論文の概要: Threefold model for AI Readiness: A Case Study with Finnish Healthcare SMEs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14527v1
• Date: Sat, 15 Mar 2025 18:37:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:25:56.918835
• Title: Threefold model for AI Readiness: A Case Study with Finnish Healthcare SMEs
• Title（参考訳）: AI準備のための3倍モデル:フィンランドの医療中小企業を事例として
• Authors: Mohammed Alnajjar, Khalid Alnajjar, Mika Hämäläinen,
• Abstract要約: 本研究では、フィンランドの医療中小企業におけるAI導入について、6つの医療技術企業との半構造化インタビューを通して検討する。 AI-curious(AIを探索する)、AI-emcepting(AIを統合する)、AI-catering(AIソリューションを提供する)の3つのAIエンゲージメントカテゴリを特定します。 提案した3倍モデルでは,規制の複雑さ,専門知識のギャップ,財務上の制約など,重要な採用障壁が強調されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5839621757142595
• License:
• Abstract: This study examines AI adoption among Finnish healthcare SMEs through semi-structured interviews with six health-tech companies. We identify three AI engagement categories: AI-curious (exploring AI), AI-embracing (integrating AI), and AI-catering (providing AI solutions). Our proposed threefold model highlights key adoption barriers, including regulatory complexities, technical expertise gaps, and financial constraints. While SMEs recognize AI's potential, most remain in early adoption stages. We provide actionable recommendations to accelerate AI integration, focusing on regulatory reforms, talent development, and inter-company collaboration, offering valuable insights for healthcare organizations, policymakers, and researchers.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、フィンランドの医療中小企業におけるAI導入について、6つの医療テック企業との半構造化インタビューを通して検討する。 AI-curious(AIを探索する)、AI-emcepting(AIを統合する)、AI-catering(AIソリューションを提供する)の3つのAIエンゲージメントカテゴリを特定します。 提案した3倍モデルでは,規制の複雑さ,専門知識のギャップ,財務上の制約など,重要な採用障壁が強調されている。 中小企業はAIの可能性を認識しているが、多くは早期採用段階にある。 私たちは、AI統合を加速し、規制改革、人材育成、企業間コラボレーションに集中し、医療組織、政策立案者、研究者に貴重な洞察を提供する、実用的なレコメンデーションを提供します。

関連論文リスト

• Assessing AI Adoption and Digitalization in SMEs: A Framework for Implementation [0.0]
  中小企業と大企業の間には、AIの利用において大きなギャップがある。 本研究は、インテリジェントトランスフォーメーションを実現するための重要な要因と障害を特定する。 主要な課題に対処し、実行可能なガイドラインを提供するためのフレームワークモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-14T15:10:25Z)
• Strategic AI adoption in SMEs: A Prescriptive Framework [0.0]
  中小企業におけるAI技術の採用は、主にコスト、技術スキルの欠如、従業員の受け入れに関連する大きな障壁に直面している。 本研究では,中小企業におけるAIの効果的な採用を促進するために,総合的な段階的枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-05T09:49:37Z)
• Particip-AI: A Democratic Surveying Framework for Anticipating Future AI Use Cases, Harms and Benefits [54.648819983899614]
  汎用AIは、一般大衆がAIを使用してそのパワーを利用するための障壁を下げたようだ。 本稿では,AI利用事例とその影響を推測し,評価するためのフレームワークであるPartICIP-AIを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T19:12:37Z)
• Testing autonomous vehicles and AI: perspectives and challenges from cybersecurity, transparency, robustness and fairness [53.91018508439669]
  この研究は、人工知能を自律走行車(AV)に統合する複雑さを探求する AIコンポーネントがもたらした課題と、テスト手順への影響を調べます。 本稿は、重要な課題を特定し、AV技術におけるAIの研究・開発に向けた今後の方向性を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T08:29:42Z)
• Synergizing Human-AI Agency: A Guide of 23 Heuristics for Service Co-Creation with LLM-Based Agents [16.560339524456268]
  この研究は、に関心のあるサービスプロバイダが、その実践者やより広範なコミュニティに対して、Large Language Models(LLM)技術が統合されるかどうかを判断するための原動力となる。 LLMをベースとしたサービス共同作成ツールであるCoAGentを通じて,非AI専門家とAIの相互学習の旅について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T16:11:48Z)
• FUTURE-AI: International consensus guideline for trustworthy and deployable artificial intelligence in healthcare [73.78776682247187]
  医療AIに関連する技術的、臨床的、倫理的、法的リスクに関する懸念が高まっている。 この研究は、Future-AIガイドラインを、医療における信頼できるAIツールの開発とデプロイを導くための最初の国際コンセンサスフレームワークとして説明している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-11T10:49:05Z)
• Fairness in Agreement With European Values: An Interdisciplinary Perspective on AI Regulation [61.77881142275982]
  この学際的立場の論文は、AIにおける公平性と差別に関する様々な懸念を考察し、AI規制がそれらにどう対処するかについて議論する。 私たちはまず、法律、(AI)産業、社会技術、そして(道徳)哲学のレンズを通して、AIと公正性に注目し、様々な視点を提示します。 我々は、AI公正性の懸念の観点から、AI法の取り組みを成功に導くために、AIレギュレーションが果たす役割を特定し、提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-08T12:32:08Z)
• Stakeholder Participation in AI: Beyond "Add Diverse Stakeholders and Stir" [76.44130385507894]
  本稿では、既存の文献の参加と現在の実践の実証分析を通じて、AI設計における「参加的転換」を掘り下げることを目的としている。 本稿では,本論文の文献合成と実証研究に基づいて,AI設計への参加的アプローチを解析するための概念的枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-01T17:57:04Z)
• An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI) for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
  本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。 目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-07T12:01:31Z)
• Exploring the Assessment List for Trustworthy AI in the Context of Advanced Driver-Assistance Systems [5.386962356892352]
  欧州委員会は専門家をAI専門家グループ(AI-HLEG)に任命した AI-HLEGは、信頼できるAIを(1)合法的、2)倫理的、3)堅牢で指定された7つの重要な要件と定義しました。 本稿では,ALTAIを高度運転支援システムの開発プロジェクトに適用した実例について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-04T21:48:11Z)
• Progressing Towards Responsible AI [2.191505742658975]
  学会と人工知能に関する天文台(OSAI)は、AI4EUプロジェクトから発展した。 OSAIは、AI(倫理的、法的、社会的、経済的、文化的)の幅広い問題に対するリフレクションを刺激することを目指している
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-11T09:46:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。