盡管已經有多家醫療AI啟動IPO，但是實現盈利的企業尚未出現，根據已公開的公司數據，研發費用占比G，并且仍在持續增長，可見在未來短時間內，醫療AI產品研發及優化仍是重點，資金需求缺口大。

近年來，國內關于人工智能L域的研究十分密集，發文量激增。目前，不論在G水平論文還是專利申請數量上都位居世界前列，視覺、語 音、自然語言處理等基礎智能任務工程實現水平L先，并且擁有一批追求算法技術J致優化的人工智能企業。

隨著理論突破速度開始放緩，深度學習技術進入升J優化階段，驅動圖像分類、機器翻譯等多類感知任務提升準確率，在政策的支持下，持續釋放技術紅利，促進醫療AI技術生態不斷完善

盡管已經有多家醫療AI啟動IPO，但是實現盈利的企業尚未出現，根據已公開的公司數據，研發費用占比G，并且仍在持續增長，可見在未 來短時間內，醫療AI產品研發及優化仍是重點，資金需求缺口大。醫療AI行業已出現輪次比較靠后的融資，部分企業已步入預上市階段， 上市企業也已嶄露頭角，融資數量及金額持續上漲，為醫療AI企業提供資金支持。

正在加速進入老齡化社會，相應地帶來更多在醫療健康方面的需求，同時，醫療產業也存在出色醫療資源不足的結構性問題。通過“AI+ 醫療”的融合與加速，是在推動醫療行業從數字化向智能化升J的方向上，探索醫療智能化服務能力與水平的提升，從而在緩解醫療資源結 構性問題的基礎上，提升醫療服務的效率和質量，從而更好地滿足人民群眾的醫療健康需求。

附件：醫療業人工智能行業應用發展圖譜2023-醫療AI產品研發及優化仍是重點