Pour répondre aux besoins d'innovation et de développement du secteur de la santé intelligente, cette étude utilise la méthode ERGM, qui permet d'identifier les effets endogènes du réseau, pour analyser de manière exhaustive les mécanismes de formation des réseaux d'innovation dans ce secteur. Cette analyse vise à aider le secteur à optimiser la configuration des réseaux d'innovation et à améliorer l'efficacité de l'innovation.
La médecine intelligente est le fruit d'une profonde intégration entre le secteur des services de santé et les technologies de l'information. Avec l'avènement des technologies de l'information de nouvelle génération telles que l'intelligence artificielle, le big data et le cloud computing, ainsi que le soutien des politiques gouvernementales, le champ d'application de la santé intelligente continue de s'élargir.
Dans un article (doi : 10.1016/j.jdec.2023.06.001) publié dans le Journal de l'économie numériqueun duo de chercheurs de l'École de gestion de l'Université de Shanghai a utilisé les données coopératives de brevets de l'industrie médicale intelligente pour étudier les facteurs et les mécanismes de formation des réseaux d'innovation, complétant ainsi la recherche sur les facteurs endogènes qui stimulent l'innovation des réseaux dans ce domaine.
Les réseaux d'innovation sont des relations organisationnelles interactives construites par la coopération mutuelle entre les participants à l'innovation. Outre les facteurs externes tels que la distance géographique entre les nœuds et les attributs organisationnels des nœuds, les caractéristiques structurelles du réseau lui-même, telles que le partage des arêtes pondéré géométriquement et la centralité des degrés, influencent également la formation du réseau.
Professeur Chao Lu, premier auteur de l'étude
Étant donné que le réseau d’innovation dans l’industrie médicale intelligente se forme rapidement, une analyse complète du mécanisme de formation est essentielle. « La plupart des études existantes dans le domaine de la médecine intelligente sont de nature qualitative, et peu se sont concentrées sur l'utilisation de méthodes quantitatives pour étudier le processus d'innovation. Notre étude a comblé cette lacune en intégrant les effets intrinsèques des variables endogènes du réseau sur la formation du réseau, améliorant ainsi la fiabilité et validité de la recherche sur les réseaux d'innovation dans l'industrie médicale intelligente », ajoute l'auteur correspondant Bin Li.
Les auteurs ont constaté que parmi les principaux participants au réseau d’innovation du secteur des soins de santé intelligents, les similitudes dans les attributs organisationnels, la proximité géographique et les années plus récentes de coopération en matière de brevets favorisent toutes la formation de connexions réseau. À l’inverse, une structure cœur-périphérie prononcée et une densité de réseau plus faible peuvent entraver dans une certaine mesure la formation de diverses connexions de réseau, ce qui n’est pas propice au développement sain du réseau.
