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延邊和龍市、聊城市高唐縣、甘孜九龍縣、龍巖市連城縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟多倫縣、畢節(jié)市金沙縣、福州市馬尾區(qū)、廣州市南沙區(qū)、七臺河市茄子河區(qū)
阿壩藏族羌族自治州理縣、濮陽市范縣、杭州市臨安區(qū)、濟南市歷城區(qū)、盤錦市興隆臺區(qū)、漳州市龍海區(qū)、長春市德惠市、漳州市南靖縣、咸寧市赤壁市
巴中市通江縣、成都市彭州市、長治市屯留區(qū)、昭通市昭陽區(qū)、成都市簡陽市、內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗、菏澤市鄆城縣
寧波市奉化區(qū)、運城市鹽湖區(qū)、寧德市古田縣、蕪湖市無為市、廣西柳州市城中區(qū)、信陽市光山縣、廣州市荔灣區(qū)、果洛久治縣、蚌埠市固鎮(zhèn)縣
黔南荔波縣、荊門市東寶區(qū)、武漢市黃陂區(qū)、蘭州市七里河區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗
昆明市晉寧區(qū)、潮州市饒平縣、廣元市劍閣縣、紅河彌勒市、上海市黃浦區(qū)、孝感市漢川市、廣西北海市鐵山港區(qū)
黃山市黟縣、東莞市常平鎮(zhèn)、武漢市黃陂區(qū)、成都市龍泉驛區(qū)、合肥市巢湖市、廣西柳州市鹿寨縣、銅川市宜君縣
攀枝花市鹽邊縣、商洛市商南縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市興和縣、紅河元陽縣、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、寧德市福安市、麗江市玉龍納西族自治縣、吉安市安福縣
本溪市本溪滿族自治縣、黔東南岑鞏縣、黃石市下陸區(qū)、成都市邛崍市、十堰市竹山縣、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、廣元市旺蒼縣、運城市絳縣、廣西柳州市城中區(qū)
鄭州市上街區(qū)、三明市大田縣、綿陽市鹽亭縣、宜春市銅鼓縣、天水市清水縣、武漢市新洲區(qū)、十堰市鄖陽區(qū)、成都市新都區(qū)
松原市扶余市、衢州市衢江區(qū)、張掖市甘州區(qū)、昆明市晉寧區(qū)、六安市霍邱縣、麗水市慶元縣
徐州市鼓樓區(qū)、張家界市永定區(qū)、東營市東營區(qū)、白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、阜陽市潁東區(qū)、黔東南岑鞏縣
鶴壁市山城區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、威海市文登區(qū)、甘孜鄉(xiāng)城縣、大理祥云縣
青島市市北區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、大連市沙河口區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、滁州市天長市、連云港市灌云縣、黔西南普安縣、牡丹江市綏芬河市、上海市閔行區(qū)
濰坊市昌樂縣、慶陽市合水縣、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、煙臺市福山區(qū)、常州市武進區(qū)
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吉安市廬陵新區(qū)、屯昌縣南坤鎮(zhèn)、聊城市臨清市、銅陵市義安區(qū)、寧夏銀川市靈武市
泰安市新泰市、通化市輝南縣、渭南市蒲城縣、洛陽市澗西區(qū)、重慶市梁平區(qū)、湖州市吳興區(qū)、自貢市榮縣、湛江市霞山區(qū)
大同市靈丘縣、內(nèi)蒙古興安盟突泉縣、淄博市博山區(qū)、西安市高陵區(qū)、安慶市宿松縣、宜昌市長陽土家族自治縣、荊州市監(jiān)利市
南陽市鎮(zhèn)平縣、紹興市嵊州市、株洲市荷塘區(qū)、連云港市海州區(qū)、天津市河?xùn)|區(qū)、汕頭市潮南區(qū)、衡陽市衡南縣、酒泉市玉門市
武威市天祝藏族自治縣、鹽城市建湖縣、清遠(yuǎn)市清城區(qū)、梅州市梅縣區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市回民區(qū)、牡丹江市穆棱市、海南同德縣、普洱市景東彝族自治縣、龍巖市長汀縣、吉安市泰和縣
松原市長嶺縣、六盤水市鐘山區(qū)、太原市婁煩縣、樂山市犍為縣、麗水市慶元縣
陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、七臺河市勃利縣、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、東莞市莞城街道、晉城市陵川縣、青島市即墨區(qū)、黔南惠水縣、成都市彭州市、文昌市重興鎮(zhèn)
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雙鴨山市寶山區(qū)、撫州市黎川縣、連云港市灌南縣、哈爾濱市香坊區(qū)、榆林市靖邊縣
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昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、大連市中山區(qū)、贛州市瑞金市、金華市金東區(qū)、常州市金壇區(qū)、晉中市太谷區(qū)、臨汾市吉縣、河源市連平縣、德州市臨邑縣
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蚌埠市龍子湖區(qū)、儋州市大成鎮(zhèn)、云浮市云城區(qū)、德陽市中江縣、杭州市江干區(qū)、福州市福清市、駐馬店市上蔡縣、眉山市彭山區(qū)、武漢市江岸區(qū)
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臺州市溫嶺市、臨沂市蘭山區(qū)、三明市大田縣、涼山美姑縣、德州市齊河縣、果洛瑪沁縣、寧夏吳忠市紅寺堡區(qū)、吉林市龍?zhí)秴^(qū)、上海市楊浦區(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(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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