表 3.6. OECD 国家在健康领域的人人工智能能力建设的组成部分
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Figure 3.6: Manufacturing Labor Productivity in 2021
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图3.6 2021年制造业劳动生产率(按不变价格GDP/就业计算)
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图3.6:运输与金融服务出口(2025年)
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图2 2025年印度尼西亚农食品行业的经济贡献,按组成部分划分
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竞争格局1
图 2.6. 每日吸烟率高于OECD国家,男性和女性之间存在显著差异
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Figure 4.8. The number of medical graduates has increased significantly between 2013 and 2023, becoming higher than any OECD country
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图4.13. 过去十年来,处方抗生素的数量有所增加,且高于大多数OECD国家
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图3.4. 癌症生存率低于OECD平均水平
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图4.7。执业医生的数量超过OECD平均水平;然而,护士的数量低于大多数OECD国家
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表2.6. 基于OECD分类的农业公共支出,UZS
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Figure 3.5. Nearly three out of five women had a cervical cancer screening in 2019, approaching the OECD average
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竞争格局1
图4.5。医院服务占保加利亚医院相关支出的94%,高于任何OECD国家
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图 3.5. 2019年近五分之三的女性接受了宫颈癌筛查,接近OECD平均水平
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行业数据1
图2.1. 过去20年中出生时的预期寿命稳步上升,但仍低于OECD平均水平,性别不平等严重
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图2.3. 心脏病和其他缺血性心脏病导致的死亡率高于大多数OECD国家,且中风导致的死亡率高于任何OECD国家
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图1:发展中成员国税务管理系统改进机会与挑战
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行业数据1
表A3.1. 国家系统要素及使用程度的决策指标汇总
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图A2.1 用于定位国家系统使用的分析框架
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表A1.1 本研究覆盖的34个发展中成员国分类
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表17.关于治理和财政政策方面的特定国家的关键实践
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图12.亚行和发展中成员国考虑的行动框架
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增强能力:在人工智能领域建立能力和信任,对于支持医疗提供者采用和有效利用人工智能至关重要,并 因此增强公众对其应用的信任,例如,通过人工智能的自主应用支持提供护理。在经济合作与发展组织国 家中的领先做法包括在医学教育中整合国家人工智能课程,以及实施带有内置机制的国家技能提升培训项 目,以评估人工智能解决方案的有效性,确保持续改进(经济合作与发展组织,2026年即将出版)。一些 智能和数字健康培训,并投入1.19亿欧元培训50万名专业人员,为期五年(法国人工智能跨部门委员会,2 025年[87])。在韩国,未来的卫生劳动力正在通过医疗生物人工智能教育项目获得人工智能能力,该项目 已被纳入医学课程(卫生福利部,2025年[88])。德国通过其国家KI-Campus平台提供认证的人工智能培 训,并推动数字医学国家硕士学位的计划,尽管国家要求仍缺失,实施也不一致(KI-Campus,2022年[8 9])。拉脱维亚通过地区和非政府组织主导的倡议支持医疗技能提升,包括RSU的人工智能课程和里加科 技女孩计划,符合其2029年数字健康战略的目标(数字健康采纳,2025年[90])。在比利时弗兰德斯人工 智能研究院(FARI),为公益开展的人工智能项目已启动其为医疗职业设计的培训,旨在通过教育医疗专 业人员了解人工智能在医疗领域的应用、益处和伦理考量,来弥合人工智能技术与医疗保健之间的差距(F ARI,2025年[91])。这些例子突显了在整个辅助医疗行业内,人工智能能力建设的机构成熟度和国家协调 程度的不同。 国家监督机构确保人工智能解决方案的开发、实施和监测是有效、安全、符合伦理,并与公共利益相一致 构以协调人工智能倡议的进展。
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