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北京市(东城区、西城区、崇文区、宣武区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区 昌平区、大兴区)








天津市(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、塘沽区、东丽区、西青区、)








石家庄市(桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。)








保定市(莲池区、竞秀区)  廊坊市(安次区、广阳区,固安)








太原市(迎泽区,万柏林区,杏花岭区,小店区,尖草坪区。)








大同市(城区、南郊区、新荣区)








榆林市(榆阳区,横山区)朝阳市(双塔区、龙城区)








南京市(鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区)  成都市(锡山区,惠山区,新区,滨湖区,北塘区,南长区,崇安区。)








常州市(天宁区、钟楼区、新北区、武进区)








苏州市(吴中区、相城区、姑苏区(原平江区、沧浪区、金阊区)、工业园区、高新区(虎丘区)、吴江区,原吴江市)








常熟市(方塔管理区、虹桥管理区、琴湖管理区、兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。)宿迁(宿豫区、宿城区、湖滨新区、洋河新区。)








徐州(云龙区,鼓楼区,金山桥,泉山区,铜山区。)








南通市(崇川区,港闸区,开发区,海门区,海安市。)








昆山市 (玉山镇、巴城镇、周市镇、陆家镇、花桥镇(花桥经济开发区)、张浦镇、千灯镇。)








太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇;)








镇江市 (京口区、润州区、丹徒区。)








张家港市(杨舍镇,塘桥镇,金港镇,锦丰镇,乐余镇,凤凰镇,南丰镇,大新镇)








扬州市(广陵区、邗江区、江都区.宝应县)








宁波市(海曙区、江东区、江北区、北仑区、镇海区,慈溪,余姚 )








温州市(鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区)








嘉兴市(南湖区、秀洲区,桐乡。)








绍兴市(越城区、柯桥区、上虞区)








金华市(金东区,义乌)








舟山市(定海区、普陀区)








台州市(椒江区、黄岩区、路桥区)








湖州市 (吴兴区,织里,南浔区)








合肥市(瑶海区、庐阳区、蜀山区、包河

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随着AI技术的蓬勃发展,AI+制药被视为下一个黄金赛道。

近日,国家卫生健康委等部门联合印发的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》提出,AI可以赋能药物研发的全流程,包括智能药物研发、智能药物临床试验辅助、智能药品临床综合评价辅助等。

海通国际认为,AI制药技术的应用有望缩短药物研发周期,降低成本,提高研发成功率。

开辟精准医疗之路

自2016年起,我国便开始围绕AI出台相关政策,从宏观角度出发,推动AI技术在医疗领域的应用,提高医疗服务效率和质量,最终实现医疗行业的智能化升级。

在产业政策和市场需求的双重驱动下,国内已经出现一大批医疗人工智能产品,并陆续进入多元化的医疗健康应用场景。

在众多场景中,影像AI是最早被市场所关注的,其能够帮助医生处理高强度重复的阅片工作,帮助影像科提质增效。

阿里健康研发的肺结节筛查系统可在秒级别内对CT图像进行分割、定位、分类和风险评估,辅助医生诊断肺癌。腾讯的Miying平台支持多模态影像的智能分析,用于多种疾病的筛查和诊断。联影医疗的产品uCT768也实现了全流程AI赋能,并搭载天眼AI技术,提供智能CT扫查体验,提高扫查效率。

此外,万东医疗(600055.SH)、迪安诊断(300244.SZ)、美年健康(002044.SZ)等企业也在各细分领域积极实践,推出辅助诊断相关产品。

根据《2024年中国医疗大健康产业发展白皮书》,AI医学影像已有超过60个三类证产品获批上市,预期行业渗透率将由2020年的0.7%上升至2030年的41.3%。

助力新药研发

在近日举办的2024中国医药工业发展大会上,有企业表示,人工智能可以让新药研发部分环节提速百倍。

据介绍,在药物早期的发现过程中,可以运用人工智能手段筛选针对靶点有效的药物活性分子,加快药物开发进程。

近年来,人工智能技术可以通过基因序列、蛋白质序列产生蛋白质三维空间模型,即让靶点实现视觉化,以便医疗人员观察到靶点上适合药物分子起作用的位置,叠加计算机自动化控制和智能化筛选,就能让发现药物活性分子的过程提速上百倍。

找出对于靶点有活性的药物分子,是做创新药的第一步。而充分利用人工智能技术,将使整个过程更加高效。与传统药物研发相比,AI技术能将药物发现、临床前研究的时间缩短近40%,将临床新药研发的成功率由12%提高至14%。

此外,利用大数据、基因数据和机器学习的手段,可以帮助医疗人员更好理解一个药物以及作用。最后,利用临床研究数据和机器学习的办法将病人进行分型。根据分型,可以更精准地实施药物治疗。

机遇与挑战并存

相关数据显示,2010年至2021年间,全球由AI参与的药物研发项目数量由6个增长至158个,2022年全球有超过40家AI制药企业、近80条药物管线成功进入临床阶段,其中41条推进到Ⅰ期,超过了总数的一半;Ⅱ期项目达到29个,都展现出AI在临床应用中可观的推进速度。

据Research And Markets发布的数据,2022年全球AI制药市场规模达到10.4亿美元,预计2026年市场规模将近30亿美元,年平均复合增长率达到30%。

虽然发展前景广阔,但AI制药行业存在的相关问题也需要给予足够重视。比如AI黑盒算法存在安全风险,当前仍然存在原理不够透明、运行机制无法解释等弊端。

整体而言,AI制药目前处于挑战与机遇并存的局面,不仅考验技术创新,也对行业合作、数据共享、伦理规范等方面提出更高要求,期待AI制药领域的难题一一破解,迎来行业真正的大爆发。

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