醫學類軟體目前市場接受性如何

❶ 醫學技術類專業就業前景

醫學技術類專業就業前景不錯。

從前景來看，醫學類專業必然是很好就業的專業，目前的醫療衛生體制仍有完善的空間，一方面是廣大群眾看病難、看病貴，另一方面是大量的醫學類專業畢業的學生無法順利就業。目前的這種局面一定會改變。到時，市場釋放出來的需求能量，會造成醫學類人才的供不應求。

該專業就業方向為影像技術專業的在放射科、核醫學科、超聲科從事技術工作；呼吸治療與危重症的在ICU、呼吸科等從事呼吸治療師的工作。

康復醫學亞專業的在康復中心、骨科、神經科等科室從事物理治療、作業治療、言語治療等方面的工作；營養與膳食亞專業的在臨床營養工作、社區營養工作；視光學亞專業的在醫院眼科、科研單位。

醫學技術專業簡介

醫學技術一級學科所包括專業的主要研究方向與研究內容是與相關臨床醫學專業醫學工程技術應用診斷治療技術和專業發展密切結合，在相關專業培養中注重技術應用、技能培養和醫學工程與技術的研究發展。

醫學技術主要是培養緊密配合臨床醫生醫療服務工作中掌握特殊醫療技術與醫療技能的高級技師和治療師。其中包括醫學影像技師、呼吸治療師、康復治療師、聽力師、視光師、營養治療師等。

形成適應現代醫學發展趨勢人才培訓規范要求的醫學技術教育體系，以培養適應我國國家建設實際需要,具有從事醫學技術工作必須的人文科學、理學、基礎醫學、臨床醫學、醫學技能等方面的基本理論知識和實際工作能力的高級醫學技術人才。

❷ 人工智慧在醫學上有哪些應用

人工智慧醫療行業主要公司：目前國內人工智慧醫療行業代表性公司主要有：樂普醫療(300003)、鷹瞳科技(2251.HK)、心瑋醫療(06609.HK)、美因基因(IPO中)、推想醫療科技(IPO中)等

本文核心數據：人工智慧的發展路徑、市場規模，人工智慧醫療相關政策、人工智慧醫療投融資數據

1、人工智慧發展路徑及市場規模

——發展路徑

人工智慧(AI)是計算機科學的一個分支，通過智能系統模擬人類智能，達到機器展示人類智能的目的，如圖像分析、語音識別等。自20世紀50年代以來，人工智慧技術日趨成熟，應用場景也愈加廣泛，相對於製造業、通信傳媒、零售、教育等人工智慧應用場景，AI醫療具有廣闊的市場以及多元化的需求。

——市場規模

麥肯錫咨詢的數據表明，人工智慧每年能創造3.5萬億至5.8萬億美元的商業價值。根據IDC數據，預計到2025年全球人工智慧應用市場總值將達1270億美元，其中全球AI醫療處於高速成長期，占人工智慧市場五分之一。我國人工智慧產業發展快速，自2018年AI應用於基因測序以來，AI醫療的商業化模型逐步形成，2019年後，AI醫療以40%～60%的增速快速發展，如今中國AI醫療核心軟體市場規模接近30億元，加上帶有重資產性質的AI醫療機器人，總體規模接近60億元。

2、人工智慧醫療底層基礎逐漸完善

——產業進入商業模式構建階段

國務院於2017年發布的《新一代人工智慧發展規劃》提到需要推廣應用人工智慧能治療新模式、新手段，建立快速精準的智能醫療體系。2018年政府要求人工智慧向基層領域自上而下滲透，進一步明確了在醫療影像、智能服務機器人等細分行業發展的目標與大方向。

2021年7月，國家葯監局發布《人工智慧醫用軟體產品分類界定指導原則》，明確人工智慧醫用軟體產品的類別界定:用於輔助決策，按照第三類醫療器械管理目前已有四十餘款AI類產品獲批上市。

——人工智慧醫療底層技術成熟

2012-2020年在醫學文獻中使用到的熱門機器學習演算法和深度學習演算法包括:支持向量機(38%)，主要應用於識別成像生物標志物和醫療影像分析;神經網路(34%)，主要應用於生化分析、圖像分析和葯物開發;邏輯回歸(4%)，主要用於疾病風險評估和CDSS。AI醫療整體底層技術較為成熟，應用端准備充分

3、人工智慧醫療投融資市場活躍

底層技術、頂層政策設計的雙向增強了資本進入人工智慧醫療行業的信心。2016-2020年人工智慧醫療投融資規模呈現波動上升趨勢，2020年中國人工智慧醫療總融資金額達到39.8億元，B輪之前的投資額佔70.6%。AI醫療的未來發展應注重數據和科研的落地，如何切入到診療路徑中解決切實的臨床需求並有恰當的付費模式是商業化落地的關鍵。

綜合以上分析，中國人工智慧醫療頂層設計、商業模式、技術模式日趨成熟，投融資市場活躍，未來中國人工智慧醫療行業將得到進一步發展。

以上數據參考前瞻產業研究院《中國醫療人工智慧行業市場前景預測與投資戰略規劃分析報告》。

❸ 醫學考試寶典的功能有哪些齊全嗎跟其他類型的軟體比怎麼樣

「考試寶典」在深耕醫學教育領域近20年間，實現從PC端考試寶典軟體開發到上線考試寶典APP的跨越，產品不僅具有極高質量的醫學教育課程內容，更以技術革新實現手機、電腦、平板三端全面聯動，為全國千萬醫護人員考試賦能，幫助加速通過考試，助力職場快速晉升。
1、解決隨時隨地學習需求：醫護人員可以充分利用碎片時間，隨時隨地進入APP學習，更換平台學習進度依舊保存，不再讓學習受限於時間、地域的問題。
2、實現教育多樣化：基於多年教學實踐經驗及大量數據整合分析，考試寶典自主研發具備專業性、易學性的課程內容，功能完整豐富，覆蓋高階培訓、精研課程、AI題庫，從基礎學習、重難點講解到應試技巧均有囊括。用戶可自由選擇課程，無論是什麼樣的學習基礎，都能夠在考試寶典APP找到適合的學習課程。
3、教學資源最大化：考試寶典構建一支由北京三甲醫院主任級醫師帶頭的高素質、高質量的師資團隊，傾心打造專屬教學體系。全面掌握教學技巧和方法，確保每堂課程的教學質量，為用戶提供專業、優質的學習資源。大屏授課、重點清晰、互動性強，通過考試寶典APP極佳的學習體驗，無論在哪裡都能學到名師課堂，充分滿足了醫學終身教育的學習需求。
4、直觀感受學習進程：考試寶典APP對學員的學習效果進行多個維度的跟進，全面展現學習成長軌跡，課時記錄、學習進度可視化，加深用戶對自己學習計劃和進度的認知，提高學習效率。章節學習試題總量、答題量、正確率結果一覽，試題解析覆蓋率高，考點清晰易掌握，還可根據自身情況匯總個人錯題、好題收藏、筆記記錄等，查漏補缺更精確，隨時掌握學習進程。
考試寶典通過醫學在線教育平台，始終秉持進化力思想，憑借著醫學內容創作積累與技術沉澱，時刻關注著醫護人員的最新學習需求，結合創新AI技術及大數據，融入發現問題、分析問題、解決問題的教研思路，不斷迭代更新。

❹ 健康管理的市場前景

中國智慧健康行業處於成長中期

自2016年起，我國不斷出台的針對「互聯網+」、新一代信息技術、健康產業以及醫療改革等領域的相關政策，互聯網和新一代信息技術不斷突破瓶頸並快速發展，配合健康產業和醫療改革助推智慧健康行業的發展。

不僅如此，隨著人們的健康意識不斷提高，健康產業不斷趨於便利，智慧健康行業也將不斷成長。目前，我國智慧健康行業處於成長中期。

—— 以上數據參考前瞻產業研究院《中國智慧健康產業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》

❺ AI賦能醫療的背後，臨床大數據該如何「跑起來」

19世紀，英國流行病學家、麻醉學家約翰·斯諾運用近代早期的數據科學，記錄每天的死亡人數和傷患 人數，並將死亡者的地址標注在地圖上，繪制了倫敦霍亂爆發的「群聚」地圖，霍亂在過去被普遍認為是由有害空氣導致，斯諾通過調查數據的匯總，確定了霍亂的元兇是被污 染的公共水井，並同時奠定了疾病細菌理論的基礎，這算是大數據運用的早期雛形之一。

斯諾大概不會想到，在近兩百年後，大數據的應用早已不再是偶然，隨著醫療衛生信息化的迅速發展，其通過與AI的結合在生物醫葯研發、疾病管理、公共衛生和 健康 管理等方面的滲透已逐漸常態化，但問題也相應地隨之凸顯。

信息孤島仍存

近兩年，關於醫療大 健康 數據的政策頻出，從頂層設計、具體規劃指導、數 據隱私和安全、數據管理等多個方面提出了相關的指導意見。

2016年6月，國務院辦公廳下發《關於促進和規范 健康 醫療大數據應用發展的指導意見》指出，鼓勵各類醫療衛生機構推進 健康 醫療大數據採集、存儲，加強應用支撐和運維技術保障，打通數據資源共享通道，加快建設和完善以居民電子 健康 檔案、電子病歷、電子處方等為核心的基礎資料庫。

2018年9月， 國家衛生 健康 委印發《國家 健康 醫療大數據標准、安全和服務管理辦法（試行）》，對醫療 健康 大數據行業從規范管理和開發利用的角度出發進行規范。《辦法》從醫療大數據標准、醫 療大數據安全、醫療大數據服務、醫療大數據監督四個方面提出指導意見，直擊目前醫療大數 據領域的痛點，未來對數據的統籌標准管理、落實安全責任、規范數據服務和管理具有重要意義。

然而，即使有專項政策的支持，但都限於宏觀層面，相較於其他成熟領域而言， 健康 醫療大數據領域的法律法規依然存在明顯的滯後性，缺乏比較全面、細致、明確的指引和規則，使其的發展受到嚴重製約。雖然現階段，已有很多企業在醫療大數據領域進行深耕布局，但受制於市場准入和產業政策的不確定性，目前尚在摸著石頭過河，市場熱情和活力並未得到充分、有效地釋放。

復旦大學上海醫學院生物醫學研究院教授劉雷認為，正是醫療大數據政策的不明朗，標準的不統一，也直接導致了各個系統之間難以進行數據交換和信息共享，產生了大量的「信息孤島」。舉個簡單的例子，患者在A醫院拍的片子到了B醫院卻不認，B醫院的醫生想要了解患者的信息則需要從零開始，患者曾在A醫院做的檢查需要在B醫院重新再來一輪，「想要打通醫療機構間臨床大數據資源的共享通道，至少在現階段是一件挺困難的事情。」劉雷表示。

相似的困擾也發生在相距超過一萬公里之外的美國，華盛頓大學醫學院信息研究所所長Philip Paynes在接受醫谷采訪時表示：臨床大數據間的彼此「孤立」給國家醫保機構、患者和醫院都帶來了負擔，實現大數據間的互通互用，是全世界范圍內都在著力解決的問題。

作為兩所頂尖大學的知名研究學者，劉雷和Paynes想在臨床大數據領域做一些努力和嘗試。

兩人共有的想法迅速得到了學校層面的大力支持，2019年7月26-29日，由復旦大學醫學院和聖路易斯華盛頓大學醫學院聯合授課的「應用臨床信息學和數據分析研修班」進行了第一次開班。

復旦大學生物醫學研究院教授、復旦大學大數據研究院醫學信息與醫學影像智能診斷研究所所長劉雷授課

據劉雷介紹，此次研修班得到了業界人士的積極響應，在第一屆學員中，來自醫院、醫療企業、高校各佔了三分之一，「就是純粹地想把對臨床大數據分析和感興趣的業界人士聚集在一起，通過共有的努力，能把臨床大數據的有效運用更推進一步。」

聖路易斯華盛頓大學醫學院信息學研究所主任Philip Paynes授課

「希望通過這種國際化的合作，能讓臨床大數據在醫療機構間甚至跨國間真正地』跑』起來多一種可能性。」 Paynes說道。

各自所做的 探索

而在這種可能性之前，劉雷和Paynes各自所在的研究機構均已做了大量的工作。

據悉，劉雷所在的復旦大學上海醫學院生物醫學研究作為一家致力於創建「中國第一、世界一流的生物醫學交叉學術研究機構」，已經在生物醫學交叉學科領域形成「代謝與腫瘤的分子細胞生物學」、「醫學表觀遺傳學」、「系統生物醫學」三個優勢方向，並正在努力拓展轉化醫學研究和精準醫學研究，包括老年醫學、腫瘤和心血管疾病、出生缺陷、靶點結構與活性小分子、組學和大數據、生物治療與干預，形成新的交叉學科生長點和下游技術。

另悉，目前，復旦大學上海醫學院生物醫學研究還在申請一個超算中心的建設項目，以該項目來支撐生物學大數據的研究，「復旦大學有包括中山醫院、華山醫院、仁濟醫院等17所附屬教學醫院，這其中有一些醫院也在做自身的臨床大數據中心，從研究所層面，希望能夠給他們提供一些人才培養和技術研究的有力支持。」劉雷表示。

Paynes所在的華盛頓大學醫學院信息研究所則是華盛頓大學所有大數據計劃的中心， 「我們擁有世界上最好的基因組研究所和最具生產力和影響力的基礎科學研究企業」，在醫學信息技術方面的能力非常強，但在大數據的整合方面還有待加強。」而這也成了Paynes擔任華盛頓大學醫學院信息研究所第一屆所長之後重點開展的工作。

自Paynes上任後，首先將研究所與旗下15所附屬教學醫院進行了打通聯動，從臨床大數據的收集到整合再到挖掘，最後到應用，鋪設了一條全鏈式的臨床大數據之路。

在Paynes看來：研究所下屬的15所教學醫院簡直就是大數據來源的寶藏，這15家在全美醫療機構中排名比較靠前的醫院每天產生大量的臨床數據，依託這些已有的臨床數據的回顧性研究，是分析研究疾病最基本、最重要的研究方法之一，通過將這些海量的臨床數據進行統計分析，分析的結果又將反過來為醫生臨床診療全過程提供疾病共享的發病及治療總體情況信息，幫助醫生科學決策，實現精準醫療。

「我們的夢想是不僅僅是利用臨床大數據幫助患者，而是希望這些臨床大數能滲透到他們的生活和工作，甚至休閑 娛樂 ，通過大數據的分析能夠把他們患病的概率降到最低，讓人們能一直保持 健康 的狀態。」 Paynes對醫谷展望道。

未來發展構想

在劉雷、Paynes和其團隊所做的大量臨床數據整合的工作中，由於各自旗下擁有多所強大的教學醫院，數據的來源已不是問題，然而，擺在他們面前更為現實的問題有兩個，一是要解決多模態臨床大數據的選擇問題。臨床大數據來源多樣，是一種多模態數據，其包括有結構化很好的數據，比如化驗單、處方；還有一些半結構化的數據，比如住院小結、出院小結；還有完全無結構化的數據，比如醫療影像；還有像基因測序這樣的組學數據；以及時間序列數據，比如ICU里會看到患者插著各種各樣的儀器測量血壓心率脈搏等各種流數據。

怎樣從這些不同模態的數據裡面選出需要的數據，劉雷表示他們，他們需要的更多的是結構化很好的臨床數據，為了得到這部分數據，會通過一定的技術平台會對數據進行一定的清洗，從中選取高質量的有效數據。

這個問題解決後，還有一個臨床大數據一直以來繞不開的一個爭議--安全和隱私問題。

對此，劉雷表示，依託現有的技術，目前收集的臨床大數據基本都能做到「不出院」，這在一定程度程度上很好地保證了數據的安全性。Paynes也指出，美國對於醫療大數據有很嚴密的保護法規，患者的關鍵隱私數據，如姓名、住址、電話、身份證號等進入數據管理的時候必須要打馬賽克，同時對數據進行強加密，數據即使被泄露也是不可解密的，對所有的數據訪問（誰什麼時間能訪問什麼）都要有一套嚴格的訪問控制，通過這樣的方式來保證數據安全性。

當技術的問題已不再是問題， 這意味著臨床大數據和AI的結合會變得更為完美，因此，劉雷和Paynes更多希望監管層能在未來對基於大數據訓練的AI能進行更多關於有效性和安全性方面的評估，也就是審批准入要做到嚴，同時，還要加強公眾對醫療AI的認知，不管AI發展到多麼先進的程度，總歸存在一定的局限性，它永遠不可能替代醫生，只能是醫生的一種輔助診斷工具。

盡管還有一段路要走，但對於臨床大數據和AI的搭配，劉雷和Paynes都充滿信心，至少在他們現有開展工作的規劃里，「應用臨床信息學和數據分析研修班」能最終逐步發展為一個碩士人才培養項目，為臨床大數據和人工智慧培養更多專業人才。同時，基於兩個研究機構現階段開展的工作，有天能實現跨國界的匯聚統一，可以把所有的臨床大數據統一在同一個模型上，建立一個類似於聯盟數據一樣的聯合體，這對於數據的整合和應用就會變得游刃有餘。

【凡本網註明來源非大 健康 Pai的作品，均轉載自其它媒體，目的在於傳遞更多信息，並不代表本網贊同其觀點和對其真實性負責。】

❻ 醫學影像學專業就業前景怎麼樣一般就業崗位有哪些

引言：醫學影像學專業就業在現在的市場來看是非常受歡迎的。畢業之後醫學影像學專業的學生主要從事的工作就是醫學影像學的診斷和放射治療工作，或者也可以從事教育行業來進行指導學生學習醫學類專業的科研工作，可以到醫療實習單位從事醫學影像學診斷等各種工作，還可以介入放射學和一些核醫學等技術方面。

高考已經結束了，成績也即將揭曉，那麼現在肯定有很多小夥伴在擔心自己到底應該選擇什麼樣的專業？小編在這里建議大家可以根據自己的分數和自己的愛好來選擇適合自己的專業，祝大家都能夠考上自己心儀的大學！

❼ 「AI+醫葯」新業態供應現狀如何何為「計算醫學」

“AI+醫葯”新業態供應現狀表現非常不錯，計算醫學其實就是依託於算力與演算法優化醫學結構的一門科學，這是能夠直接提高醫學領域發展的一個手段。

一、“AI+醫葯”新業態供應現狀相當不錯

很多人在看到人工智慧與醫學醫葯行業以後，大家都覺得這種結合是不可能的，同時也是一門玄學，但這就是現實。目前不管是醫葯測試還是臨床試驗，其實都是需要通過人工智慧推算之後再進行，畢竟這樣的結果不僅更加精準，而且耗材會更小，對於醫學醫葯專業的促進會更深。很多行業目前已經發生了新的變化，這也是我們需要看到的現實。

❽ 人大碩士為學醫重新高考，被首都醫科大學錄取，目前的醫學市場前景如何

一位從中國人民大學所畢業的碩士在2022年選擇重新高考的新聞引發了網友們的廣泛關注，據了解，這名碩士是為了完成自己的醫學夢想，最終也通過自己的努力實現了自己學醫的理想，成功地被首都醫科大學所錄取，這稱得上是一個十分勵志的故事。不過這也引發了許多網友的好奇，學醫真的有那麼好嗎？現在的醫學市場前景真的非常可觀嗎？小編認為現階段下，學醫還是具有一個非常好的就業前景的，我國對於某些專科的醫生處於一個比較匱乏的狀態。

因為醫生這個職業與其他職業相比具有較高的社會地位，同時福利待遇也比較好，所以想要成為一名醫生競爭很大。學生通過大學5年的本科學習，也只能了解一些皮毛，未來想要成為一名主治醫生，必須要讀碩甚至讀博，所有學生如果有學醫的夢想，必須要做好升學的充分准備。

❾ 醫學檢驗技術專業前景如何

醫學檢驗技術專業就業方向及前景如下：

醫學檢驗技術專業畢業後可從事臨床醫學檢驗、食品檢驗、衛生檢驗、動植物檢驗、醫學教育和科研工作。目前醫學檢驗人員的需求較大，相對其他醫學專業比較容易就業，工作也相對穩定。

但是有一點不容忽視，醫院在招聘醫學檢驗人員的時候，除了技術過關外，對性格也有一些要求，因為檢驗的工作，經常是每天不停的做做大量重復的工作，工作性質相對來說比較枯燥。

此外，疾病控制中心、血站、計劃生育指導站以及相繼成立的各種形式的專科醫院、私立醫院對醫學檢驗人才也有較大的需求，這就使得醫學檢驗專業的學生具有很大的發展空間和市場需求。

醫學檢驗技術專業就業方向

主要面向各級醫院檢驗科、血庫，各級疾病預防控制中心、血站、檢驗檢疫、計劃生育服務等機構，以及各種獨立實驗室、醫學生物試劑生產經營企業，從事醫學檢驗等工作。

醫學檢驗技術專業培養德、智、體、美全面發展，具有良好職業道德、人文素養、質量意識及計量意識，能適應醫學檢驗發展需要，掌握一定的臨床醫學知識和生物檢驗基礎理論和基本知識，具備基本醫學檢測能力、常用檢測儀器的使用能力，以及較好的細胞形態學鑒別能力。

❿ 桂林醫學院畢業生好找工作嗎

桂林醫學院本科就業率為88.81%，碩士就業率為90.46%。根據數據來看桂林醫學院畢業生很好找工作，其實學醫的同學我建議大家都考研，相信大家也要明白這個道理，醫學專業就是這個樣子研究生要比本科生好找工作。

一般有關系的去醫院，其他去葯店往管培生發展，以後就是管理層的，也有去葯企比如輝瑞、正大天晴、萬邦、中美華東等公司做醫葯代表的，還有就是葯廠做質檢的，一般醫葯代表工資高，其他就是幾千，但醫院環境好一點。也有讀研和考公務員的。