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1.1　全球科技快速發(fā)展背景
1.1.1　科研端需求穩(wěn)步增長
1.1.2　人工智能作為科技發(fā)展的重要引擎
1.1.3　核心產(chǎn)業(yè)中的機會與挑戰(zhàn)
1.2　生命科學領(lǐng)域的變革需求
1.2.1　生命科學服務行業(yè)的萌芽
1.2.2　居民健康意識增強
1.2.3　生物醫(yī)藥與醫(yī)療器械產(chǎn)業(yè)的崛起
1.3　AI與生命科學的融合契機
1.3.1　技術(shù)發(fā)展層面
1.3.2　科研需求層面
1.3.3　產(chǎn)業(yè)發(fā)展層面
1.3.4　人才培養(yǎng)與學科發(fā)展層面
1.4　生物大數(shù)據(jù)與AI：開啟生命科學新時代
1.4.1　生物學作為AI應用的完美領(lǐng)域
1.4.2　生物學對AI發(fā)展的啟發(fā)與貢獻
1.4.3　生物大數(shù)據(jù)與AI融合的產(chǎn)業(yè)應用實例

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(shè)計
2.1.3　AI開啟醫(yī)療領(lǐng)域的新時代篇章
2.2　藥物研發(fā)
2.2.1　藥物研發(fā)行業(yè)發(fā)展成就
2.2.2　AI賦能藥物研發(fā)
2.2.3　AI在藥物設(shè)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　基因測序市場規(guī)模
2.3.2　AI助力基因測序
2.3.3　AI在基因編輯中的應用
2.4　合成生物學
2.4.1　合成生物學發(fā)展現(xiàn)狀
2.4.2　AI支持下的合成生物學研究
2.4.3　創(chuàng)造具有特定功能的人工蛋白質(zhì)

3.1　深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡
3.1.1　深度學習專利申請狀況
3.1.2　深度神經(jīng)網(wǎng)絡在生物學中的應用
3.1.3　神經(jīng)網(wǎng)絡模型設(shè)計靈感來源
3.2　云計算與量子計算
3.2.1　量子計算云平臺的技術(shù)演進
3.2.2　云計算在藥物研發(fā)中的應用
3.2.3　量子計算在輔助藥物設(shè)計中的潛力
3.3　數(shù)字孿生與多尺度建模
3.3.1　數(shù)字孿生在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應用
3.3.2　數(shù)字孿生在藥物發(fā)現(xiàn)與測試中的應用
3.3.3　多尺度建模與個性化藥物設(shè)計

4.1　產(chǎn)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(jù)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)療企業(yè)競爭格局
4.3.2　AI醫(yī)療影像的商業(yè)模式
4.3.3　AI醫(yī)療機器人的市場地位

5.1　國家政策支持
5.1.1　中國在AI與生命科學領(lǐng)域的政策支持
5.1.2　推動AI技術(shù)廣泛應用的相關(guān)政策
5.2　法規(guī)與標準建設(shè)
5.2.1　確保技術(shù)健康發(fā)展的法規(guī)和標準
5.2.2　應對技術(shù)倫理與安全隱患的措施

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

7.1　技術(shù)發(fā)展趨勢
7.1.1　AI技術(shù)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(jù)處理能力的提升
7.2　市場前景預測
7.2.1　AI醫(yī)療市場前景展望
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(jù)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(lǐng)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(shù)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(chǎn)學研用深度融合

圖表1　2016-2023年全球生命科學領(lǐng)域研究資金投入
圖表2　2016-2023年中國R&D支出和生命科學研究資金投入
圖表3　2019-2021年中國與海外部分國家研發(fā)投入情況
圖表4　2015-2024年中國生物醫(yī)藥投融資數(shù)量/金額
圖表5　2014-2023年中國新藥首次IND數(shù)量及臨床登記數(shù)量
圖表6　生命科學服務行業(yè)相關(guān)公司成立日期
圖表7　2016-2023年生命科學服務行業(yè)上市公司收入及增速
圖表8　2024年大模型、深度學習領(lǐng)域領(lǐng)先企業(yè)全球?qū)＠暾埱闆r
圖表9　混合量子經(jīng)典云架構(gòu)
圖表10　量子計算云平臺服務類型與功能框架
圖表11　國外量子計算云平臺發(fā)展現(xiàn)狀對比
圖表12　國內(nèi)量子計算云平臺發(fā)展現(xiàn)狀對比
圖表13　量子計算云平臺面臨的挑戰(zhàn)
圖表14　D-Wave系統(tǒng)QMI執(zhí)行概覽
圖表15　IBM量子計算發(fā)展路線
圖表16　數(shù)字孿生五階段演進
圖表17　2011-2022年醫(yī)學領(lǐng)域數(shù)字孿生相關(guān)論文
圖表18　AI醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈
圖表19　2022年AI醫(yī)療應用情況
圖表20　2019-2023年中國AI醫(yī)療市場規(guī)模
圖表21　AI醫(yī)療應用需求
圖表22　2024-2028年中國AI醫(yī)療市場規(guī)模預測
圖表23　2024年中國AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)上市公司匯總
圖表24　2024年中國AI醫(yī)療行業(yè)上市公司基本信息及營收表現(xiàn)
圖表25　2024年中國AI醫(yī)療行業(yè)代表性上市公司基本信息