞冠區(qū)
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鶴壁市?？h、寧夏銀川市永寧縣、天水市甘谷縣、濟南市平陰縣、揭陽市惠來縣
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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(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(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(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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