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中投顧問觀點| 2024-2028年中國AI生命科學產業(yè)深度調研及投資前景預測報告

中投網2024-10-21 08:41 來源:中投網

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   在21世紀的科技浪潮中,人工智能(AI)與生命科學的交叉融合正引領著一場前所未有的科技革命。這兩大領域的碰撞,不僅深刻改變了我們對生命本質的理解,更在醫(yī)療健康、生物科技、藥物研發(fā)等多個維度上開辟了全新的探索路徑。隨著大數(shù)據、云計算、深度學習等技術的飛速發(fā)展,AI正逐步滲透至生命科學的每一個角落,為這一古老而又前沿的學科注入了新的活力與可能。

  生命科學,作為探索生命奧秘、維護人類健康的基石,其發(fā)展歷程始終伴隨著技術的革新與進步。從基礎的遺傳學理論到復雜的基因編輯技術,從傳統(tǒng)的藥物篩選方法到現(xiàn)代的精準醫(yī)療實踐,每一次技術的飛躍都極大地推動了生命科學的發(fā)展。然而,面對生命現(xiàn)象的復雜性與多樣性,傳統(tǒng)的研究手段已難以滿足日益增長的知識需求與應用期待。正是在這樣的背景下,人工智能的引入成為了生命科學領域的一大轉折點。

  AI以其強大的數(shù)據處理能力、高效的算法模型以及不斷優(yōu)化的學習機制,為生命科學提供了前所未有的研究工具與方法。在醫(yī)療診斷領域,AI通過深度學習患者的醫(yī)療影像資料,能夠輔助醫(yī)生進行更快速、更準確的疾病識別與診斷,極大地提高了醫(yī)療服務的效率與質量。在藥物研發(fā)過程中,AI技術能夠模擬藥物分子與受體之間的相互作用,預測藥物的療效與安全性,從而顯著縮短了藥物從研發(fā)到上市的時間周期,降低了研發(fā)成本。此外,AI還在基因測序、合成生物學、個性化醫(yī)療等前沿領域展現(xiàn)出了巨大的應用潛力,為生命科學的發(fā)展開辟了廣闊的空間。

  然而,AI與生命科學的深度融合并非一帆風順。在享受技術帶來的便利與成果的同時,我們也面臨著數(shù)據安全、倫理道德、法律法規(guī)等方面的挑戰(zhàn)。如何確保醫(yī)療數(shù)據的隱私與安全,如何平衡技術進步與倫理規(guī)范的關系,如何構建適應AI時代要求的法規(guī)體系,這些都是亟待解決的問題。因此,深入探索AI+生命科學的發(fā)展路徑,不僅關乎科技創(chuàng)新的推進,更關乎人類社會的可持續(xù)發(fā)展與福祉提升。

  中投產業(yè)研究院發(fā)布的《2024-2028年中國AI生命科學產業(yè)深度調研及投資前景預測報告》共七章。本報告全面梳理了AI+生命科學的發(fā)展背景、落地應用、相關技術、產業(yè)圖譜、政策環(huán)境、投融資情況以及未來趨勢,以期為相關領域的研究者、從業(yè)者、政策制定者及投資者提供有價值的參考與洞見。

 

 

報告目錄

第一章 AI生命科學的發(fā)展背景

1.1 全球科技快速發(fā)展背景

1.1.1 人工智能作為科技發(fā)展的重要引擎

1.1.2 五大核心產業(yè)中的機會與挑戰(zhàn)

1.2 生命科學領域的變革需求

1.2.1 居民健康意識增強

1.2.2 生物醫(yī)藥與醫(yī)療器械產業(yè)的崛起

1.3 AI與生命科學的融合契機

1.3.1 生物學作為AI應用的完美領域

1.3.2 生物學對AI發(fā)展的啟發(fā)與貢獻

第二章 AI生命科學的落地應用情況

2.1 醫(yī)療診斷與健康管理

2.1.1 AI在疾病診斷中的應用

2.1.2 個性化治療方案的設計

2.2 藥物研發(fā)

2.2.1 AI賦能藥物研發(fā)

2.2.2 AI在藥物設計、測試與安全性評估中的應用

2.3 基因測序與編輯

2.3.1 AI助力基因測序

2.3.2 AI在基因編輯中的應用

2.4 合成生物學

2.4.1 AI支持下的合成生物學研究

2.4.2 創(chuàng)造具有特定功能的人工蛋白質

第三章 AI生命科學的相關技術發(fā)展情況

3.1 深度學習與神經網絡

3.1.1 深度神經網絡在生物學中的應用

3.1.2 神經網絡模型設計靈感來源

3.2 云計算與量子計算

3.2.1 云計算在藥物研發(fā)中的應用

3.2.2 量子計算在輔助藥物設計中的潛力

3.3 數(shù)字孿生與多尺度建模

3.3.1 數(shù)字孿生在藥物發(fā)現(xiàn)與測試中的應用

3.3.2 多尺度建模與個性化藥物設計

第四章 AI生命科學的產業(yè)圖譜及發(fā)展

4.1 產業(yè)圖譜

4.1.1 AI醫(yī)療影像

4.1.2 CDSS(臨床決策支持系統(tǒng))

4.1.3 AI制藥

4.1.4 醫(yī)療數(shù)據智能平臺

4.1.5 AI醫(yī)療機器人

4.2 AI醫(yī)療市場規(guī)模與增長

4.2.1 中國AI醫(yī)療市場規(guī)模及預測

4.2.2 AI醫(yī)療影像與CDSS的市場占有率

4.3 競爭格局與商業(yè)模式

4.3.1 AI醫(yī)療影像的商業(yè)模式

4.3.2 AI醫(yī)療機器人的市場地位

第五章 AI生命科學的政策及發(fā)展

5.1 國家政策支持

5.1.1 中國在AI與生命科學領域的政策支持

5.1.2 推動AI技術廣泛應用的相關政策

5.2 法規(guī)與標準建設

5.2.1 確保技術健康發(fā)展的法規(guī)和標準

5.2.2 應對技術倫理與安全隱患的措施

第六章 AI生命科學的投融資情況

6.1 投資熱點與趨勢

6.1.1 AI醫(yī)療影像與AI制藥的投資情況

6.1.2 AI醫(yī)療機器人的投資潛力

6.2 融資情況分析

6.2.1 AI醫(yī)療企業(yè)的融資階段與金額

6.2.2 投融資市場的發(fā)展趨勢

第七章 AI生命科學的發(fā)展趨勢前景

7.1 技術發(fā)展趨勢

7.1.1 AI技術在生命科學中的進一步應用

7.1.2 下一代AI算法與數(shù)據處理能力的提升

7.2 市場前景預測

7.2.1 AI醫(yī)療市場的未來規(guī)模與增長率

7.2.2 新興應用場景與商業(yè)模式

7.3 AI生命科學面臨的挑戰(zhàn)與機遇

7.3.1 數(shù)據隱私與安全性的挑戰(zhàn)

7.3.2 法規(guī)與倫理問題的應對

7.3.3 生命科學領域的跨越式發(fā)展機遇

7.4 AI生命科學未來發(fā)展建議

7.4.1 加強技術研發(fā)與創(chuàng)新能力

7.4.2 完善法規(guī)與標準體系

7.4.3 促進產學研用深度融合

 

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