木报告聚焦2020年中国医学影像人工智能发展，结合“政产学研用人员需求，从政策法规、数据、算法、研发、应用、产业化、教育、临床验证、产品质量评价、标准化、技术审评、体系核查、伦理与安全等方面展开介绍，既有对现阶段发展的全面分析和梳理，也有对问题的剖析和未来的展望，内容丰富、资料翔实。
本报告由国内医学影像人工智能和相关政策监管领域的专家编写，内容兼具科学性和非常不错性，适合医学影像人工智能上下游相关人或其他人工智能感兴趣的读者阅读。
章 概论
节 医学影像人工智能发展的机遇
第二节 医学影像人工智能发展的历程
第三节 医学影像人工智能的基本要素
第二章 人工智能基本概念和专业术语
节 人工智能术语规范化的重要性和意义
第二节 人工智能的层级
第三节 医学影像人工智能常用专业术语
第四节 现状与展望
附录 医学影像人工智能术语
第三章 医学影像人工智能研究现状：算法
节 影像组学的研究进展
第二节 深度学习技术的研究进展
第三节 人工智能在多模态影像/多组学大数据中的应用进展
第四节 现状与展望
第四章 医学影像人工智能研究现状：数据
节 医学影像人工智能发展对数据的要求
第二节 数据库的构建
第三节 数据的规范化标注
第四节 现状与展望
第五章 医学影像人工智能研究现状：热点
节 医学影像的显著特点
第二节 智能算法的热点趋势
第三节 未来展望
第六章 医学影像人工智能产品质量评价与标准化
节 医学影像人工智能产品质量评价现状
第二节 医学影像人工智能产品标准化现状
第三节 问题与展望
第七章 医学影像人工智能产品临床验证
节 人工智能产品的临床验证方法
第二节 目前开展的临床验证项目
第三节 现状与展望
第八章 医学影像人工智能产品技术审评与体系核查
节 人工智能医疗器械与医学影像人工智能产品
第二节 医学影像人工智能产品技术审评现状
第三节 医学影像人工智能产品体系核查现状
第四节 问题与展望
第九章 医学影像人工智能临床应用现状
节 人工智能在医学影像工作流程中的重要角色
第二节 以疾病为中心的医学影像人工智能应用现状
第十章 医学影像人工智能产业化现状
节 产业化现状
第二节 医学影像人工智能公司
第三节 现状与展望
第十一章 医学影像人工智能领域的教育需求
节 人工智能教育的对象和目的
第二节 人工智能建模过程中的继续教育
第三节 人工智能产业化过程中的继续教育
第四节 人工智能产品应用过程中的继续教育
第五节 医学影像人工智能领域的教育需求现况与展望
第十二章 医学影像人工智能领域的伦理与安全
节 数据伦理与安全
第二节 实践应用伦理与安全
第三节 现状与展望
