報告主要內容
行業解析
企業決策提供基礎依據。
全球視野
助力企業全球化戰略布局與決策
政策環境
緊跟時政，把握大局。
產業現狀
助力企業精準把握市場脈動。
技術動態
保持企業競爭優勢，創新驅動發展。
細分市場
發掘潛在商機，精準定位目標客戶。
競爭格局
知己知彼，制定有效的競爭策略。
典型企業
了解競爭對手、超越競爭對手。
產業鏈調查
上下游全產業鏈一網打盡，優化資源配置。
進出口跟蹤
把握國際市場動態，拓展國際業務。
前景趨勢
洞察未來，提前布局，搶占先機。
投資建議
合理配置資源，提高投資回報率。
服務客戶
導讀: 博思數據發布的《2024-2030年中國醫療大模型市場增長點與投資價值分析報告》介紹了醫療大模型行業相關概述、中國醫療大模型產業運行環境、分析了中國醫療大模型行業的現狀、中國醫療大模型行業競爭格局、對中國醫療大模型行業做了重點企業經營狀況分析及中國醫療大模型產業發展前景與投資預測。您若想對醫療大模型產業有個系統的了解或者想投資醫療大模型行業，本報告是您不可或缺的重要工具。
報告說明:
博思數據發布的《2024-2030年中國醫療大模型市場增長點與投資價值分析報告》介紹了醫療大模型行業相關概述、中國醫療大模型產業運行環境、分析了中國醫療大模型行業的現狀、中國醫療大模型行業競爭格局、對中國醫療大模型行業做了重點企業經營狀況分析及中國醫療大模型產業發展前景與投資預測。您若想對醫療大模型產業有個系統的了解或者想投資醫療大模型行業，本報告是您不可或缺的重要工具。
第1章醫療大模型行業綜述及數據來源說明1.1 大模型產業界定1.1.1 大模型定義1.1.2 大模型的特征1.1.3 大模型核心優勢1.1.4 大模型所處行業1.2 醫療大模型行業界定1.2.1 醫療大模型的界定1、定義2、特征1.2.2 醫療大模型相關專業術語1.2.3 醫療大模型行業監管1.3 醫療大模型產業畫像1.4 本報告數據來源及統計標準說明1.4.1 本報告研究范圍界定1.4.2 本報告權威數據來源1.4.3 研究方法及統計標準第2章全球醫療大模型產業發展現狀及趨勢2.1 全球大模型產業發展現狀2.1.1 全球大模型產業發展歷程2.1.2 全球大模型產業發展概況2.1.3 全球大模型產業主流產品2.1.4 全球大模型產業市場規模體量2.2 全球醫療大模型發展歷程2.3 全球醫療大模型技術水平2.4 全球醫療大模型應用現狀2.4.1 全球醫療大模型應用概況2.4.2 全球醫療大模型應用進展1、西門子醫療2、GE醫療3、飛利浦醫療2.5 國外醫療大模型產業發展經驗借鑒2.6 全球醫療大模型產業發展趨勢洞悉第3章中國醫療大模型產業發展現狀及痛點3.1 中國大模型發展現狀及趨勢分析3.1.1 中國大模型發展歷程3.1.2 中國已發布大模型數量變化3.1.3 中國大模型參數規模變化3.1.4 中國大模型商業模式分析3.1.5 中國大模型發展趨勢洞悉3.2 中國大模型落地醫療可行性分析3.3 中國醫療大模型技術選型與部署方式3.3.1 中國醫療大模型技術選型3.3.2 中國醫療大模型部署方式3.4 中國醫療大模型開發與應用模式3.4.1 提示工程3.4.2 各種指令/任務微調3.4.3 繼續訓練通用大模型3.4.4 從頭開始預訓練3.5 中國醫療大模型產品匯總3.6 中國醫療大模型招投標情況3.6.1 醫療大模型招投標統計3.6.2 醫療大模型招投標分析3.7 中國醫療大模型競爭要素及競爭格局3.7.1 醫療大模型競爭要素3.7.2 醫療大模型競爭格局3.7.3 主要醫療大模型廠商競爭力評價3.8 中國醫療大模型市場規模體量3.9 中國醫療大模型發展痛點第4章中國醫療大模型技術架構及能力構建4.1 完整大模型開發步驟4.2 大模型基礎架構及工程化4.2.1 大模型基礎架構1、Transformer架構2、大規模語言模型：BERT和GPT3、卷積神經網絡CNN4、循環神經網絡RNN5、前饋神經網絡MLP4.2.2 大模型工程化1、數據工程（數據處理和回流）2、模型調優（模型訓練與微調）3、模型交付（模型壓縮與測試）4、服務運營（服務部署與托管）5、平臺支撐能力4.3 基礎大模型底座4.3.1 NLP大模型4.3.2 CV大模型4.3.3 多模態大模型4.3.4 科學大模型4.4 醫療大模型構建路線圖4.4.1 行業需求分析與資源評估1、業務需求評估2、算力層評估3、算法層評估4、數據層評估5、工程層評估4.4.2 行業數據與大模型共建1、明確場景目標2、模型選擇3、訓練環境搭建4、數據處理5、模型訓練共建4.4.3 行業大模型精調與優化部署1、模型精調2、模型評估3、模型重訓優化4、模型聯調部署5、模型應用運營4.5 醫療大模型基礎能力構建概述4.6 醫療大模型基礎能力構建之“算力”4.6.1 大模型的算力需求分析4.6.2 AI芯片1、AI芯片概述2、AI芯片發展現狀3、AI芯片供應商格局4、主要AI芯片類型（1）CPU（2）GPU（3）DPU（4）TPU（5）FPGA（6）ASIC4.6.3 AI服務器1、AI服務器概述2、AI服務器發展現狀3、AI服務器供應商格局4.6.4 醫療大模型算力部署路徑4.7 醫療大模型基礎能力構建之“數據”4.7.1 數據處理與服務概述4.7.2 國內外主要大語言模型數據集4.7.3 數據API4.7.4 訓練數據開發4.7.5 推理數據開發4.7.6 數據維護4.7.7 醫療大模型對數據的需求4.8 醫療大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”4.8.1 AI基礎軟件概述4.8.2 AI基礎軟件市場概況4.8.3 AI基礎軟件競爭格局4.8.4 AI基礎軟件主要類型1、機器學習框架和庫2、模型訓練和部署平臺（1）模型訓練平臺（2）模型部署平臺（3）模型推理平臺3、數據處理和分析工具4、優化和自動化工具4.9 醫療大模型標準化4.9.1 大模型標準體系發展1、大模型標準體系1.02、可信AI大模型標準體系2.04.9.2 行業大模型標準體系4.9.3 醫療大模型標準及解讀1、醫療健康行業大模型系列標準框架2、醫療大模型標準解讀第5章中國醫療大模型應用場景分析5.1 醫療大模型行業應用場景分布5.2 醫療大模型應用場景：醫學影像和圖像5.2.1 醫學影像和圖像概述5.2.2 醫學影像和圖像領域大模型應用優勢分析5.2.3 醫學影像和圖像領域大模型應用案例分析5.3 醫療大模型應用場景：醫療問答和智能問診5.3.1 醫療問答和智能問診概述5.3.2 醫療問答和智能問診領域大模型應用優勢分析5.3.3 醫療問答和智能問診領域大模型應用案例分析5.4 醫療大模型應用場景：輔助診療和臨床決策5.4.1 輔助診療和臨床決策概述5.4.2 輔助診療和臨床決策領域大模型應用優勢分析5.4.3 輔助診療和臨床決策領域大模型應用案例分析5.5 醫療大模型應用場景：醫療記錄和行政管理5.5.1 醫療記錄和行政管理概述5.5.2 醫療記錄和行政管理領域大模型應用優勢分析5.5.3 醫療記錄和行政管理領域大模型應用案例分析5.6 醫療大模型應用場景：個人健康管理5.6.1 個人健康管理概述5.6.2 個人健康管理領域大模型應用優勢分析5.6.3 個人健康管理領域大模型應用案例分析5.7 醫療大模型應用場景：其他5.7.1 生命科學研究5.7.2 藥械研發5.7.3 醫療保險5.8 醫療大模型應用場景戰略地位分析第6章中國醫療大模型應用實踐分析6.1 中國醫療大模型應用實踐匯總6.2 醫療大模型應用案例分析6.2.1 北京友誼醫院大模型應用布局1、醫院概況2、醫療大模型落地實踐3、醫療大模型最新布局動態6.2.2 鄭州大學第一附屬醫院大模型應用布局1、醫院概況2、醫療大模型落地實踐3、醫療大模型最新布局動態6.2.3 浙江省人民醫院大模型應用布局1、醫院概況2、醫療大模型落地實踐3、醫療大模型最新布局動態6.2.4 上海仁濟醫院大模型應用布局1、醫院概況2、醫療大模型落地實踐3、醫療大模型最新布局動態6.2.5 復旦大學附屬中山醫院大模型應用布局1、醫院概況2、醫療大模型落地實踐3、醫療大模型最新布局動態6.3 醫療大模型應用難點及應對6.3.1 大模型“幻覺”問題6.3.2 數據質量與成本問題6.3.3 隱私保護和數據安全6.3.4 倫理道德問題第7章全球及中國醫療大模型企業案例解析7.1 全球及中國醫療大模型企業梳理與對比7.2 全球醫療大模型產業企業案例分析7.2.1 微軟-LLaVA-Med1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.2.2 谷歌-Med-PaLM M1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.3 中國醫療大模型產業企業案例分析7.3.1 醫聯-MedGPT1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.3.2 叮當健康-叮當HealthGPT1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.3.3 醫渡科技-醫療大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.3.4 智云健康-ClouD GPT1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.3.5 華為-盤古醫療大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.3.6 東軟-添翼醫療大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.3.7 科大訊飛-星火認知大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.3.8 百度-靈醫大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.3.9 創業慧康-BsoftGPT1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.3.10 商湯科技-醫療大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展第8章中國醫療大模型產業政策環境洞察&發展潛力8.1 醫療大模型產業政策環境洞悉8.1.1 國家層面醫療大模型產業政策匯總8.1.2 國家層面醫療大模型產業發展規劃8.1.3 國家重點政策/規劃對醫療大模型產業的影響8.2 醫療大模型產業PEST分析圖8.3 醫療大模型產業SWOT分析8.4 醫療大模型產業發展潛力評估8.5 醫療大模型產業未來關鍵增長點8.6 醫療大模型產業趨勢預測分析8.7 醫療大模型產業發展趨勢洞悉8.7.1 整體發展趨勢8.7.2 監管規范趨勢8.7.3 技術創新趨勢8.7.4 細分市場趨勢8.7.5 市場競爭趨勢第9章中國醫療大模型產業投資規劃建議規劃策略及建議9.1 醫療大模型產業投資前景預警9.1.1 風險預警9.1.2 風險應對9.2 醫療大模型產業投資機會分析9.2.1 醫療大模型產業鏈薄弱環節投資機會9.2.2 醫療大模型產業細分領域投資機會9.2.3 醫療大模型產業區域市場投資機會9.2.4 醫療大模型產業空白點投資機會9.3 醫療大模型產業投資價值評估9.4 醫療大模型產業投資前景研究建議9.5 醫療大模型產業可持續發展建議圖表目錄圖表1：大模型的特征圖表2：本報告研究領域所處行業圖表3：醫療大模型的定義圖表4：醫療大模型的特征圖表5：醫療大模型專業術語圖表6：醫療大模型行業監管圖表7：醫療大模型產業鏈結構梳理圖表8：醫療大模型產業鏈生態全景圖譜圖表9：醫療大模型產業鏈區域熱力圖圖表10：本報告研究范圍界定圖表11：本報告權威數據來源圖表12：本報告研究方法及統計標準圖表13：全球大模型產業發展歷程圖表14：全球大模型產業發展概況圖表15：全球大模型產業主流產品圖表16：全球大模型產業市場規模體量圖表17：全球醫療大模型發展歷程圖表18：全球醫療大模型技術水平圖表19：全球醫療大模型應用概況圖表20：全球醫療大模型應用進展圖表21：國外醫療大模型產業發展經驗借鑒圖表22：全球醫療大模型產業發展趨勢洞悉圖表23：中國大模型發展歷程圖表24：中國已發布大模型數量變化圖表25：中國大模型參數規模變化圖表26：中國大模型商業模式分析圖表27：中國大模型發展趨勢洞悉圖表28：中國大模型落地醫療可行性分析圖表29：中國醫療大模型行業招投標分析圖表30：中國醫療大模型市場競爭格局更多圖表見正文……
博思數據發布的《2024-2030年中國醫療大模型市場增長點與投資價值分析報告》介紹了醫療大模型行業相關概述、中國醫療大模型產業運行環境、分析了中國醫療大模型行業的現狀、中國醫療大模型行業競爭格局、對中國醫療大模型行業做了重點企業經營狀況分析及中國醫療大模型產業發展前景與投資預測。您若想對醫療大模型產業有個系統的了解或者想投資醫療大模型行業，本報告是您不可或缺的重要工具。
第1章醫療大模型行業綜述及數據來源說明1.1 大模型產業界定1.1.1 大模型定義1.1.2 大模型的特征1.1.3 大模型核心優勢1.1.4 大模型所處行業1.2 醫療大模型行業界定1.2.1 醫療大模型的界定1、定義2、特征1.2.2 醫療大模型相關專業術語1.2.3 醫療大模型行業監管1.3 醫療大模型產業畫像1.4 本報告數據來源及統計標準說明1.4.1 本報告研究范圍界定1.4.2 本報告權威數據來源1.4.3 研究方法及統計標準第2章全球醫療大模型產業發展現狀及趨勢2.1 全球大模型產業發展現狀2.1.1 全球大模型產業發展歷程2.1.2 全球大模型產業發展概況2.1.3 全球大模型產業主流產品2.1.4 全球大模型產業市場規模體量2.2 全球醫療大模型發展歷程2.3 全球醫療大模型技術水平2.4 全球醫療大模型應用現狀2.4.1 全球醫療大模型應用概況2.4.2 全球醫療大模型應用進展1、西門子醫療2、GE醫療3、飛利浦醫療2.5 國外醫療大模型產業發展經驗借鑒2.6 全球醫療大模型產業發展趨勢洞悉第3章中國醫療大模型產業發展現狀及痛點3.1 中國大模型發展現狀及趨勢分析3.1.1 中國大模型發展歷程3.1.2 中國已發布大模型數量變化3.1.3 中國大模型參數規模變化3.1.4 中國大模型商業模式分析3.1.5 中國大模型發展趨勢洞悉3.2 中國大模型落地醫療可行性分析3.3 中國醫療大模型技術選型與部署方式3.3.1 中國醫療大模型技術選型3.3.2 中國醫療大模型部署方式3.4 中國醫療大模型開發與應用模式3.4.1 提示工程3.4.2 各種指令/任務微調3.4.3 繼續訓練通用大模型3.4.4 從頭開始預訓練3.5 中國醫療大模型產品匯總3.6 中國醫療大模型招投標情況3.6.1 醫療大模型招投標統計3.6.2 醫療大模型招投標分析3.7 中國醫療大模型競爭要素及競爭格局3.7.1 醫療大模型競爭要素3.7.2 醫療大模型競爭格局3.7.3 主要醫療大模型廠商競爭力評價3.8 中國醫療大模型市場規模體量3.9 中國醫療大模型發展痛點第4章中國醫療大模型技術架構及能力構建4.1 完整大模型開發步驟4.2 大模型基礎架構及工程化4.2.1 大模型基礎架構1、Transformer架構2、大規模語言模型：BERT和GPT3、卷積神經網絡CNN4、循環神經網絡RNN5、前饋神經網絡MLP4.2.2 大模型工程化1、數據工程（數據處理和回流）2、模型調優（模型訓練與微調）3、模型交付（模型壓縮與測試）4、服務運營（服務部署與托管）5、平臺支撐能力4.3 基礎大模型底座4.3.1 NLP大模型4.3.2 CV大模型4.3.3 多模態大模型4.3.4 科學大模型4.4 醫療大模型構建路線圖4.4.1 行業需求分析與資源評估1、業務需求評估2、算力層評估3、算法層評估4、數據層評估5、工程層評估4.4.2 行業數據與大模型共建1、明確場景目標2、模型選擇3、訓練環境搭建4、數據處理5、模型訓練共建4.4.3 行業大模型精調與優化部署1、模型精調2、模型評估3、模型重訓優化4、模型聯調部署5、模型應用運營4.5 醫療大模型基礎能力構建概述4.6 醫療大模型基礎能力構建之“算力”4.6.1 大模型的算力需求分析4.6.2 AI芯片1、AI芯片概述2、AI芯片發展現狀3、AI芯片供應商格局4、主要AI芯片類型（1）CPU（2）GPU（3）DPU（4）TPU（5）FPGA（6）ASIC4.6.3 AI服務器1、AI服務器概述2、AI服務器發展現狀3、AI服務器供應商格局4.6.4 醫療大模型算力部署路徑4.7 醫療大模型基礎能力構建之“數據”4.7.1 數據處理與服務概述4.7.2 國內外主要大語言模型數據集4.7.3 數據API4.7.4 訓練數據開發4.7.5 推理數據開發4.7.6 數據維護4.7.7 醫療大模型對數據的需求4.8 醫療大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”4.8.1 AI基礎軟件概述4.8.2 AI基礎軟件市場概況4.8.3 AI基礎軟件競爭格局4.8.4 AI基礎軟件主要類型1、機器學習框架和庫2、模型訓練和部署平臺（1）模型訓練平臺（2）模型部署平臺（3）模型推理平臺3、數據處理和分析工具4、優化和自動化工具4.9 醫療大模型標準化4.9.1 大模型標準體系發展1、大模型標準體系1.02、可信AI大模型標準體系2.04.9.2 行業大模型標準體系4.9.3 醫療大模型標準及解讀1、醫療健康行業大模型系列標準框架2、醫療大模型標準解讀第5章中國醫療大模型應用場景分析5.1 醫療大模型行業應用場景分布5.2 醫療大模型應用場景：醫學影像和圖像5.2.1 醫學影像和圖像概述5.2.2 醫學影像和圖像領域大模型應用優勢分析5.2.3 醫學影像和圖像領域大模型應用案例分析5.3 醫療大模型應用場景：醫療問答和智能問診5.3.1 醫療問答和智能問診概述5.3.2 醫療問答和智能問診領域大模型應用優勢分析5.3.3 醫療問答和智能問診領域大模型應用案例分析5.4 醫療大模型應用場景：輔助診療和臨床決策5.4.1 輔助診療和臨床決策概述5.4.2 輔助診療和臨床決策領域大模型應用優勢分析5.4.3 輔助診療和臨床決策領域大模型應用案例分析5.5 醫療大模型應用場景：醫療記錄和行政管理5.5.1 醫療記錄和行政管理概述5.5.2 醫療記錄和行政管理領域大模型應用優勢分析5.5.3 醫療記錄和行政管理領域大模型應用案例分析5.6 醫療大模型應用場景：個人健康管理5.6.1 個人健康管理概述5.6.2 個人健康管理領域大模型應用優勢分析5.6.3 個人健康管理領域大模型應用案例分析5.7 醫療大模型應用場景：其他5.7.1 生命科學研究5.7.2 藥械研發5.7.3 醫療保險5.8 醫療大模型應用場景戰略地位分析第6章中國醫療大模型應用實踐分析6.1 中國醫療大模型應用實踐匯總6.2 醫療大模型應用案例分析6.2.1 北京友誼醫院大模型應用布局1、醫院概況2、醫療大模型落地實踐3、醫療大模型最新布局動態6.2.2 鄭州大學第一附屬醫院大模型應用布局1、醫院概況2、醫療大模型落地實踐3、醫療大模型最新布局動態6.2.3 浙江省人民醫院大模型應用布局1、醫院概況2、醫療大模型落地實踐3、醫療大模型最新布局動態6.2.4 上海仁濟醫院大模型應用布局1、醫院概況2、醫療大模型落地實踐3、醫療大模型最新布局動態6.2.5 復旦大學附屬中山醫院大模型應用布局1、醫院概況2、醫療大模型落地實踐3、醫療大模型最新布局動態6.3 醫療大模型應用難點及應對6.3.1 大模型“幻覺”問題6.3.2 數據質量與成本問題6.3.3 隱私保護和數據安全6.3.4 倫理道德問題第7章全球及中國醫療大模型企業案例解析7.1 全球及中國醫療大模型企業梳理與對比7.2 全球醫療大模型產業企業案例分析7.2.1 微軟-LLaVA-Med1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.2.2 谷歌-Med-PaLM M1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.3 中國醫療大模型產業企業案例分析7.3.1 醫聯-MedGPT1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.3.2 叮當健康-叮當HealthGPT1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.3.3 醫渡科技-醫療大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.3.4 智云健康-ClouD GPT1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.3.5 華為-盤古醫療大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.3.6 東軟-添翼醫療大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.3.7 科大訊飛-星火認知大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.3.8 百度-靈醫大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.3.9 創業慧康-BsoftGPT1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展7.3.10 商湯科技-醫療大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展第8章中國醫療大模型產業政策環境洞察&發展潛力8.1 醫療大模型產業政策環境洞悉8.1.1 國家層面醫療大模型產業政策匯總8.1.2 國家層面醫療大模型產業發展規劃8.1.3 國家重點政策/規劃對醫療大模型產業的影響8.2 醫療大模型產業PEST分析圖8.3 醫療大模型產業SWOT分析8.4 醫療大模型產業發展潛力評估8.5 醫療大模型產業未來關鍵增長點8.6 醫療大模型產業趨勢預測分析8.7 醫療大模型產業發展趨勢洞悉8.7.1 整體發展趨勢8.7.2 監管規范趨勢8.7.3 技術創新趨勢8.7.4 細分市場趨勢8.7.5 市場競爭趨勢第9章中國醫療大模型產業投資規劃建議規劃策略及建議9.1 醫療大模型產業投資前景預警9.1.1 風險預警9.1.2 風險應對9.2 醫療大模型產業投資機會分析9.2.1 醫療大模型產業鏈薄弱環節投資機會9.2.2 醫療大模型產業細分領域投資機會9.2.3 醫療大模型產業區域市場投資機會9.2.4 醫療大模型產業空白點投資機會9.3 醫療大模型產業投資價值評估9.4 醫療大模型產業投資前景研究建議9.5 醫療大模型產業可持續發展建議圖表目錄圖表1：大模型的特征圖表2：本報告研究領域所處行業圖表3：醫療大模型的定義圖表4：醫療大模型的特征圖表5：醫療大模型專業術語圖表6：醫療大模型行業監管圖表7：醫療大模型產業鏈結構梳理圖表8：醫療大模型產業鏈生態全景圖譜圖表9：醫療大模型產業鏈區域熱力圖圖表10：本報告研究范圍界定圖表11：本報告權威數據來源圖表12：本報告研究方法及統計標準圖表13：全球大模型產業發展歷程圖表14：全球大模型產業發展概況圖表15：全球大模型產業主流產品圖表16：全球大模型產業市場規模體量圖表17：全球醫療大模型發展歷程圖表18：全球醫療大模型技術水平圖表19：全球醫療大模型應用概況圖表20：全球醫療大模型應用進展圖表21：國外醫療大模型產業發展經驗借鑒圖表22：全球醫療大模型產業發展趨勢洞悉圖表23：中國大模型發展歷程圖表24：中國已發布大模型數量變化圖表25：中國大模型參數規模變化圖表26：中國大模型商業模式分析圖表27：中國大模型發展趨勢洞悉圖表28：中國大模型落地醫療可行性分析圖表29：中國醫療大模型行業招投標分析圖表30：中國醫療大模型市場競爭格局更多圖表見正文……
數據資料
全球宏觀數據庫
中國宏觀數據庫
政策法規數據庫
行業經濟數據庫
企業經濟數據庫
進出口數據庫
文獻數據庫
券商數據庫
產業園區數據庫
地區統計數據庫
協會機構數據庫
博思調研數據庫
版權申明:
本報告由博思數據獨家編制并發行，報告版權歸博思數據所有。本報告是博思數據專家、分析師在多年的行業研究經驗基礎上通過調研、統計、分析整理而得，具有獨立自主知識產權，報告僅為有償提供給購買報告的客戶使用。未經授權，任何網站或媒體不得轉載或引用本報告內容。如需訂閱研究報告，請直接撥打博思數據免費客服熱線（400 700 3630）聯系。
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