健康医疗人工智能（Health AI）是全球医疗领域研究的新热点。本书是继2020年首次正式发布之后的第3个年度报告，由北京大学健康医疗大数据国家研究院的专家根据健康医疗人工智能领域已发表的科学出版物和已注册的临床试验为基础数据撰写。内容涵盖科学研究概览、科学技术交叉、人类-机器协同3个方面。该报告与首版相比拓展了健康医疗人工智能科学出版物和注册临床试验的数据集，更全面系统地回顾分析了健康医疗人工智能领域2009～2021年全球科学研究和临床试验的规模、结构和发展趋势，并结合中国的情况进行比较研究，对该领域的现状进行了全面阐释和解读。在我国健康医疗人工智能领域的研发布局、战略规划、人才培养及学科交叉方面具有重要的参考价值。 本书可供健康医疗人工智能相关的临床医护人员、疾病防控人员、健康产业从业人员、前沿科学技术研究人员、健康医疗大数据相关工作人员及国家卫生管理部门参考。

第1章 界定与分类
一、数据集界定
二、研究领域分类
（一）健康医疗问题分类
（二）聚焦技术细分领域分类
第2章 科学研究概览
一、数据与指标
（一）数据来源
（二）分析指标
二、分析结果
（一）科学出版物通览
（二）健康医疗问题领域
（三）聚焦技术细分领域
（四）基金资助金额变化趋势
（五）健康医疗问题——聚焦技术流向图
第3章 科学技术交叉
一、数据与指标
二、分析结果
（一）专利数量
（二）专利研究领域
（三）论文-专利共被引用网络
三、新药研发与AI
（一）数据与指标
（二）分析结果
第4章 人类-机器协同（AI临床试验）
一、数据与指标
（一）数据来源
（二）分析指标
二、分析结果
（一）临床试验数量
（二）研究机构分布
（三）临床试验分期
（四）研究类型分布
（五）干预措施类型
（六）目标人群（疾病谱）
（七）样本量分布
（八）完成状态分布
三、主要结论
（一）中国已成为健康医疗AI临床试验的最主要贡献者
（二）健康医疗AI临床试验的疾病谱以慢性病为主
（三）健康医疗AI全球临床研究仍处于早期阶段
（四）建议将循证范式引入健康医疗AI安全性和有效性评价
四、远程临床试验
（一）数据与指标
（二）分析结果
主要参考文献