大健康产业还剩这个巨大的市场风口，国务院发布相关规划！
国务院日前印发的《“十四五”国家老龄事业发展和养老服务体系规划》中“老年健康支撑体系更加健全。老年健康服务资源供给不断增加，家庭病床、上门巡诊等居家医疗服务积极开展。”是未来重点发展的目标之一。
中医药现代化的发展之路，需要数字化灯塔的引领
中医药现代化的发展之路，犹如在浩瀚的大海上前行，大家都希望通过一个灯塔，引领下一阶段的发展。在不久前发布的中医药发展十四五规划中明确指出，坚持中西医并重，传承精华、守正创新，推进中医药和现代科学相结合。去创新或改良药品的新功能，为研究和品种培育提供科技属性支撑，这或许就会是中医药行业的下一个重要探索方向！
医疗图像+AI发展到什么程度了?
我们看到的医疗影像AI辅助诊断的应用，除了肺结节和糖网病变，其他领域的AI辅助诊断在技术上还欠成熟，主要原因是计算机学习的训练材料库不如前两者大，准确率还没法训练到足够高的程度。在技术层面的发展情况，一句话概括，就是部分领域技术已经足够成熟，还有一部分领域技术成熟也只是时间的问题。
国产首个ECMO产品获批上市高端医疗器械风口已至
医疗器械作为现代医疗卫生体系建设的重要支柱之一，具有高度的战略性、带动性和成长性。我国高度重视医疗器械产业的创新发展，主管部门出台多项政策鼓励国产医疗器械加快创新，推动高端医疗器械国产化，促进新技术的推广和应用，推动国内高端医疗器械产业快速发展。
智能医学算法决策的伦理困境及风险规制
智能医学呈现出难追溯性、不公平性、过程难以理解性、结果不确定性和数据驱动性的技 术特征。上述特征与诊疗场景特性的融合交叠可能诱发医生主体地位被削弱、医患信任危机、 医疗资源分配不均加剧以及诊疗结果不确定性增加等风险。为有效防范智能算法的决策风 险，在智能医学应用中必须遵循以强化医生主体地位为根本出发点，以降低医患信任危机为主 导，以平衡资源分配为方向和以增加诊疗结果确定性为目标的伦理规制。
全面解读：深度学习技术在医学影像辅助分析中的研究和应用
随着医学影像分析技术的快速发展和临床影像数据量的急剧增长，如何快速准确针对不同疾病医学影像进行精确诊断、分类和预后评估，是现代医学工作者面临的重大挑战。深度学习是一种高通量自动化提取高维度特征信息的新一代人工智能技术，目前已广泛应用于临床医学大数据分析领域，为临床医学影像的快速识别、精准分割和辅助诊断等分析工作提供了新的机遇。
智能影像辅助诊断在基层医疗机构的应用模式研究
随着人工智能产业的不断发展，利用AI技术在医学影像领域开展辅助诊断成为医疗信息化研究的重要方向，将AI深度学习技术与区域医疗的优质资源、知识相结合，研究了AI影像辅助诊断模型，将该模型用于影像基础读片可输出相应的诊断结果，辅助医生进行阅片。
精准医疗领域的人工智能（AI）治理
精准医疗中人工智能的应用是一个快速发展的领域。我国作为国际舞台上人工智能和精准医疗的主要参与者，明确鼓励人工智能技术在精准医疗等方面的应用。加强人工智能治理，推广应用人工智能治疗新模式新手段，是快速发展精准医疗的必由之路。
医疗器械行业深度：行业现状和医改影响
人口老龄化趋势下，中国医疗器械需求总量稳定提升，器械产业发展配套政策逐渐完善，医保局带量采购政策不断“进化”。根据《“十四五”医疗装备产业发展规划》，预计到2035年，中国医疗装备的研发、制造、应用将提升至世界先进水平，进入医疗装备创新型国家前列，中国将诞生世界级医械公司。
