【前沿未来培训】《医疗行业和人工智能融合机理、场景、模式

【前沿未来培训】《医疗行业和人工智能融合机理、场景、模式、路径和保障机制》

第一章 医疗AI融合的理论基础与内在机理

1.1融合的必然性：医疗健康发展的核心驱动力

1.1.1医疗供给侧改革与高质量发展的内在需求

1.1.2人工智能技术发展的成熟与赋能潜力

1.1.3政策、资本与社会需求的协同推动

1.2融合的核心机理：数据、算法与知识的互动闭环

1.2.1多模态医疗数据的标准化、结构化与价值挖掘机理

1.2.2医学知识表示与AI算法的可解释性互动机理

1.2.3“感知-认知-决策-行动”智能辅助闭环的形成机理

1.3融合的系统观：从技术集成到生态重构

1.3.1技术层（感知智能、认知智能、决策智能）的叠加演进

1.3.2业务流程（预防、诊断、治疗、康复、管理）的智能化再造

1.3.3参与主体（医疗机构、企业、患者、监管方）的角色重塑与生态协同

第二章 医疗AI融合的核心应用场景与深度剖析

2.1场景一：智能诊疗与临床决策支持

2.1.1医学影像智能识别与辅助诊断

2.1.1.1主要技术（CNN、Transformer等）与应用领域（CT、MRI、病理等）

2.1.1.2临床价值：提高效率、减少漏诊、标准化报告

2.1.1.3典型案例与发展阶段分析

2.1.2电子病历挖掘与疾病风险预测

2.1.3辅助治疗规划与个性化用药推荐

2.2场景二：智慧医院管理与服务优化

2.2.1医院资源智能调度与精细化管理

2.2.2患者全流程智能服务与就医体验提升

2.2.3医疗质量控制和院内感染智能监测

2.3场景三：药物研发与生命科学研究

2.3.1药物靶点发现与化合物筛选

2.3.2临床前研究与临床试验设计优化

2.3.3基因组学与蛋白质组学的智能分析

2.4场景四：公共卫生与区域健康管理

2.4.1传染病监测预警与流行趋势预测

2.4.2慢性病社区智能管理与健康干预

2.4.3基于大数据的公共卫生政策模拟与评估

第三章 医疗AI融合的典型商业模式与价值实现

3.1模式一：产品/解决方案导向模式

3.1.1软件即服务（SaaS）模式

3.1.2软硬一体集成设备模式

3.1.3授权与技术服务模式

3.2模式二：平台/生态赋能模式

3.2.1医疗AI开放平台与开发者生态

3.2.2数据平台与联合建模生态

3.2.3产业互联网平台与供应链优化

3.3模式三：运营/服务创新模式

3.3.1“AI+专家”的远程诊疗与专科服务

3.3.2按效果付费（Value-based Care）的风险共担模式

3.3.3保险科技与健康管理服务融合模式

第四章 医疗AI融合的推进路径与实施策略

4.1宏观层面：国家与区域的战略规划路径

4.1.1顶层设计：从试点示范到体系化推广

4.1.2基础设施建设：算力、网络与数据中心的布局

4.1.3产业集群培育：打造具有全球竞争力的医疗AI创新高地

4.2中观层面：行业与机构的能力建设路径

4.2.1医疗机构：从“信息化”到“智能化”的阶梯式转型

4.2.1.1第一阶段：单点工具应用与流程优化

4.2.1.2第二阶段：科室级智能系统集成

4.2.1.3第三阶段：全院级智慧大脑与生态互联

4.2.2企业方：技术、临床与商业化的平衡发展路径

4.2.3跨机构协作：构建医研企协同创新网络

4.3微观层面：具体项目与技术的落地路径

4.3.1需求精准识别与场景优先级排序

4.3.2技术选型、验证与临床评估（RCT）流程

4.3.3系统部署、人员培训与持续迭代优化

第五章 医疗AI融合的保障机制与风险治理

5.1数据安全与隐私保护机制

5.1.1医疗数据全生命周期安全管理规范

5.1.2隐私计算技术在医疗领域的应用（联邦学习、差分隐私等）

5.1.3数据权属、授权使用与利益分配机制

5.2伦理、法规与监管体系建设

5.2.1医疗AI伦理准则：以人为本、公平可及、透明可控

5.2.2产品/服务准入与全周期动态监管框架（如AI软件医疗器械审批）

5.2.3医疗AI应用中的责任界定与纠纷处理机制

5.3人才培育与跨学科协作机制

5.3.1“医学+AI”复合型人才培养体系构建

5.3.2临床医生的AI素养提升与继续教育

5.3.3建立有效的医工交叉团队管理与激励机制

5.4风险识别与系统性治理

5.4.1技术风险（算法偏见、模型漂移、系统故障）及应对

5.4.2应用风险（过度依赖、误用滥用、数字鸿沟）及应对

5.4.3建立多层次、敏捷的风险监测与应急响应体系

授课教师：北京前沿未来科技产业发展研究院院长 陆峰博士

联系电话：13716300228（微信同号）

(信息来源：北京前沿未来科技产业发展研究院)