中国医疗机器人产业图谱分析

2024年医疗人工智能发展总结____年是医疗人工智能技术迅速发展的一年。

医疗行业通过人工智能技术的应用，实现了智能医疗、精准医疗、健康管理等方面的重大突破。

下面将从三个方面对____年医疗人工智能的发展进行总结。

1、智能辅助诊断与治疗在____年，医疗人工智能技术在辅助诊断与治疗方面取得了重大突破。

基于深度学习和图像识别技术的智能辅助诊断系统已经在临床上得到广泛应用。

通过分析患者的医学影像数据，智能辅助诊断系统可以准确检测出各种疾病的病灶，并提供相应的治疗建议。

这大大提高了医生的诊断准确性和效率，也降低了误诊率。

除了在图像识别方面的应用，自然语言处理技术在医疗领域也取得了重要进展。

基于文本挖掘和自然语言处理技术的医疗智能助手已经能够从海量的医学文献中提取出有用的信息，并为医生提供最新的研究成果和治疗方案。

同时，智能问诊系统也被广泛应用，通过与患者的互动，提供初步的诊断意见，减轻医生的负担，提高就诊效率。

2、精准医疗的实现与推广____年，精准医疗成为医疗人工智能技术的重要应用领域。

通过分析个体的基因组、转录组、蛋白质组等大数据，医疗人工智能可以为患者提供个性化的诊断和治疗方案。

个体化基因检测和基因编辑技术的突破，使得精准医疗在基因治疗领域取得了显著的进展。

基于人工智能技术的基因测序和分析系统，可以快速准确地进行基因测序，为患者提供针对其基因组特征的治疗建议。

此外，医疗人工智能技术在药物研发和临床试验方面也发挥了重要作用。

通过分析大量的基因组和临床数据，人工智能可以帮助研究人员发现新的药物靶点，加速药物研发过程。

同时，基于人工智能的临床试验管理系统可以帮助研究人员智能化地管理和分析临床试验数据，提高临床试验的效率和准确性。

3、健康管理与预防____年，医疗人工智能技术在健康管理与预防方面的应用也取得了重要进展。

基于人工智能的健康管理系统集成了传感器、智能手机和云计算等技术，可以实时监测个体的生理参数，并对个体的健康状态进行分析和预测。

智能制造产业链全景图谱智能制造产业链涵盖基础层(感知层)、技术层(网络层)、应用层，其中基础层主要包含传感器及机器视觉，技术层主要是指SAAS、IAAS、PAAS，应用层主要为智能生产线。

智能制造业产业链图谱｜产业链全景图智能制造产业链-基础层：压力传感器、温湿度传感器、射频传感器、气体传感器、激光雷达传感器、工业通讯模块、RTU 智能制造产业链-技术层：SAAS、生产管理(DNC、HRM、ERP、SCM、CRM)、生产控制(EAS-MES、APS、SCADA、PLC)、研发设计(CAE、CAD、SAP、PLM、CAPP、CAM)、协同集成(协同应用软件、协同平台软件、协同工具软件)、IAAS(DCS/IPC、嵌入式控制器、网络及安全配置)、PAAS(通用PAAS、业务PAAS)SAAS：Software-as-a-Service的缩写名称，意思为软件即服务，即通过网络提供软件服务。

SaaS定义了一种新的交付方式，也使得软件进一步回归服务本质。

企业部署信息化软件的本质是为了自身的运营管理服务，软件的表象是一种业务流程的信息化，本质还是第一种服务模式，SaaS改变了传统软件服务的提供方式，减少本地部署所需的大量前期投入，进一步突出信息化软件的服务属性，或成为未来信息化软件市场的主流交付模式。

IAAS：即基础设施即服务。

指把IT基础设施作为一种服务通过网络对外提供，并根据用户对资源的实际使用量或占用量进行计费的一种服务模式。

PAAS：Platform as a Service的缩写，是指平台即服务。

把服务器平台作为一种服务提供的商业模式，通过网络进行程序提供的服务称之为SaaS(Software as a Service)，是云计算三种服务模式之一，而云计算时代相应的服务器平台或者开发环境作为服务进行提供就成为了PaaS(Platform as a Service)。

DNC：Distributed Numerical Control，称为分布式数控，是网络化数控机床常用的制造术语。

人形机器人发展动向、趋势研判及有关建议目录一、内容概要 (2)1.1 人形机器人的定义与分类 (2)1.2 人形机器人发展的重要性和意义 (4)二、人形机器人发展动向 (5)2.1 技术发展动态 (6)2.1.1 传感器技术 (7)2.1.2 控制算法与系统集成 (8)2.1.3 人工智能与机器学习 (10)2.2 市场发展动态 (11)2.2.1 国际市场竞争格局 (13)2.2.2 国内市场发展趋势 (13)2.2.3 消费者需求变化 (14)三、人形机器人发展趋势研判 (15)3.1 技术发展趋势 (16)3.1.1 仿生学与生物力学技术的融合 (18)3.1.2 云计算与物联网的整合 (19)3.1.3 自主决策与协同能力的提升 (20)3.2 市场发展趋势 (21)3.2.1 高度智能化与自主化 (23)3.2.2 定制化与个性化需求的增长 (24)3.2.3 绿色环保与可持续发展 (26)四、有关建议 (27)4.1 政策支持与产业规划 (29)4.1.1 加强政策引导与支持力度 (30)4.1.2 优化产业结构布局 (32)4.2 技术研发与创新体系建设 (33)4.2.1 提高自主创新能力 (34)4.2.2 加强产学研合作 (35)4.3 市场拓展与应用场景开发 (36)4.3.1 拓展应用领域与场景 (37)4.3.2 加强品牌建设与宣传推广 (39)五、结论与展望 (40)5.1 人形机器人发展成果总结 (41)5.2 未来发展趋势预测 (42)5.3 对未来发展的展望与建议 (43)一、内容概要技术进步与创新：人形机器人的感知、决策、运动控制等方面技术日益成熟，智能算法的优化和应用为人形机器人的发展提供了强大的支撑。

应用领域拓展：人形机器人在医疗、教育、服务等领域的应用逐渐增多，未来还将进一步拓展到更多领域。

市场发展态势：随着技术进步和应用领域的拓展，人形机器人市场规模不断扩大，市场潜力巨大。

医疗机器人系统的研究和发展摘要：医疗机器人主要用于伤病员的救援、转运、手术和康复，是医疗卫生装备信息化、智能化的重要发展方向之一。

通过对手术机器人和康复机器人等医疗机器人的研究现状及进展介绍，表明医疗机器人在军用和民用上有着广泛的应用前景，是目前机器人领域的一个研究热点。

关键词：医疗机器人；伤病员；手术；康复一、引言从2 0世纪9 0年代起，国际先进机器人计划（IARP ）已召开过多届医疗外科机器人研讨会，在发达国家已经出现医疗机器人市场化产品。

目前,先进机器人技术在医疗外科手术规划模拟、微损伤精确定位操作、无损伤诊断与检测、病人安全救援、无痛转运、康复护理、功能辅助及医院服务等方面得到了广泛的应用,这不仅促进了传统医学的革命,也带动了新技术、新理论的发展。

医疗机器人在战创伤救治方面也有着良好的应用前景，受到外军的广泛重视。

美国国防部高等研究计划局（DARPA ）为美国陆军未来战场伤病员救援和医疗设计了高度集成化、机器人化和智能化的医疗系统。

二、国内外研究现状近年来. 西方许多先进国家都进行专门立项投资. 积极开展医用机器人方面的研究/ 如美国国防部开展了Telepresence Surgery （临场感手术）技术研究. 用于战场模拟0 手术培训和解剖教学，NASA 已经在美国加州与意大利米兰之间进行了这方面的试验，欧共体技术专家Maurice 在IEEE SPECTRUM 期刊中表示。

欧共体正在制定一项新的计划，其中将机器人辅助外科手术及虚拟医疗技术仿真作为重点研究发展计划之一。

日本也制定国家计划开展高技术医疗器械研究发展。

许多著名的国际会议，象IEEE Robotics and Automation ，IEEE Eng ，In Medicine and biology Society,IEEE System, Man and Cybernetics 等都将医用机器人与计算机辅助外科单独列为一个专题，在欧洲、美国、日本等国多次召开国际会议；1996年，机器人工业协会将Eagleburger 最高荣誉奖授予了W.Barger 和H.Paul 博士，表彰他们在医用机器人技术临床研究方面的贡献）。

中国先进制造技术2030年路线图一直以来“大而不强”的中国制造业已经站在了转型升级的关键时刻，如何促进“中国制造”向“中国创新”转变，加速发展先进制造技术刻不容缓。

制造业在中国工业化进程中始终办演了相当重要的角色，未来二十年，中国制造业的发展和提升仍将成为国民经济的重要推动力。

一直以来“大而不强”的中国制造业已经站在了转型升级的关键时刻，如何促进“中国制造”向“中国创新”转变，加速发展先进制造技术刻不容缓。

日前《中国先进制造技术2030年路线图》正式公布，将先进制造技术划分为11个技术领域，其中产品设计、成形制造、智能制造、精密制造、微纳制造、再制造及仿生制造六个技术领域是机械工程技术中的基础共性技术领域。

《路线图》中对未来20年机械工程技术的发展进行了预测和展望，明确、清晰的发展路径。

先进制造七大技术领域发展前瞻1.产品设计技术产品设计包括创新设计、生态化设计、智能设计、保质设计、组合化/系列化设计、文化与情感创意设计。

未来的产品应具有更加多样化、个性化、精细化和超常化的功能与性能；更高的效能比和性价比，更快的市场响应速度；更优的生态性，更丰富的文化内涵和情感表达；并可通过分布、并行和协同的途径实现高效、优质的产品研发。

《路线图》预计到2020年，我国将基本掌握大部分重大机电装备系统及其核心零部件的设计技术，通用的现代设计技术将在大型企业得到推广应用。

到2030年，我国将基本掌握微电子、光电子和微机械的核心设计技术，自主研发的设计工具软件将得到广泛应用，我国将在机电装备设计和制造领域进入世界先进行列。

2.成形制造技术成形制造技术是机械制造业的重要基础技术，是国防现代化的重要支撑技术，也是一种可持续发展的技术。

它包括制造技术、塑性成形技术、焊接技术、热处理与表面改性技术、粉末冶金成形技术和增量制造技术。

实现成形制造的绿色、高效、精密，对提高制造业产品质量与竞争力、发展国防以及航空航天事业有着重要作用。

知识图谱在医疗领域的应用与展望一、引言知识图谱是一种用于组织和表示知识的技术，它可以将知识从各种数据源中提取出来，并以一种具有结构化的方式进行表达。

在医疗领域，知识图谱的应用将有助于医疗人员更有效地管理医疗知识和资源，从而提高医疗质量和效率。

在本文中，我们将探讨知识图谱在医疗领域的应用与展望。

二、知识图谱简介知识图谱是一种用于表示和管理知识的技术，它建立在图论、语义网络、本体论、机器学习和人工智能等技术的基础上。

知识图谱将知识以一种结构化的方式进行表达，由实体、属性和关系构成。

实体是表示现实世界事物的核心概念，属性是实体的特征或描述，关系是实体之间互动的方式。

三、知识图谱在医疗领域的应用知识图谱在医疗领域的应用包括：医疗知识管理、临床决策支持、药物研发和健康管理等。

1. 医疗知识管理知识图谱可以帮助构建医疗知识图谱，将医学本体和标准化的医学词汇整合到一个统一的知识图谱中。

这样，在医疗人员需要处理医疗问题时，可以通过查询知识图谱来获得准确和实时的信息，提高医疗质量和效率。

2. 临床决策支持知识图谱可以使用机器学习和自然语言处理技术将医学文献和临床经验转换为可使用的数据。

基于这些数据，可以开发出临床决策支持系统，协助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。

自动化的决策支持系统可以帮助医生更准确地做出诊断和治疗决策，从而提高医疗质量和效率。

3. 药物研发知识图谱可以帮助管理临床试验和药物研发的海量数据，包括临床试验数据、生物医学知识、基因组数据以及化学物质信息等。

这些数据可以被整合到一个统一的知识图谱中，从而提供一个更全面、更准确的药物研发信息库。

4. 健康管理知识图谱可以帮助构建健康管理知识图谱，将个人的健康信息、医疗诊断信息和适宜个人的药物信息整合到一个统一的知识图谱中。

在这个知识图谱中，可以使用智能算法分析个人的健康数据，并为个人提供个性化的健康管理建议和预防性医学服务。

四、知识图谱在医疗领域的展望随着技术的不断进步，未来知识图谱在医疗领域的应用将会得到进一步的发展。

知识图谱在医疗领域中的应用研究随着人工智能技术的迅速发展，知识图谱作为一种新型的知识表示和存储方式，已经在多个领域中得到广泛应用。

其中，在医疗领域中，知识图谱的应用也逐渐受到了越来越多的关注。

一、什么是知识图谱知识图谱是一种以图形方式展现实体、属性和它们之间关系的知识表示方式。

它通常由三个主要元素组成：实体、关系、属性。

在医疗领域中，实体可以是疾病、症状、药品等；关系可以是治疗、并发症、副作用等；属性可以是疾病的病因、临床表现、治疗方案等。

二、知识图谱在医疗领域中的应用概述在医疗领域中，知识图谱可以被广泛地应用于以下几个方面：1.疾病诊断：利用患者的临床症状信息，结合知识图谱中症状与疾病之间的关系，进行疾病诊断。

例如，北京大学人工智能与机器人研究所开发的疾病自动诊断系统，就是利用了知识图谱的技术。

2.药品推荐：利用知识图谱中药品的属性、作用和副作用等信息，为患者提供个性化的药品推荐。

例如，医药科技公司Amgen和Duke-Margolis卫生政策研究所合作开发的高血压治疗建议系统，就是基于知识图谱技术来实现的。

3.疾病风险评估：利用知识图谱中各种疾病之间的关系，对患者进行疾病风险评估。

例如，挪威奥斯陆大学医院研究人员利用知识图谱技术构建了一个肺癌风险评估模型。

4.数据挖掘：利用知识图谱技术对医学数据进行挖掘，发现新的关系，扩充现有的知识图谱。

例如，麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的研究团队，就利用知识图谱技术对100万份病历数据进行了数据挖掘。

5.辅助医疗决策：利用知识图谱为医生提供决策支持，帮助医生做出更合理的治疗方案。

例如，匹兹堡大学医学中心研究人员开发的针对红斑狼疮的医疗决策软件，就是基于知识图谱技术来实现的。

三、知识图谱在医疗领域中的应用案例1.基于知识图谱的糖尿病诊疗系统糖尿病是一种常见的代谢性疾病，它的治疗非常复杂。

为了帮助患者更好地管理糖尿病，中国医学科学院阜外医院利用知识图谱技术，开发了一款基于知识图谱的糖尿病诊疗系统。

新的科技浪潮一直主导着生产力和生产关系的大调整，并不断涌现出新的产业，促进社会进步。

事实上十年前，全球市值前10名主要还集中在能源、金融等传统产业。

现在已经被高科技与互联网企业占据半壁江山。

互联网作为新产业从1995年网景上市发展到现在经历了信息门户、电子商务、搜索、社交及共享经济等几个里程碑性的产品阶段，雅虎、亚马逊、谷歌、FaceBook、Uber等标杆企业不断将产业推向高点。

未来，互联网与移动互联网将逐渐往深度精度发展，比如从满足用户的普遍性需求开始向个性化需求延伸。

另一方面，“互联网+各行业”成为共识，互联网与移动互联网作为基础设施，推动“万物互联”的时代到来。

互联网产业方兴未艾，传统行业也密切嫁接前沿科技，在焕发出新的光彩的同时，也对人类社会生活的的方方面面产生了颠覆性的影响。

风力发电、光伏、核电的广泛应用改变了人类的能源结构。

锂电池和超级电容改变了电能储存和利用方式。

新能源汽车在最近几年的爆发震动了整个汽车产业。

工业4.0推动传统制造业进化精细“智”造，大数据、分子诊断、新兴材料、工程技术等在医疗医药产业的大规模应用也不断提高人类自我修复和拯救的能力等等不一而足。

社会与经济进步的车轮永远不会停止，资本一直是推动新产业发展的弄潮儿。

那么未来10年，又有哪些新产业值得我们期待？那些产业能够孕育出新的千亿美金、甚至万亿美金市值的伟大公司，给投资人带来最丰厚的回报？下文将细数我们认为的最具投资价值的十余个新兴产业，也是我们对上述问题给出的答案。

正文一、云计算企业向云端迁移是大势所趋。

可以看到：1）公有云和私有云市场增长依然齐头并进，不是零和博弈；2）IaaS层面：拥有多元化的商业应用生态圈越来越重要，如亚马逊、谷歌、微软等；3）SaaS层面：主要集中在人力资源、OA、CRM、市场营销、B2B 大宗商品采购等领域，如SalesForce、Sap、Oracle等；4）PaaS层面：没有出现独立巨头，未来更可能由IaaS巨头向上或SaaS巨头向下延伸。

本产品保密并受到版权法保护易观分析2023年12月医疗健康人工智能行业应用发展背景01政策为医疗健康AI发展建设支撑体系，提供发展机遇2023.3务 务 + 研 务 2022.9 2021.07 务 2021 研 2021.06 2020.08 务 2023 研 研 研 2018.04 + + 研 •近年来，多个文件将人工智能在医疗健康领域的应用写入发展规划，医疗AI迎来发展利好。

各省市顺势发布专项政策，为医疗AI的发展建设完整的支撑体系。

•从整体规划来看，医疗AI行业还将继续享受政策红利。

政策将推动成果转化，加速医疗AI应用落地，持续完善标准规范体系。

但同时，随着标准体系的建立，企业也将面临更高的技术与合规门槛。

只有把握核心技术，持续投入研发与创新，才能把握发展机遇，建立牢固的竞争壁垒。

国产化科技成果转化行业标准规范体系数据共享政策为医疗AI发展创造条件政策为医疗AI发展提供机遇表中国AI+医疗重点政策39.0 4.7 3.4 2.3 2.00.80.05.010.015.020.025.030.035.040.045.0中国美国日本韩国WIPO 欧洲专利局中国AI研究成熟，促进医疗AI技术生态不断丰富近年来，国内关于人工智能领域的研究十分密集，发文量激增。

目前，中国不论在高水平论文还是专利申请数量上都位居世界前列，视觉、语音、自然语言处理等基础智能任务工程实现水平全球领先，并且拥有一批追求算法技术极致优化的人工智能企业。

随着理论突破速度开始放缓，深度学习技术进入升级优化阶段，驱动图像分类、机器翻译等多类感知任务提升准确率，在政策的支持下，持续释放技术红利，促进医疗AI技术生态不断完善。

过去十年人工智能领域高水平论文发表量前十国家全球人工智能专利申请量TOP5单位：万篇 © 易观分析注：数据截止统计时间为2020年数据来源：·易观分析整理全球人工智能专利申请量单位：万件3.3 2.30.60.60.40.40.30.30.30.20.00.51.01.52.02.53.03.5美国中国德国英国日本加拿大法国韩国意大利澳大利亚医疗AI仍处于大量研发投入阶段，融资逐年增长提供资金支持 © 易观分析数据来源：公司财报、IT桔子·易观分析整理43.2 24.8 101.162.0137.2 241.5 46649459748701020304050607080901000501001502002503002016201720182019202020212016-2021年医疗AI领域融资数量及金额金额（亿元人民币）数量（件）尽管已经有多家医疗AI启动IPO，但是实现盈利的企业尚未出现，根据已公开的公司数据，研发费用占比高，并且仍在持续增长，可见在未来短时间内，医疗AI产品研发及优化仍是重点，资金需求缺口大。

AI技术下的医疗智能知识图谱构建引言随着人工智能技术的不断发展，医疗领域也开始运用人工智能技术进行智能化的升级。

医疗领域智能化的重点在于医疗智能知识图谱的构建，该技术可以有效推动现代医学的发展，提高医疗系统的整体效率和质量。

一、医疗智能知识图谱简介医疗智能知识图谱是指通过人工智能技术生成、存储、管理和查询的医疗知识图谱。

它是一个将医疗领域的各种知识联系起来的复杂网络。

医疗智能知识图谱可以将各种医疗知识点、科研成果、疾病诊断和治疗等信息组织起来，并提供一个快速、准确的检索渠道。

二、医疗智能知识图谱的构建方式1.数据收集首先，医疗智能知识图谱的构建需要大量的数据支持，这包括医学文献、临床数据、病例报告、诊断报告等。

这些数据可以通过医疗机构、医疗机器人、远程医疗设备和医疗科技公司等途径收集。

2.数据清洗医疗数据来源的稳定性和完整性是医疗智能知识图谱的构建的首要问题。

对于不完善和错误的数据，需要进行数据清洗，删除不准确或不必要的信息，并纠正错误和重复的内容。

3.数据转化医疗数据分散在不同的数据源中，数据的格式和结构也各不相同。

这就需要采用数据转换技术，将不同数据源中的数据整合到一个通用的格式中。

同时，需要将医疗数据转化为机器可读的数据格式。

4.知识抽取对于医疗智能知识图谱的构建，需要将非结构化文本转换为结构化数据。

这个过程可以通过自然语言处理技术实现。

具体而言，将非结构化的医学文献转换成结构化数据，提取文献中的实体、关系和概念，然后使用这些数据来构建医疗智能知识图谱。

三、医疗智能知识图谱的应用方向1.自动化疾病诊断和治疗医疗智能知识图谱可以通过集成多个数据源的信息来帮助医生进行疾病的诊断和治疗。

医生可以通过这种方法来寻找最有效的治疗方法，并减少出现错误。

2.远程医疗会诊借助医疗智能知识图谱，医生可以获得来自全球各地的医学知识，并与其他医生一起进行远程医疗会诊，对疑难疾病进行更好地处理。

3.智能导诊通过基于医疗知识图谱的智能导诊系统，机器可以根据患者的症状进行智能诊断和治疗建议，并为患者提供定制的健康治疗方案。

基于CiteSpace的人工智能应用于医学装备领域研究的可视化分析覃虹娜;陈秋宏;陈志杰;农晓琳【期刊名称】《医学信息》【年(卷),期】2024(37)5【摘要】目的使用可视化分析软件对近20年来在人工智能应用于医学装备领域的研究热点及趋势进行分析,为相关科研和医疗工作者开展相应研究和应用提供参考。

方法在CNKI和Web of Science核心合集数据库检索自2002年1月-2022年12月发表的关于人工智能应用于医学装备领域的相关文献,将收集到的文献以标准格式导入CiteSpace软件中,从年发文量、作者、研究机构、关键词4个方面进行可视化图谱分析。

结果纳入人工智能应用于医学装备领域研究共2181篇,其中CNKI数据库纳入539篇,Web of Science核心合集数据库纳入1642篇。

该领域CNKI数据库研究者共267人,发文机构209个;该领域Web of Science核心合集数据库共有学者640人,发文机构468个;CNKI数据库文献的研究热点主要为人工智能、医疗器械、医学装备、深度学习、辅助诊断等,其中人工智能、医学装备、辅助诊断是研究前沿;Web of Science核心合集数据库文献的研究热点和前沿主要有分类、物联网、信息技术、图像分割、深度学习、医学人工智能等。

结论目前,医疗领域的人工智能正蓬勃发展。

虽然应用广泛,但合作仍分散。

未来的研究将更加强调团队合作和跨学科交叉,以便更好地利用各方面的资源和优势,为科研人员提供更加清晰的研究方向和指导,从而推动研究成果的创新和发展。

【总页数】6页(P38-43)【作者】覃虹娜;陈秋宏;陈志杰;农晓琳【作者单位】广西医科大学信息与管理学院;广西医科大学口腔医学院附属口腔医院口腔颌面外科【正文语种】中文【中图分类】TP18;R197.39【相关文献】1.人工智能应用慢性病领域研究进展——基于Citespace可视化计量分析2.基于CiteSpace的国内康复机器人应用于脑卒中领域研究的可视化分析3.人工智能赋能文化遗产领域的研究综述——基于CiteSpace的可视化分析4.国际供应链领域人工智能研究热点及趋势——基于CiteSpace的知识图谱可视化分析5.fMRI应用于针刺领域的国内外比较研究——基于CiteSpace的可视化分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。