基于PEST分析人工智能在医疗卫生行业的运用

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  摘要:人工智能技术在当代社会中扮演着越来越重要的角色,极大推动了新兴产业的发展。人工智能技术的发展,与人类生活息息相关,为解放人类劳动、促进社会发展做出了巨大贡献。本文基于PEST模型,从政治和法律因素、经济因素、社会和文化因素、技术因素四个层面分析人工智能的发展优势,并探讨了人工智能技术在医疗卫生领域的发展前景。
  关键词:人工智能;PEST;医疗卫生;深度学习
  中图分类号:G4 文献标识码:A
  1引言
  人工智能(artificial intelligence,AI)是一门新的科学技术,人工智能自其诞生以来,逐渐与其他领域融合,理论与技术日臻成熟,应用领域不断扩大。可以预见的是,在未来社会,人工智能将在人们的生活中扮演着越来越重要的角色,将应用到日常生活的方方面面,与此同时,许多人工智能公司应运而生。随着我国老龄化问题越来越严重,并且我国有着看病难的问题,因此人工智能与医疗卫生行业的结合是非常必要的。本文通过对政治因素、经济因素、社会和文化因素四个方面的分析,阐述人工智能与医疗卫生行业结合发展的合理性。
  2基于PEST模型分析人工智能技术
  2.1政治和法律因素分析
  政治和法律因素主要包括政治稳定状况、政府行为、路线方针政策、各政治利益集团、法律法规、国际政治法律因素等,人工智能技术的发展在政治和法律因素下主要受到政府行为以及路线方针政策的影响。
  在政府的政策支持上,2017年7月,国务院颁布《新一代人工智能发展规划》,正式将发展人工智能上升到国家战略层面。2017年10月,党的十九大报告进一步强调推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。在此背景下,人工智能在医疗卫生领域的应用方兴未艾。人工职能的发展受到国家层面的支持,结合我国医疗卫生领域现存的问题,让人工职能与医疗卫生领域深度结合是可行的。
  2.2经济因素分析
  经济因素主要包括社会经济结构、经济发展水平、经济体制、宏观经济政策、当前经济状况、其他一般的经济条件等,人工智能技术的发展在经济因素下主要受到经济政策的支撑。目前,各个国家都非常重视科技的发展,人工智能作为现代科学技术,同样受到了国家的重视与大力支持。欧洲、美国日本以及我国都十分重视人工智能的研发和资金投人,欧盟在2014年宣布投资11亿欧元科研经费启动“人脑工程”研究,并将人工智能的研究列为重点研究项目。美国也公布了科技含量极高的人脑科学研究计划,未来将会投人几十亿美元来进行脑科学技术研究。我国在人工智能领域也不甘落后,进行声势浩大的“脑科学研究”。我国在经济上大力支持人工智能技术的发展,国家在经济层面的支持为人工智能的进一步开发与应用提供了保障,也为人工智能在医疗卫生领域的深度结合打下了坚实的基础。
  2.3社会和文化因素分析
  社会和文化因素主要为人口因素、社会流动性、消费心理、生活方式变化、文化传统、价值观等。人工智能作为当代科学技术,受到各个国家、各个行业以及科研机构的重视,各方通过直面科技革命的战略机遇,迎接挑战,以求谋得发展。相比于发达国家,我国的科学技术相对落后,在工业4.0时代,我国走在发展前沿,在科学技术上走向了领跑地位。中国人工智能的发展已经走在了全球前列,对与医疗卫生领域的深度结合创造了有利条件。
  2.4技术因素分析
  技术因素包括国家科技体制、科技政策、科技水平、科技发展趋势等。2016年8月,国务院发布了《“十三五”国家科技创新规划》,明确把人工智能作为发展新一代信息技术的主要方向。人工智能的发展需要技术的支持,只有技术取得进步,才能更好为人工智能的发展服务。我国对人工智能技术的重视有利推动人工智能的发展。
  人工智能利用现代较为先进的科学技术研究人类思维活动的规律,构造具有人类思维能力的人工智能系统,从而替代人类的思考行动,极大的解放人类的劳动,推动社会生产力迈出巨大一步。科学技术的进步,人才的引进等一系列条件,为人工智能领域的发展提供了坚实的人力资源保障。利用人工智能现有的有利条件,不断拓展人工智能的应用领域,推进人工智能与医疗卫生行业的结合,能够弥补医疗卫生行业目前存在的技术落后等缺陷,对医疗卫生事业的发展做出巨大贡献[1]。
  3结语
  人工智能技术在当代社会中越来越重要,对今后世界格局都将产生重大的影响,哪个国家拿捏了最先机的科学技术,哪个国家就掌握了发展的制高点和权威的话语权。面对世界各国发展人工智能的潮流,我国更加不能落后,更要抓住机遇,迎难而上,利用人工智能促进科技深化革新,产业进行新一轮的改革,从而帶动我国各行各业新兴产业的发展,维护我国经济,政治,社会等方面的稳定。使我国逐渐从工业强国转向科技强国,在人工智能领域占领领先位置[2]。
  参考文献
  [1]谈在祥,韓晓平,丁甜甜.我国医疗人工智能的发展困境与对策[J].卫生经济研究,2020,37(06):13-15.
  [2]李小莹,贾茜,冀冰心,孟岩,宋海庆,邓应梅,赵国光.基于人工智能的医疗质量管理实践探索[J].中国医院管理,2020,40(12):46-48.
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