【前沿未來培訓】《醫(yī)療行業(yè)和人工智能融合機理、場景、模式、路徑和保障機制》

第一章 醫(yī)療AI融合的理論基礎(chǔ)與內(nèi)在機理

1.1融合的必然性：醫(yī)療健康發(fā)展的核心驅(qū)動力

1.1.1醫(yī)療供給側(cè)改革與高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在需求

1.1.2人工智能技術(shù)發(fā)展的成熟與賦能潛力

1.1.3政策、資本與社會需求的協(xié)同推動

1.2融合的核心機理：數(shù)據(jù)、算法與知識的互動閉環(huán)

1.2.1多模態(tài)醫(yī)療數(shù)據(jù)的標準化、結(jié)構(gòu)化與價值挖掘機理

1.2.2醫(yī)學知識表示與AI算法的可解釋性互動機理

1.2.3“感知-認知-決策-行動”智能輔助閉環(huán)的形成機理

1.3融合的系統(tǒng)觀：從技術(shù)集成到生態(tài)重構(gòu)

1.3.1技術(shù)層（感知智能、認知智能、決策智能）的疊加演進

1.3.2業(yè)務流程（預防、診斷、治療、康復、管理）的智能化再造

1.3.3參與主體（醫(yī)療機構(gòu)、企業(yè)、患者、監(jiān)管方）的角色重塑與生態(tài)協(xié)同

第二章 醫(yī)療AI融合的核心應用場景與深度剖析

2.1場景一：智能診療與臨床決策支持

2.1.1醫(yī)學影像智能識別與輔助診斷

2.1.1.1主要技術(shù)（CNN、Transformer等）與應用領(lǐng)域（CT、MRI、病理等）

2.1.1.2臨床價值：提高效率、減少漏診、標準化報告

2.1.1.3典型案例與發(fā)展階段分析

2.1.2電子病歷挖掘與疾病風險預測

2.1.3輔助治療規(guī)劃與個性化用藥推薦

2.2場景二：智慧醫(yī)院管理與服務優(yōu)化

2.2.1醫(yī)院資源智能調(diào)度與精細化管理

2.2.2患者全流程智能服務與就醫(yī)體驗提升

2.2.3醫(yī)療質(zhì)量控制和院內(nèi)感染智能監(jiān)測

2.3場景三：藥物研發(fā)與生命科學研究

2.3.1藥物靶點發(fā)現(xiàn)與化合物篩選

2.3.2臨床前研究與臨床試驗設(shè)計優(yōu)化

2.3.3基因組學與蛋白質(zhì)組學的智能分析

2.4場景四：公共衛(wèi)生與區(qū)域健康管理

2.4.1傳染病監(jiān)測預警與流行趨勢預測

2.4.2慢性病社區(qū)智能管理與健康干預

2.4.3基于大數(shù)據(jù)的公共衛(wèi)生政策模擬與評估

第三章 醫(yī)療AI融合的典型商業(yè)模式與價值實現(xiàn)

3.1模式一：產(chǎn)品/解決方案導向模式

3.1.1軟件即服務（SaaS）模式

3.1.2軟硬一體集成設(shè)備模式

3.1.3授權(quán)與技術(shù)服務模式

3.2模式二：平臺/生態(tài)賦能模式

3.2.1醫(yī)療AI開放平臺與開發(fā)者生態(tài)

3.2.2數(shù)據(jù)平臺與聯(lián)合建模生態(tài)

3.2.3產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺與供應鏈優(yōu)化

3.3模式三：運營/服務創(chuàng)新模式

3.3.1“AI+專家”的遠程診療與?？品?/p>

3.3.2按效果付費（Value-based Care）的風險共擔模式

3.3.3保險科技與健康管理服務融合模式

第四章 醫(yī)療AI融合的推進路徑與實施策略

4.1宏觀層面：國家與區(qū)域的戰(zhàn)略規(guī)劃路徑

4.1.1頂層設(shè)計：從試點示范到體系化推廣

4.1.2基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)：算力、網(wǎng)絡與數(shù)據(jù)中心的布局

4.1.3產(chǎn)業(yè)集群培育：打造具有全球競爭力的醫(yī)療AI創(chuàng)新高地

4.2中觀層面：行業(yè)與機構(gòu)的能力建設(shè)路徑

4.2.1醫(yī)療機構(gòu)：從“信息化”到“智能化”的階梯式轉(zhuǎn)型

4.2.1.1第一階段：單點工具應用與流程優(yōu)化

4.2.1.2第二階段：科室級智能系統(tǒng)集成

4.2.1.3第三階段：全院級智慧大腦與生態(tài)互聯(lián)

4.2.2企業(yè)方：技術(shù)、臨床與商業(yè)化的平衡發(fā)展路徑

4.2.3跨機構(gòu)協(xié)作：構(gòu)建醫(yī)研企協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡

4.3微觀層面：具體項目與技術(shù)的落地路徑

4.3.1需求精準識別與場景優(yōu)先級排序

4.3.2技術(shù)選型、驗證與臨床評估（RCT）流程

4.3.3系統(tǒng)部署、人員培訓與持續(xù)迭代優(yōu)化

第五章 醫(yī)療AI融合的保障機制與風險治理

5.1數(shù)據(jù)安全與隱私保護機制

5.1.1醫(yī)療數(shù)據(jù)全生命周期安全管理規(guī)范

5.1.2隱私計算技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應用（聯(lián)邦學習、差分隱私等）

5.1.3數(shù)據(jù)權(quán)屬、授權(quán)使用與利益分配機制

5.2倫理、法規(guī)與監(jiān)管體系建設(shè)

5.2.1醫(yī)療AI倫理準則：以人為本、公平可及、透明可控

5.2.2產(chǎn)品/服務準入與全周期動態(tài)監(jiān)管框架（如AI軟件醫(yī)療器械審批）

5.2.3醫(yī)療AI應用中的責任界定與糾紛處理機制

5.3人才培育與跨學科協(xié)作機制

5.3.1“醫(yī)學+AI”復合型人才培養(yǎng)體系構(gòu)建

5.3.2臨床醫(yī)生的AI素養(yǎng)提升與繼續(xù)教育

5.3.3建立有效的醫(yī)工交叉團隊管理與激勵機制

5.4風險識別與系統(tǒng)性治理

5.4.1技術(shù)風險（算法偏見、模型漂移、系統(tǒng)故障）及應對

5.4.2應用風險（過度依賴、誤用濫用、數(shù)字鴻溝）及應對

5.4.3建立多層次、敏捷的風險監(jiān)測與應急響應體系

授課教師：北京前沿未來科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院院長 陸峰博士

聯(lián)系電話：13716300228（微信同號）

(信息來源：北京前沿未來科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院)