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随着过去几年数据的快速发展，许多新技术应运而生，其中人工智能 (AI) 技术位居榜首。人工智能 (AI) 拥有无限的力量，有可能改变患者的医疗保健。鉴于 2020 年 Covid-19 大流行在医疗保健系统中暴露出的差距，本研究使用 Shaft 和 Vessey (2006) 认知契合模型的扩展模型，研究了在沙特阿拉伯的医疗保健组织中使用人工智能驱动的公共医疗保健框架来增强决策过程的效果。该模型是基于使用分发给沙特阿拉伯医疗保健组织的在线问卷收集的实证数据进行验证的。主要样本参与者是卫生部下属参与 COVID-19 决策过程的医疗保健首席执行官、高级经理/经理、医生、护士和其他相关医疗保健从业人员。使用 SEM 分析验证了测量模型。实证结果在很大程度上支持了提出的概念模型，因为所有研究假设都得到了显著的认可。这项研究做出了一些理论贡献。例如，它通过考虑新机制扩展了 Shaft 和 Vessey (2006) CFT 的理论视野，例如除了基于经验的决策 (EDBM) 的调节作用之外，还纳入了 G2G 知识交流，以增强与 COVID-19 大流行相关的决策过程。本研究的最后还提供了有关研究局限性和未来研究方向的更多讨论。
基于人工智能的公共医疗体系
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