第一章　AI生命科学的发展背景
1.1　全球科技快速发展背景
1.1.1　人工智能作为科技发展的重要引擎
1.1.2　五大核心产业中的机会与挑战
1.2　生命科学领域的变革需求
1.2.1　居民健康意识增强
1.2.2　生物医药与医疗器械产业的崛起
1.3　AI与生命科学的融合契机
1.3.1　生物学作为AI应用的完美领域
1.3.2　生物学对AI发展的启发与贡献
第二章　AI生命科学的落地应用情况
2.1　医疗诊断与健康管理
2.1.1　AI在疾病诊断中的应用
2.1.2　个性化治疗方案的设计
2.2　药物研发
2.2.1　AI赋能药物研发
2.2.2　AI在药物设计、测试与安全性评估中的应用
2.3　基因测序与编辑
2.3.1　AI助力基因测序
2.3.2　AI在基因编辑中的应用
2.4　合成生物学
2.4.1　AI支持下的合成生物学研究
2.4.2　创造具有特定功能的人工蛋白质
第三章　AI生命科学的相关技术发展情况
3.1　深度学习与神经网络
3.1.1　深度神经网络在生物学中的应用
3.1.2　神经网络模型设计灵感来源
3.2　云计算与量子计算
3.2.1　云计算在药物研发中的应用
3.2.2　量子计算在辅助药物设计中的潜力
3.3　数字孪生与多尺度建模
3.3.1　数字孪生在药物发现与测试中的应用
3.3.2　多尺度建模与个性化药物设计
第四章　AI生命科学的产业图谱及发展
4.1　产业图谱
4.1.1　AI医疗影像
4.1.2　CDSS（临床决策支持系统）
4.1.3　AI制药
4.1.4　医疗数据智能平台
4.1.5　AI医疗机器人
4.2　AI医疗市场规模与增长
4.2.1　中国AI医疗市场规模及预测
4.2.2　AI医疗影像与CDSS的市场占有率
4.3　竞争格局与商业模式
4.3.1　AI医疗影像的商业模式
4.3.2　AI医疗机器人的市场地位
第五章　AI生命科学的政策及发展
5.1　国家政策支持
5.1.1　中国在AI与生命科学领域的政策支持
5.1.2　推动AI技术广泛应用的相关政策
5.2　法规与标准建设
5.2.1　确保技术健康发展的法规和标准
5.2.2　应对技术伦理与安全隐患的措施
第六章　AI生命科学的投融资情况
6.1　投资热点与趋势
6.1.1　AI医疗影像与AI制药的投资情况
6.1.2　AI医疗机器人的投资潜力
6.2　融资情况分析
6.2.1　AI医疗企业的融资阶段与金额
6.2.2　投融资市场的发展趋势
第七章　AI生命科学的发展趋势前景
7.1　技术发展趋势
7.1.1　AI技术在生命科学中的进一步应用
7.1.2　下一代AI算法与数据处理能力的提升
7.2　市场前景预测
7.2.1　AI医疗市场的未来规模与增长率
7.2.2　新兴应用场景与商业模式
7.3　AI生命科学面临的挑战与机遇
7.3.1　数据隐私与安全性的挑战
7.3.2　法规与伦理问题的应对
7.3.3　生命科学领域的跨越式发展机遇
7.4　AI生命科学未来发展建议
7.4.1　加强技术研发与创新能力
7.4.2　完善法规与标准体系
7.4.3　促进产学研用深度融合