2025日本国际医学影像技术展览会（ITEM2025）将作为“JRC2025”的一部分举行。该展会每年一届在日本横滨举行，2025年将邀请尽可能多的来自不相同的领域的人参加这个综合展会，欣赏最先进的医学成像设备及其配件。

  ‌医用影像设备‌：包括放射、超声、核医学、分子影像、介入、AI等细致划分领域的设备。这些设备展示了最新的医疗影像技术，如4K白光内窥镜、4K荧光内窥镜、超声刀及能量平台等‌。

  ‌医用光学设备‌：包括基于5G技术的手术室内镜整体解决方案、全高清电子内窥镜系统、一次性内窥镜、激光手术治疗设备等‌

  随着物联网和互联网诊疗的广泛普及，以深度学习为代表的机器学习算法发展迅速。与此同时，用于构建健康画像的数据来源也逐渐丰富，目前主要有电子病历、电子健康档案、健康管理App产生的自主多媒体数据等。这些健康数据对构建居民个体健康画像、判断健康情况、为医生提供诊断参考具备极其重大意义。

  国内外已针对健康画像进行一定研究，为健康画像构建与应用奠定基础。本文通过对Web of Science(WoS)和中国知网(China national knowledgeinfrastructure，CNKI)中健康画像相关文献进行检索、筛选和阅读，发现国内外健康画像研究大多分布在在健康画像内涵、生理特征信息、健康画像构建、健康画像模型和健康画像应用等方面，并且应用领域和范围在不断拓展，体现出一些新的发展动向。

  健康画像概念：健康画像是用户画像技术在医疗健康领域的应用，即运用用户画像技术、根据自己属性和差异化需求提供健康画像服务。早在1998年PietilA M等提出了健康画像概念，成为健康研究的指南。Eirola R等通过定性内容分析形成健康画像。健康画像对实现个性化健康管理、疾病早期筛查和干预具备极其重大意义。用户画像在医疗健康领域的主要关注点是精准医疗信息推荐和个性化精准医疗照护，通过收集医疗健康信息、心理信息、情感信息等刻画个人或患者健康画像，反映其健康状况。

  不同领域用户画像的差异在于融合领域知识的用户属性分析。医疗健康领域的健康画像用户属性最重要的包含3类。

  2.领域属性指运用领域知识对研究问题进行理论剖析，得出研究该问题所需的用户属性，其中最重要的包含行为属性和兴趣属性；

  3.特定属性指根据特定研究需求提炼出的特定用户属性，如生理和心理健康属性、用户交互、情境、情感、对医护人员态度等，其反映健康画像的特殊性。

  凡参加我司团组并符合中小企业条件的参展企业，均有机会获得国家中小企业国际市场开拓资金补贴。补贴额度不同省份不同，具体额度来电咨询。

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