医学类软件目前市场接受性如何

❶ 医学技术类专业就业前景

医学技术类专业就业前景不错。

从前景来看，医学类专业必然是很好就业的专业，目前的医疗卫生体制仍有完善的空间，一方面是广大群众看病难、看病贵，另一方面是大量的医学类专业毕业的学生无法顺利就业。目前的这种局面一定会改变。到时，市场释放出来的需求能量，会造成医学类人才的供不应求。

该专业就业方向为影像技术专业的在放射科、核医学科、超声科从事技术工作；呼吸治疗与危重症的在ICU、呼吸科等从事呼吸治疗师的工作。

康复医学亚专业的在康复中心、骨科、神经科等科室从事物理治疗、作业治疗、言语治疗等方面的工作；营养与膳食亚专业的在临床营养工作、社区营养工作；视光学亚专业的在医院眼科、科研单位。

医学技术专业简介

医学技术一级学科所包括专业的主要研究方向与研究内容是与相关临床医学专业医学工程技术应用诊断治疗技术和专业发展密切结合，在相关专业培养中注重技术应用、技能培养和医学工程与技术的研究发展。

医学技术主要是培养紧密配合临床医生医疗服务工作中掌握特殊医疗技术与医疗技能的高级技师和治疗师。其中包括医学影像技师、呼吸治疗师、康复治疗师、听力师、视光师、营养治疗师等。

形成适应现代医学发展趋势人才培训规范要求的医学技术教育体系，以培养适应我国国家建设实际需要,具有从事医学技术工作必须的人文科学、理学、基础医学、临床医学、医学技能等方面的基本理论知识和实际工作能力的高级医学技术人才。

❷ 人工智能在医学上有哪些应用

人工智能医疗行业主要公司：目前国内人工智能医疗行业代表性公司主要有：乐普医疗(300003)、鹰瞳科技(2251.HK)、心玮医疗(06609.HK)、美因基因(IPO中)、推想医疗科技(IPO中)等

本文核心数据：人工智能的发展路径、市场规模，人工智能医疗相关政策、人工智能医疗投融资数据

1、人工智能发展路径及市场规模

——发展路径

人工智能(AI)是计算机科学的一个分支，通过智能系统模拟人类智能，达到机器展示人类智能的目的，如图像分析、语音识别等。自20世纪50年代以来，人工智能技术日趋成熟，应用场景也愈加广泛，相对于制造业、通信传媒、零售、教育等人工智能应用场景，AI医疗具有广阔的市场以及多元化的需求。

——市场规模

麦肯锡咨询的数据表明，人工智能每年能创造3.5万亿至5.8万亿美元的商业价值。根据IDC数据，预计到2025年全球人工智能应用市场总值将达1270亿美元，其中全球AI医疗处于高速成长期，占人工智能市场五分之一。我国人工智能产业发展快速，自2018年AI应用于基因测序以来，AI医疗的商业化模型逐步形成，2019年后，AI医疗以40%～60%的增速快速发展，如今中国AI医疗核心软件市场规模接近30亿元，加上带有重资产性质的AI医疗机器人，总体规模接近60亿元。

2、人工智能医疗底层基础逐渐完善

——产业进入商业模式构建阶段

国务院于2017年发布的《新一代人工智能发展规划》提到需要推广应用人工智能能治疗新模式、新手段，建立快速精准的智能医疗体系。2018年政府要求人工智能向基层领域自上而下渗透，进一步明确了在医疗影像、智能服务机器人等细分行业发展的目标与大方向。

2021年7月，国家药监局发布《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》，明确人工智能医用软件产品的类别界定:用于辅助决策，按照第三类医疗器械管理目前已有四十余款AI类产品获批上市。

——人工智能医疗底层技术成熟

2012-2020年在医学文献中使用到的热门机器学习算法和深度学习算法包括:支持向量机(38%)，主要应用于识别成像生物标志物和医疗影像分析;神经网络(34%)，主要应用于生化分析、图像分析和药物开发;逻辑回归(4%)，主要用于疾病风险评估和CDSS。AI医疗整体底层技术较为成熟，应用端准备充分

3、人工智能医疗投融资市场活跃

底层技术、顶层政策设计的双向增强了资本进入人工智能医疗行业的信心。2016-2020年人工智能医疗投融资规模呈现波动上升趋势，2020年中国人工智能医疗总融资金额达到39.8亿元，B轮之前的投资额占70.6%。AI医疗的未来发展应注重数据和科研的落地，如何切入到诊疗路径中解决切实的临床需求并有恰当的付费模式是商业化落地的关键。

综合以上分析，中国人工智能医疗顶层设计、商业模式、技术模式日趋成熟，投融资市场活跃，未来中国人工智能医疗行业将得到进一步发展。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国医疗人工智能行业市场前景预测与投资战略规划分析报告》。

❸ 医学考试宝典的功能有哪些齐全吗跟其他类型的软件比怎么样

“考试宝典”在深耕医学教育领域近20年间，实现从PC端考试宝典软件开发到上线考试宝典APP的跨越，产品不仅具有极高质量的医学教育课程内容，更以技术革新实现手机、电脑、平板三端全面联动，为全国千万医护人员考试赋能，帮助加速通过考试，助力职场快速晋升。
1、解决随时随地学习需求：医护人员可以充分利用碎片时间，随时随地进入APP学习，更换平台学习进度依旧保存，不再让学习受限于时间、地域的问题。
2、实现教育多样化：基于多年教学实践经验及大量数据整合分析，考试宝典自主研发具备专业性、易学性的课程内容，功能完整丰富，覆盖高阶培训、精研课程、AI题库，从基础学习、重难点讲解到应试技巧均有囊括。用户可自由选择课程，无论是什么样的学习基础，都能够在考试宝典APP找到适合的学习课程。
3、教学资源最大化：考试宝典构建一支由北京三甲医院主任级医师带头的高素质、高质量的师资团队，倾心打造专属教学体系。全面掌握教学技巧和方法，确保每堂课程的教学质量，为用户提供专业、优质的学习资源。大屏授课、重点清晰、互动性强，通过考试宝典APP极佳的学习体验，无论在哪里都能学到名师课堂，充分满足了医学终身教育的学习需求。
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考试宝典通过医学在线教育平台，始终秉持进化力思想，凭借着医学内容创作积累与技术沉淀，时刻关注着医护人员的最新学习需求，结合创新AI技术及大数据，融入发现问题、分析问题、解决问题的教研思路，不断迭代更新。

❹ 健康管理的市场前景

中国智慧健康行业处于成长中期

自2016年起，我国不断出台的针对“互联网+”、新一代信息技术、健康产业以及医疗改革等领域的相关政策，互联网和新一代信息技术不断突破瓶颈并快速发展，配合健康产业和医疗改革助推智慧健康行业的发展。

不仅如此，随着人们的健康意识不断提高，健康产业不断趋于便利，智慧健康行业也将不断成长。目前，我国智慧健康行业处于成长中期。

—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国智慧健康产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》

❺ AI赋能医疗的背后，临床大数据该如何“跑起来”

19世纪，英国流行病学家、麻醉学家约翰·斯诺运用近代早期的数据科学，记录每天的死亡人数和伤患 人数，并将死亡者的地址标注在地图上，绘制了伦敦霍乱爆发的“群聚”地图，霍乱在过去被普遍认为是由有害空气导致，斯诺通过调查数据的汇总，确定了霍乱的元兇是被污 染的公共水井，并同时奠定了疾病细菌理论的基础，这算是大数据运用的早期雏形之一。

斯诺大概不会想到，在近两百年后，大数据的应用早已不再是偶然，随着医疗卫生信息化的迅速发展，其通过与AI的结合在生物医药研发、疾病管理、公共卫生和 健康 管理等方面的渗透已逐渐常态化，但问题也相应地随之凸显。

信息孤岛仍存

近两年，关于医疗大 健康 数据的政策频出，从顶层设计、具体规划指导、数 据隐私和安全、数据管理等多个方面提出了相关的指导意见。

2016年6月，国务院办公厅下发《关于促进和规范 健康 医疗大数据应用发展的指导意见》指出，鼓励各类医疗卫生机构推进 健康 医疗大数据采集、存储，加强应用支撑和运维技术保障，打通数据资源共享通道，加快建设和完善以居民电子 健康 档案、电子病历、电子处方等为核心的基础数据库。

2018年9月， 国家卫生 健康 委印发《国家 健康 医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》，对医疗 健康 大数据行业从规范管理和开发利用的角度出发进行规范。《办法》从医疗大数据标准、医 疗大数据安全、医疗大数据服务、医疗大数据监督四个方面提出指导意见，直击目前医疗大数 据领域的痛点，未来对数据的统筹标准管理、落实安全责任、规范数据服务和管理具有重要意义。

然而，即使有专项政策的支持，但都限于宏观层面，相较于其他成熟领域而言， 健康 医疗大数据领域的法律法规依然存在明显的滞后性，缺乏比较全面、细致、明确的指引和规则，使其的发展受到严重制约。虽然现阶段，已有很多企业在医疗大数据领域进行深耕布局，但受制于市场准入和产业政策的不确定性，目前尚在摸着石头过河，市场热情和活力并未得到充分、有效地释放。

复旦大学上海医学院生物医学研究院教授刘雷认为，正是医疗大数据政策的不明朗，标准的不统一，也直接导致了各个系统之间难以进行数据交换和信息共享，产生了大量的“信息孤岛”。举个简单的例子，患者在A医院拍的片子到了B医院却不认，B医院的医生想要了解患者的信息则需要从零开始，患者曾在A医院做的检查需要在B医院重新再来一轮，“想要打通医疗机构间临床大数据资源的共享通道，至少在现阶段是一件挺困难的事情。”刘雷表示。

相似的困扰也发生在相距超过一万公里之外的美国，华盛顿大学医学院信息研究所所长Philip Paynes在接受医谷采访时表示：临床大数据间的彼此“孤立”给国家医保机构、患者和医院都带来了负担，实现大数据间的互通互用，是全世界范围内都在着力解决的问题。

作为两所顶尖大学的知名研究学者，刘雷和Paynes想在临床大数据领域做一些努力和尝试。

两人共有的想法迅速得到了学校层面的大力支持，2019年7月26-29日，由复旦大学医学院和圣路易斯华盛顿大学医学院联合授课的“应用临床信息学和数据分析研修班”进行了第一次开班。

复旦大学生物医学研究院教授、复旦大学大数据研究院医学信息与医学影像智能诊断研究所所长刘雷授课

据刘雷介绍，此次研修班得到了业界人士的积极响应，在第一届学员中，来自医院、医疗企业、高校各占了三分之一，“就是纯粹地想把对临床大数据分析和感兴趣的业界人士聚集在一起，通过共有的努力，能把临床大数据的有效运用更推进一步。”

圣路易斯华盛顿大学医学院信息学研究所主任Philip Paynes授课

“希望通过这种国际化的合作，能让临床大数据在医疗机构间甚至跨国间真正地’跑’起来多一种可能性。” Paynes说道。

各自所做的 探索

而在这种可能性之前，刘雷和Paynes各自所在的研究机构均已做了大量的工作。

据悉，刘雷所在的复旦大学上海医学院生物医学研究作为一家致力于创建“中国第一、世界一流的生物医学交叉学术研究机构”，已经在生物医学交叉学科领域形成“代谢与肿瘤的分子细胞生物学”、“医学表观遗传学”、“系统生物医学”三个优势方向，并正在努力拓展转化医学研究和精准医学研究，包括老年医学、肿瘤和心血管疾病、出生缺陷、靶点结构与活性小分子、组学和大数据、生物治疗与干预，形成新的交叉学科生长点和下游技术。

另悉，目前，复旦大学上海医学院生物医学研究还在申请一个超算中心的建设项目，以该项目来支撑生物学大数据的研究，“复旦大学有包括中山医院、华山医院、仁济医院等17所附属教学医院，这其中有一些医院也在做自身的临床大数据中心，从研究所层面，希望能够给他们提供一些人才培养和技术研究的有力支持。”刘雷表示。

Paynes所在的华盛顿大学医学院信息研究所则是华盛顿大学所有大数据计划的中心， “我们拥有世界上最好的基因组研究所和最具生产力和影响力的基础科学研究企业”，在医学信息技术方面的能力非常强，但在大数据的整合方面还有待加强。”而这也成了Paynes担任华盛顿大学医学院信息研究所第一届所长之后重点开展的工作。

自Paynes上任后，首先将研究所与旗下15所附属教学医院进行了打通联动，从临床大数据的收集到整合再到挖掘，最后到应用，铺设了一条全链式的临床大数据之路。

在Paynes看来：研究所下属的15所教学医院简直就是大数据来源的宝藏，这15家在全美医疗机构中排名比较靠前的医院每天产生大量的临床数据，依托这些已有的临床数据的回顾性研究，是分析研究疾病最基本、最重要的研究方法之一，通过将这些海量的临床数据进行统计分析，分析的结果又将反过来为医生临床诊疗全过程提供疾病共享的发病及治疗总体情况信息，帮助医生科学决策，实现精准医疗。

“我们的梦想是不仅仅是利用临床大数据帮助患者，而是希望这些临床大数能渗透到他们的生活和工作，甚至休闲 娱乐 ，通过大数据的分析能够把他们患病的概率降到最低，让人们能一直保持 健康 的状态。” Paynes对医谷展望道。

未来发展构想

在刘雷、Paynes和其团队所做的大量临床数据整合的工作中，由于各自旗下拥有多所强大的教学医院，数据的来源已不是问题，然而，摆在他们面前更为现实的问题有两个，一是要解决多模态临床大数据的选择问题。临床大数据来源多样，是一种多模态数据，其包括有结构化很好的数据，比如化验单、处方；还有一些半结构化的数据，比如住院小结、出院小结；还有完全无结构化的数据，比如医疗影像；还有像基因测序这样的组学数据；以及时间序列数据，比如ICU里会看到患者插着各种各样的仪器测量血压心率脉搏等各种流数据。

怎样从这些不同模态的数据里面选出需要的数据，刘雷表示他们，他们需要的更多的是结构化很好的临床数据，为了得到这部分数据，会通过一定的技术平台会对数据进行一定的清洗，从中选取高质量的有效数据。

这个问题解决后，还有一个临床大数据一直以来绕不开的一个争议--安全和隐私问题。

对此，刘雷表示，依托现有的技术，目前收集的临床大数据基本都能做到“不出院”，这在一定程度程度上很好地保证了数据的安全性。Paynes也指出，美国对于医疗大数据有很严密的保护法规，患者的关键隐私数据，如姓名、住址、电话、身份证号等进入数据管理的时候必须要打马赛克，同时对数据进行强加密，数据即使被泄露也是不可解密的，对所有的数据访问（谁什么时间能访问什么）都要有一套严格的访问控制，通过这样的方式来保证数据安全性。

当技术的问题已不再是问题， 这意味着临床大数据和AI的结合会变得更为完美，因此，刘雷和Paynes更多希望监管层能在未来对基于大数据训练的AI能进行更多关于有效性和安全性方面的评估，也就是审批准入要做到严，同时，还要加强公众对医疗AI的认知，不管AI发展到多么先进的程度，总归存在一定的局限性，它永远不可能替代医生，只能是医生的一种辅助诊断工具。

尽管还有一段路要走，但对于临床大数据和AI的搭配，刘雷和Paynes都充满信心，至少在他们现有开展工作的规划里，“应用临床信息学和数据分析研修班”能最终逐步发展为一个硕士人才培养项目，为临床大数据和人工智能培养更多专业人才。同时，基于两个研究机构现阶段开展的工作，有天能实现跨国界的汇聚统一，可以把所有的临床大数据统一在同一个模型上，建立一个类似于联盟数据一样的联合体，这对于数据的整合和应用就会变得游刃有余。

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❻ 医学影像学专业就业前景怎么样一般就业岗位有哪些

引言：医学影像学专业就业在现在的市场来看是非常受欢迎的。毕业之后医学影像学专业的学生主要从事的工作就是医学影像学的诊断和放射治疗工作，或者也可以从事教育行业来进行指导学生学习医学类专业的科研工作，可以到医疗实习单位从事医学影像学诊断等各种工作，还可以介入放射学和一些核医学等技术方面。

高考已经结束了，成绩也即将揭晓，那么现在肯定有很多小伙伴在担心自己到底应该选择什么样的专业？小编在这里建议大家可以根据自己的分数和自己的爱好来选择适合自己的专业，祝大家都能够考上自己心仪的大学！

❼ “AI+医药”新业态供应现状如何何为“计算医学”

“AI+医药”新业态供应现状表现非常不错，计算医学其实就是依托于算力与算法优化医学结构的一门科学，这是能够直接提高医学领域发展的一个手段。

一、“AI+医药”新业态供应现状相当不错

很多人在看到人工智能与医学医药行业以后，大家都觉得这种结合是不可能的，同时也是一门玄学，但这就是现实。目前不管是医药测试还是临床试验，其实都是需要通过人工智能推算之后再进行，毕竟这样的结果不仅更加精准，而且耗材会更小，对于医学医药专业的促进会更深。很多行业目前已经发生了新的变化，这也是我们需要看到的现实。

❽ 人大硕士为学医重新高考，被首都医科大学录取，目前的医学市场前景如何

一位从中国人民大学所毕业的硕士在2022年选择重新高考的新闻引发了网友们的广泛关注，据了解，这名硕士是为了完成自己的医学梦想，最终也通过自己的努力实现了自己学医的理想，成功地被首都医科大学所录取，这称得上是一个十分励志的故事。不过这也引发了许多网友的好奇，学医真的有那么好吗？现在的医学市场前景真的非常可观吗？小编认为现阶段下，学医还是具有一个非常好的就业前景的，我国对于某些专科的医生处于一个比较匮乏的状态。

因为医生这个职业与其他职业相比具有较高的社会地位，同时福利待遇也比较好，所以想要成为一名医生竞争很大。学生通过大学5年的本科学习，也只能了解一些皮毛，未来想要成为一名主治医生，必须要读硕甚至读博，所有学生如果有学医的梦想，必须要做好升学的充分准备。

❾ 医学检验技术专业前景如何

医学检验技术专业就业方向及前景如下：

医学检验技术专业毕业后可从事临床医学检验、食品检验、卫生检验、动植物检验、医学教育和科研工作。目前医学检验人员的需求较大，相对其他医学专业比较容易就业，工作也相对稳定。

但是有一点不容忽视，医院在招聘医学检验人员的时候，除了技术过关外，对性格也有一些要求，因为检验的工作，经常是每天不停的做做大量重复的工作，工作性质相对来说比较枯燥。

此外，疾病控制中心、血站、计划生育指导站以及相继成立的各种形式的专科医院、私立医院对医学检验人才也有较大的需求，这就使得医学检验专业的学生具有很大的发展空间和市场需求。

医学检验技术专业就业方向

主要面向各级医院检验科、血库，各级疾病预防控制中心、血站、检验检疫、计划生育服务等机构，以及各种独立实验室、医学生物试剂生产经营企业，从事医学检验等工作。

医学检验技术专业培养德、智、体、美全面发展，具有良好职业道德、人文素养、质量意识及计量意识，能适应医学检验发展需要，掌握一定的临床医学知识和生物检验基础理论和基本知识，具备基本医学检测能力、常用检测仪器的使用能力，以及较好的细胞形态学鉴别能力。

❿ 桂林医学院毕业生好找工作吗

桂林医学院本科就业率为88.81%，硕士就业率为90.46%。根据数据来看桂林医学院毕业生很好找工作，其实学医的同学我建议大家都考研，相信大家也要明白这个道理，医学专业就是这个样子研究生要比本科生好找工作。

一般有关系的去医院，其他去药店往管培生发展，以后就是管理层的，也有去药企比如辉瑞、正大天晴、万邦、中美华东等公司做医药代表的，还有就是药厂做质检的，一般医药代表工资高，其他就是几千，但医院环境好一点。也有读研和考公务员的。