本研究採用紮根理論方法進行實證分析，呈現我國生技製藥產業之AI應用現況及新技術應用之技術障礙與組織障礙，經由大數據分析能力(BDAC)、組織學習、吸收能量、研發雙元性、重組能力等概念，探討影響國內生技製藥導入AI與大數據分析之因素，並提出相關政策改良之建議。
- 中文摘要(第I頁)
- Abstract(第II頁)
- 執行摘要(第III頁)
- 目錄(第VII頁)
- 第一章 緒論(第1頁)
- 1.1 大數據與AI之需求面驅動因素(第2頁)
- 1.2 大數據發展下之生技製藥產業與數位醫療產業競合(第4頁)
- 第二章 人工智慧於製藥開發之應用與挑戰(第10頁)
- 2.1 人工智慧於藥物開發之應用途徑(第10頁)
- 2.2 以AI進行藥物開發相關資料分析所面臨之挑戰(第19頁)
- 2.3 AI之競合：臨床試驗統計精確性(第24頁)
- 第三章 企業導入大數據、AI之組織障礙質化分析(第27頁)
- 3.1 紮根理論方法與資料分析流程(第27頁)
- 3.2 國內生技製藥公司導入大數據與AI之影響因素質化資料分析(第31頁)
- 3.3 大數據分析能力(BDAC)、動態能力與組織學習能力(第48頁)
- 第四章 數位轉型、跨機構網絡與組織學習之理論探討(第51頁)
- 4.1 台美生技製藥產業之跨組織學習模式差異分析(第51頁)
- 4.2 跨機構合作對於生技製藥企業知識組合能力之影響(第60頁)
- 第五章 結論(第78頁)
- 參考文獻(第82頁)
- 作者簡介(第87頁)
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