中国人工智能医疗产业发展的现状及国际经验借鉴

发布时间：2021-03-24 08:03

　　当前,中国人工智能医疗产业的发展存在基础层数据获取难度大、技术层人工智能算法缺乏创新、应用层产品仍未落地等问题,借鉴国际上人工智能医疗产业在制度设计、人才计划、数据建设、资金扶持、法律责权等方面的经验,提出中国人工智能医疗产业抢占先机、加速发展的对策建议。 

【文章来源】：卫生经济研究. 2020,37(09)北大核心

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
1 中国人工智能医疗产业发展的特点
    1.1 产业发展基础全球领先
    1.2 产业发展受政策影响大
    1.3 整体商业化程度较低
2 中国人工智能医疗产业发展存在的问题
    2.1 基础层：数据获取难度大
        2.1.1 医院数据开放共享程度低
        2.1.2 健康大数据标准不完善
        2.1.3 医疗数据标注成本高
    2.2 技术层：人工智能算法缺乏创新
        2.2.1 人工智能医疗复合人才少
        2.2.2 共性技术突破效率低
    2.3 应用层：人工智能医疗产品仍未落地
        2.3.1 产品审评难度大
        2.3.2 法律支持度不足
        2.3.3 初创企业融资难度大
3 人工智能医疗产业发展的国际经验
    3.1 基础层：降低数据获取成本
        3.1.1 健全的数据开放共享制度
        3.1.2 相对完善的数据标准体系
        3.1.3 专业的医疗数据标注平台
    3.2 技术层：重视基础研究发展
        3.2.1 完善的人才发展体系
        3.2.2 强大的共性技术研发中心
    3.3 应用层：创新制度设计
        3.3.1 协同发展的法律体系
        3.3.2 先进的审评审批制度
        3.3.3 完善的融资体系
4 对策建议
    4.1 建立数据标准，促进开放共享
    4.2 开展人工智能医疗试点，推进示范应用
    4.3 设立专项基金，加大产业扶持力度
    4.4 创新人才培养计划，拓宽引进渠道
    4.5 创新审评审批制度，促进产品落地
    4.6 完善人工智能医疗责任体系，明确法律边界



本文编号：3097378