需求驱动型开放创新的成功因素

医疗保健行业中作为政策工具的需求驱动的开放式创新的成功因素

1. 引言

迫切需要由数字健康实践支持的以人为本的创新服务。此类创新应通过与政策制定者、医疗机构专家、企业代表以及中介机构等不同利益相关者的持续合作来构建,并不断传递数字健康知识。此外,亟需在全球和地区层面加强数字健康治理[1]。在此全球战略背景下,数字健康指的是“与数字技术的开发与使用以改善健康相关的知识与实践领域”。而开放创新则指“一种创新模式,企业通过突破其组织边界,利用内外部知识资源”[2]。这可被视为一个持续提供新手段的过程,传播知识并改善数字健康管理。在过去十年中,已有许多成功的举措表明,开放创新对参与的利益相关企业产生了积极影响[2–4]。切斯布罗[2]强调,在创新过程中,企业通过与不同参与者合作,可以提升自身的创新绩效。

然而,仅仅采用开放创新还不足以满足全球和区域数字健康政策的需求。我们还需要一种以人为本的创新方法,使企业能够与创新客户和最终用户共同开发创新成果。这种以人为本的开放式创新方法(即需求驱动型创新)是在inDemand欧洲H2020项目中开发的,该联盟已与医院、企业、政策制定者以及中介机构合作两年,致力于在政策工具中建立并测试新的需求驱动的开放式创新模型与流程。

尽管许多案例表明开放式创新对企业经济绩效至关重要,但现有文献并未清晰阐明开放式创新最重要的成功因素[5,6]。此外,针对参与创新过程的不同利益相关方群体中各类参与者的视角,其对开放式创新成功的关注也较少[7–9]。因此,未来亟需加强对生态系统互动协作作为创新共同创造空间的研究[10]。本研究旨在增进对生态系统中需求驱动的开放式创新相关成功因素的理解,涵盖来自企业、医院和政策制定者等参与者。本研究从政策视角分析成功因素,而该视角在当前的开放式创新文献中尚未得到充分探讨。本文基于一项纵向案例研究,数据来自三个开放式创新生态系统中的多个利益相关方。所收集的数据包括多项调查、访谈和焦点小组讨论,旨在了解相较于受访者此前采用的封闭式技术推动模式,当前需求驱动的开放式创新过程的成功之处。在本案例研究中,存在四个关键参与者。

其中,挑战提出方负责识别由医疗专业人员提出的需求(挑战);资助方为地方机构,负责管理公共资金和区域创新活动,即发起创新竞赛征集;解决方案提供方为私营企业,与挑战提出方联合开发最佳创新方案;支持方为中介机构,向解决方案提供方提供商业支持,并动员本地创新生态系统。

本文其余部分结构如下:第2节讨论生态系统中的开放创新。第3节介绍inDemand流程、纵向案例研究、数据收集与方法论,以及inDemand创新过程。同时探讨了以往的开放创新挑战及需求驱动的开放式创新的成功。第4节讨论将需求驱动的创新过程作为政策工具。第5节讨论本论文的研究发现及其对政策制定者、医疗机构、从业者的意义以及其他影响。最后,第6节提出本文的结论。

2. 生态系统中的开放创新

在生态系统式开放创新过程中,知识在企业与环境之间双向流动。生态系统式开放创新也被称为协同开放式创新过程,在该过程中,不同参与方共同支持创新的共同创造[11]。实践中,生态系统式开放创新包含一个由医疗保健专家、选定的企业、中介机构和区域性资助机构等利益相关者组成的网络。所有这些利益相关者共同协作,以创造需求驱动的创新[12]。开放创新包括学习、试点、扩展和持续等阶段[13]。在此过程中,公共和私人组织都应从客户、供应商、大学甚至竞争对手等内部和外部来源创造、收集和共享新知识[12,14]。

开放式创新实践和活动可分为三种不同的过程:内向型开放式创新过程、外向型开放式创新过程和耦合型开放式创新过程。内向型过程的特点是知识从外部环境流向组织;在外向型过程中,内部开发的知识流向外部环境;在耦合型过程中,内向型和外向型过程被结合起来[11,15]。在生态系统式开放创新过程中,利益相关者与不同的合作伙伴共同合作。在这些生态系统中,企业必须将由外到内的过程(以获取外部知识)与由内到外的过程(将新想法推向市场)相结合。为了同时实现这两点,所有生态系统合作伙伴必须共同创造知识。

开放式创新中介是介于地方政府与其他组织之间的中介机构。这包括:知识交流、协同创造技术以及参与式方法[16,17]。这些组织在公共主导的创新生态系统中是必要的主体,负责维护活跃的网络并促进创新协调。目前,从中介视角开展的开放式创新研究还十分有限。

与生态系统中开放创新相关的成功因素通常体现在企业竞争地位的改进上。开放创新最重要的方面是将外部知识整合到企业的自有知识和技术中,并将其外部化[18]。在过去十年中,公共部门开放式创新活动的主要目标一直是服务绩效改进,而非以人为本的创新。此外,以往关于公共部门开放创新的研究主要局限于城市规划或公共服务总体改进,而较少涉及数字健康和公共政策[19,20]。

在当今的商业世界中,与商业成功相关的关键字是以人为本和市场导向,这使得生态系统式开放式创新成为企业必不可少的过程。从政策视角来看,数字技术是实现可持续卫生系统的必要组成部分。要实现这一潜力,需要作为更广泛生态系统的一部分,加强数字健康倡议,并具备强有力的领导、稳健的财务导向和适当资源[1]。在医疗领域,我们迫切需要有意义的创新[5,21–23]。过去十年中,许多学者已识别出开放创新的成功因素[5,6,13,24]。在这些研究中,成功因素是从先前经验[5],技能和动机[6],上市时间[5],战略[5,6],信任与兼容性[6],动机[6],治理(即协调)[6],资源[6],促进者[6],流程管理[6],领导力[6]和文化[5,6](见表1)。

表1. 开放创新的成功因素。

成功因素 作者
以往经验 Richard、Davis、Paik等[13], Panne、Beers和Kleinknecht[5]
参与 Richard, Davis, Paik等[13]
招聘与资源 Durst和Ståhle[6], Richard, Davis, Paik等[13]
培训 Richard, Davis, Paik等[13]
沟通 Panne、Beers和Kleinknecht[5]
技能、动机 Panne、Beers和Kleinknecht[5], Durst和Ståhle[6]
良好的上市时机 Panne、Beers和Kleinknecht[5]
信任与兼容性 Durst和Ståhle[6]
治理,即协调的含义 Durst和Ståhle[6]
促进者 Durst和Ståhle[6]
文化 Richard, Davis, Paik, 等。[13]

在复杂的开放式创新项目中,企业可能面临多种可能导致失败率上升的风险和不确定性。例如,组织必须在初步成功的基础上进行规划,为后续参与制定计划,招募支持者,开展培训和沟通,并解决文化障碍[13]。

3. inDemand 流程

3.1. 纵向多案例研究

本研究采用纵向多案例研究方法,研究对象和重点是inDemand欧盟项目生态系统,该系统由来自西班牙、芬兰和法国的合作伙伴以及10个镜像区域组成,在这些镜像区域中测试了相同的流程[25]。本研究选择了案例研究方法,因为它有助于研究人员理解复杂的现象。在我们的案例中,这种方法使我们能够保留生态系统环境中复杂开放式创新过程的整体性和有意义的特征。通过考察多个案例研究,我们能够研究将在三个不同国家实施的流程。同一研究包含了三个独立的案例[26]。我们的案例研究是纵向的,我们在三个不同的时间点对同一案例进行了考察[26]。

3.2. 数据收集与方法论

在此案例研究中,项目合作伙伴收集了定性和定量数据。数据收集采用混合方法研究,其中定量和定性方法被视为互补的数据收集方法[27,28]。在验证过程中,项目合作伙伴使用详细指南收集了定性和定量数据。数据收集遵循参与式行动研究的方法[29],其中inDemand模型的研究人员积极参与并实时观察inDemand模型的执行情况。

本研究的数据在新开放创新模式的试点和推广过程中分三个阶段并行收集(见表2)。数据收集步骤包括:1)基于期望的问卷;2)样机和原型展示会议期间的简短问卷;3)协同创造访谈;以及4)焦点小组访谈。总之,本研究的数据包括在两年期间纵向收集的33份期望调查、47份共创调查、22次访谈和五次利益相关者焦点小组研讨会。

表2. inDemand项目中的数据收集。

数据收集 来源 迭代
期望调查 16家企业代表
11家医院代表
6家中介机构
共同创造迭代1
个别访谈 11家企业代表
11家医院代表
共同创作迭代1
焦点小组访谈 3家医院代表,
3家中介机构,
3位政策制定者
共同创作迭代1
共创调查 26位医院代表,
14家企业,
3位政策制定者,
4个中介机构
共同创作迭代1
期望调查 14家企业,
23家医院代表,
4名政策制定者,
4个中介机构
协同创造迭代2
协同创造调查 18家医院代表,
13家企业,
1名政策制定者,
4个中介机构
协同创造迭代2

3.3. inDemand 开放式创新过程

本研究的分析单位是在2017年至2019年间于法国、西班牙和芬兰开展的10个开放式创新案例。inDemand项目的目标是创建并实证检验一种新的需求驱动的开放式创新方法,其中由专家识别和评估创新挑战。在inDemand联盟中,医疗机构(挑战提出方)与企业(解决方)在中介机构(支持者)提供的商业支持下,共同创建数字健康解决方案。该过程由H2020项目资助,资金由区域决策者即区域性资助机构(资助方)管理(见图1)。

示意图0

我们项目中的需求驱动的开放式创新始于医院机构内临床专家进行的挑战识别。这项工作由挑战提出方开展,他们在选定的医院中发起特定的挑战征集,以收集与医院环境中创新需求相关的挑战。在开放式创新过程中发现,在定义选择标准、主题、问卷和用于收集挑战信息的工具时,考虑区域差异并保持灵活性至关重要。例如,在芬兰,首次inDemand挑战征集与整体医院战略相关联,特别是与新的妇幼医院大楼的建设相关。

而在法国,法国挑战提出方不像其他地区那样是医院,而是一个专注于医疗保健领域的中央公共采购机构。因此,该挑战提出方与巴黎的一家私立医院合作,以识别未满足的需求并确定该地区的挑战。在第一轮迭代中,法国挑战提出方决定仅用一家医院来测试inDemand模型,并且在第一轮挑战迭代中不设定特定主题,以测试inDemand模型的灵活性(见表3)。

表3. 选定用于进一步共同创造的挑战(迭代1)。

地区 选定的挑战
西班牙 挑战1 需要降低患者需再次进入重症监护室(ICU)的风险
挑战2 需要针对儿童和家庭的新干预措施,以解决教育、动机和依从性问题
挑战3 需要改善患者-癫痫管理中的医患沟通
挑战4 需要在规划、监测和评估中开发一个在线平台 医疗教育
芬兰 挑战5 需要房间资源规划支持
挑战6 更好地远程控制儿童哮喘检查
挑战7 医院与母婴诊所之间更好的母乳喂养指导
挑战8 在儿童和青少年糖尿病护理中需要电子通信
法国 挑战9 神经血管单元中中风患者持续监测的优化
挑战10 需要远程监测真实世界患者数据,以预测健康状况的并发症

在挑战遴选之后,每个国家的当地资助机构针对所选的挑战启动了面向企业的公开征集。各资助方均获得了来自欧洲委员会的财政资助,该资助将分两轮迭代提供给每个挑战所选定的解决方案提供方。企业征集流程始于启动、征集公告发布和信息传播,随后进入评估与授予阶段,最后以结果通知和解决方案提供方互动结束。收到的企业申请依据预先确定的标准进行评估,这些标准是在与创新参与者多次会议后共同选定的。用于选择解决方案提供方的标准包括创新潜力、解决方案与需求的契合度、技术可行性、成本效益、所提议工作计划的可信度以及共同创造动机、团队的经验与技能组合,以及市场进入战略、实施的有效性和商业承诺(见图2)。

示意图1

3.4. 开放式创新的以往挑战

在企业选择完成后,挑战提出方组织与选定的解决方案提供方企业团队举行了启动会议,以共同理解所设计的耦合式开放式创新方法,包括共同创造工作计划。在此阶段,向选定的企业和医院代表说明了互动的次数和形式、里程碑、预期成果以及用于衡量开发的解决方案影响的关键绩效指标(KPI)。每个地区至少约定举行两次医院代表与各企业之间的面对面会议,并在会议上展示两个原型。

在这些会议上,医院团队评估了原型与定义的需求之间的符合性,并提出了改进建议。一旦第二个原型被展示并验证,企业将为医院用户提交一份培训计划,以指导其如何开始使用该方案。

在共创阶段之前,所有10家入选企业都收到了一份调查,我们询问了他们在与医院或医疗服务提供者开展创新行动之前遇到过哪些问题(见图3)。

示意图2

调查中企业提到的问题包括缺乏医疗或IT专家参与、缺乏共创资金、不同的需求和优先事项、解决方案融入医院系统的问题、法规方面的困难、决策缺失或缓慢、医疗专业人员时间不足以及创新项目结束后无销售。

3.5. 需求驱动的开放式创新的成功

本节介绍并讨论了项目的成功因素。通过引述来自调查的引文加以说明。

我们的分析表明,为开放式创新共创找到高度积极主动的医院领导者非常重要。从解决方案提供方的角度来看,一些受访者表示了以下观点:

“最重要的是为挑战找到‘有动力的’。”

“我们注意到,挑战者仍然非常有动力使用该工具,该工具最终由他们提出。”企业还表示,他们从医院代表那里收到的反馈和患者激励了他们的工作。以下引述说明了这些感受:“我们非常受到所收到的反馈的激励......特别是来自患者的反馈,正如我们所看到的,他们甚至为我们安排了日程”。许多参与企业也对能够获得反馈表示由衷的感谢,来自最终用户的反馈实际上帮助他们将工作重点放在了正确的活动上。正如一位受访者所解释的:“当产品开发完成时,我们和客户都觉得这是件好事,那么它就成功了”。

挑战提出方在所有参与国家的医院中都有很高的积极性来开展开放创新,而在共创阶段,当参与者开始看到他们最初提出的解决方案的原型时,积极性进一步提高。一位受访者对此解释如下:“随着项目推进,动机可能增加了。当项目启动并有了成熟的想法时,我们可能就能够产生新的想法,因为那时我们对整个流程的理解更加深入了”。

在西班牙,较高的积极性对人们利用时间的方式以及参与项目活动产生了积极影响。然而,关于需要雇佣额外人员的问题也存在一些批评意见。其中一位受访者解释道:“团队很有动力,晚上加班,甚至在盛夏期间也坚持工作,由于每个人都充满动力并希望项目顺利推进,因此一切进展顺利,但如果为此雇佣人员并在白天工作,这项工作本可以做得更好”(挑战提出方,西班牙)。

在法国,挑战提出方最初对创新活动充满热情,但随着时间的推移,这种动机逐渐减弱。以下引述说明了这一点:“我们起初很有热情,后来遇到了一些波折,产生了一些疲惫感,虽然算不上失望,但确实感到疲惫”。总体而言,资助方认为,采用谨慎的企业选择机制的inDemand方法对区域生态系统发展是有益的。然而,也存在资助方决定不将某些企业纳入共同创造过程的情况,原因是这些企业缺乏足够的动机。以下引述解释了这一情况:“他们只是非常确信自己很优秀,因此在申请表的每个部分都只写了一句话作为回答,不愿意解释自己为何优秀。最终我们认为他们的动机不足”。

企业从需求驱动的开放创新中获得的最重要的技能和能力是与生态系统参与者建立网络的技能。有观点指出,这一过程加强了医院与企业之间的互动,使得双方能够建立非常深入的关系。以下引述解释了这一方面:

“以一种全新的角色进行这种互动非常有教育意义,而且确实很不同”。

“我们已经学会了如何通过正式协作框架进行正式的共同创造,现在,如果我们与其他方合作,过程将变得更加简单;我们会更清楚地知道为了获得更好的结果需要提出哪些要求。”

此外,访谈中提到,所有参与者清楚了解开放式创新过程中的合作规则非常重要。以下引述体现了这一点:“在初期的共同创造会议中,并非所有成员都有共同创造过程的经验,这使得角色的承担变得困难。人们要么在等待,要么不知道该做什么,因为我们并不清楚每个人具体要做什么,而且我们对共同创造规则也缺乏足够的了解”。

对于西班牙和法国的挑战提出方而言,与科技公司的合作被视为一个学习过程,该过程提升了他们对技术可能性的了解。其中一位受访者解释说:“新技术的世界令人兴奋,并引发了一系列我们在医疗领域不熟悉的情况”。在法国的研究显示,医院代表通常认为技术解决方案开发会比实际更加困难:“这让我们认识到,一些我们认为可能无法实现的事情实际上可以通过技术手段实现,因为我们不一定掌握某些工具所处的技术开发阶段的知识”。在芬兰,挑战提出方还了解到同一医院内其他人员所具备的各种技能。其中一位受访者对此解释如下:“我对不同领域人员的技能有了更深入的理解。我们从未质疑过他们在不同方面是否具备能力,但在医院中,当你想到临床工作或研究时,存在特定的能力领域和活动,而了解到那些你甚至未曾考虑过的领域如何运作以及有哪些专家,总是令人耳目一新”。

促进者,即支持方,在开放创新的成功中被认为具有极其重要的作用。其中一位受访者指出:“你们提供的商业支持非常好,因为你们给了我们很多指导,而这些指导可能我们之前甚至都不知道”。然而,也有观点指出,企业必须主动与他们的支持者互动,在需要时主动提问并寻求帮助:“我一直对这个项目持积极态度,只要我足够主动去询问,就能至少获得某种形式的支持”。支持者themselves也表示,按照最初制定的计划进行企业辅导和指导实际上很难实施;因此,支持者不得不在共创项目期间针对商业支持活动采取一种新的、量身定制的方法。事实上,各企业在其企业生命周期中处于不同阶段,需求各异,所需解决方案也不同,且均需特定领域的专业知识。一位受访者解释道:“企业的积极性相当高,但他们更多关注的是网络、意见领袖以及未来客户。需求确实存在巨大差异”。

一些资助方表示,要找到真正优秀的企业来解决医院挑战非常困难。一位受访者指出:“我们原本认为非常好的一些企业并未响应号召。有时资助金不足以在共创阶段保持企业的积极性。我们发现有一家企业我们并不想继续合作,他们确实很优秀,但……由于没有获得全额funding,积极性不高。”

4. 作为政策工具的需求驱动的创新过程

表4. 需求驱动的开放式创新相较于全球数字健康政策的成功因素(基于Panne、Beers和Kleinknecht [5,6]修改)

政策目标1:以人为本的健康
动机 企业由于收到来自医院的大量反馈而积极性很高
医院人员更积极地参与创新
解决方案相关性 由于持续的医院反馈,实现了更好的解决方案相关性
上市时间 来自医院的推荐加快了参与企业进入市场的速度
政策目标2:加强数字健康治理
治理 高效方式将多学科人员组成团队,使团队中的每个
人都能贡献自己的知识
各方对系统性模型非常满意;角色和职责明确
资源提供 医院人员在为创新活动分配时间方面存在困难,
这对项目绩效产生了负面影响
促进者 中介机构确保企业将吸取的经验进行转移
将共同创造融入新的商业模式,以满足目标市场的需求。
资助方降低了企业参与开放式创新项目的门槛。
解决方案相关性 需求驱动的创新过程是刺激数字发展的高效方式
卫生服务开发,并持续测试这些解决方案
战略 这项工作应与企业、医院和区域战略保持一致->
支持者和资助方的角色被认为很重要
技能 需求驱动的创新过程提高了网络技能
参与的生态系统参与者
政策目标3:促进全球数字健康合作与知识转移
治理 一种高效方式,将多学科人员组成团队,以便每个人
团队中的每个人用自己的知识做出贡献
解决方案相关性 研究表明,需求驱动的创新过程产生的成果优于
最初预期

根据世界卫生组织[1],数字健康的政策层面目标是倡导由数字健康赋能的以人为核心的卫生系统。这意味着应部署和使用数字健康技术,以扩大并加强卫生服务。在世界卫生组织[1]的报告中,数字健康政策的首要目标是提供支持患者、家庭、社区以及卫生工作者的服务。本研究关于解决方案相关性的结果为Thunea和Mina提出的文献综述和研究议程增添了新的视角[31],他们认为医院专家深度参与共同创造有利于提升解决方案新颖性和创新性。我们的案例表明,在开放式创新中引入资助方和中介机构,是对医疗市场中的企业此前面临的资金问题和困难的有效应对措施。与企业以往的经验相比,inDemand模型使参与企业的需求和优先事项更加明确,帮助它们在开发工作中聚焦以人为本的视角,从而获得有助于加快其在数字健康市场中实现解决方案部署的参考依据。这表明,需求驱动的开放式创新模型也可用于提供更贴近最终用户需求、因而更契合目标市场的解决方案。

数字健康的第二个政策层面目标是加强治理,即提升各国和地区推动创新性数字健康技术的能力与技能。这可以通过在卫生部门内外分享最佳实践、推广所需标准,以及应对促进新技术、方法和基础设施的开发与测试的需求来实现[1]。与此同时,由于新的价值创造方式为企业带来了新的竞争空间,因此有必要投资发展与高质量客户‐企业互动和个性化共同创造相关的新功能与治理能力[32]。在我们的案例中,人们注意到,将流程从传统创新转变为需求驱动的创新过程,并识别最佳实践,对inDemand联盟的所有参与者而言都是一项重大挑战,可以说,如果没有系统化且明确的角色与流程识别以及出色的领导力与协调,这一转变是不可能实现的。然而,员工需要在企业和医疗机构中都具备创新能力。此外,每个参与组织都应大力支持这种创新能力的提升。缺乏这两项要素,文化和流程变革将难以实现。

在我们的案例中,新流程还提高了参与的生态系统参与者的网络技能。从治理角度来看,预定义的时间表、流程和沟通工具有助于为各方找到合适的交流方式和时间,但在面临更复杂的挑战或突发的患者危急情况占用了医疗专业人员比原计划更多时间时,这些安排本可以更具灵活性。我们的案例表明,在需求驱动的创新过程中,识别医院面临的挑战是提高医院专家动机和参与度的重要一步。

现有研究表明,由于缺乏技术专长和解决问题的能力,用户可能并非合适的创新来源[33]。但在我们的案例中,最终用户被证明是极具价值的创新来源,因为他们有助于持续推动数字健康服务开发,并以非常具体的方式测试解决方案。数字健康的第三个政策层面目标是激励不同利益相关者把握全球机遇、应对挑战,并利用数字技术改善公民健康。这可以通过在不同领域共享数字健康知识来实现。

在此政策战略中,健康技术被视为创造新型卫生服务并确保高质量健康成果的重要途径。需求驱动的开放式创新过程被证明是一种高效方式,可设定共同目标,并汇聚一支由多学科人员组成的团队,使团队中的每位成员都能贡献自身的知识,最终取得了超出政策制定者最初预期的更好成果。

5. 讨论:开放式创新成功因素与不同利益相关者之间的关系

5.1. 对政策制定者的影响

提高医院护理的成本效率是许多国家卫生政策的关键目标[34]。本研究关于需求驱动的开放式创新的成功,对政策制定者具有重要意义,因为它提供了公共和私营主体之间可行流程模型的证据,可用于改善全球数字健康的政策层面目标。事实上,在inDemand项目期间,我们纳入了多个镜像区域(即其他医院和地区),其中inDemand模型已经过测试。揭示在政策制定者、企业和医疗保健专家之间的生态系统环境中成功实施开放式创新的新途径,是构建可持续的开放式创新流程模型的起点,该模型可用于改善其他领域中的协作,在这些领域中,公私主体需要开放合作,共同创造以用户为中心的创新。尹元、元文和朴元[35]提出了开放式创新的创业循环动力学,并展示了一种现代经济动态的概念模型。他们将开放式创新概念扩展为一种经济模型;开放式创新是技术与市场或社会之间的一种新组合。这类创新不仅关乎量化增长,同时也促进社会创新。新的需求驱动型创新模型也可被视为一种增强工具,用于创建并进一步发展区域创新生态系统。

还有一些其他实证研究聚焦于区域医疗生态系统,关注不同参与者之间的知识流动,例如通常以中层意见领袖身份参与创新活动的政策制定者[36]。在本研究的地区中,挑战提出方、资助方和支持方在结构化协同创造过程中与企业共同创造新的解决方案,并在区域创新生态系统中共同确定所需的研发和创新活动。因此,地区能够为企业提供从创意到最终产品发布的环境。在这种情况下,企业被提供了一个独特的价值创造过程,有助于满足不同目标市场的需求。在此背景下,地区利用创新生态系统为本地区设定共同目标,从而作为共同定义的(数字健康)战略的平台。

5.2. 对医疗机构的影响

先前的研究指出,企业应通过与众多外部利益相关者合作或与专家协作,积极识别或寻找外部创新来源[37]。尹元和刘[38]提出了一个概念框架,用以理解开放式创新微观与宏观动力学,并借助四重螺旋模型实现社会、环境、经济、文化、政策和知识可持续性。根据尹元和刘[38]的观点,开放式创新需要不同利益相关者之间的协同创造与合作,以激发开放式创新的微观与宏观动力学。我们的研究表明,需求驱动的开放式创新模型对参与的医院同样具有重要价值。研究显示,新的需求驱动的开放式创新过程可用于确保临床人员在私立和公立医院创新活动中的积极性。此外,这一新的过程模型还可用于提升临床人员对技术机遇的认知。这与萨里什和哈林[39]的先前研究相反,他们认为当前服务型企业中使用的开放式创新实践无法应用于医院,因为医院提供的服务具有独特性且与个人高度关联。

根据本项目中参与的政策制定者的看法,生态系统下一步应开展随机对照试验,以获取关于已开发解决方案对医院和患者影响的科学证据。

5.3. 对从业者的意义

当然,本研究也为那些正在计划或开展医疗市场创新活动的企业带来了额外价值。在这一领域,企业需要在一个不断变化的生态系统中运作,而该系统也影响着共同创造的创新的价值主张[40]。我们的研究表明,在开放创新环境中与生态系统参与者进行共同创造,有助于企业将精力集中在正确的事情上。在我们的研究中,支持者收到了来自解决方案提供公司的反馈,这些公司表示最大的价值之一在于,医疗专业人员能够从一开始就明确表达他们的需求,从而无需进行任何猜测。

5.4. 对其他行业的影响

尽管在本案例中需求驱动的开放式创新始于医疗与电子健康领域,但其模式值得在其他领域(如能源与环境领域)进行复制,在这些领域中,私营和公共参与者需要在生态系统中持续合作,以确保技术创新的可持续性。Klijnand Teisman [41]定义了公私合作伙伴关系的特征,包括:合作、长期关系、开发共同产品/服务、风险、成本和收益共享以及共同增值。公私合作伙伴关系(PPPs)可被定义为具有可持续性质的公共和私营主体之间的合作,参与方在此过程中开发共同产品和/或服务,并共享风险、成本和收益。公共和私人组织可将PPP用作一种共同生产的形式。协同效应带来的附加值至关重要;例如,能够开发出由PPP促成的具备特定特征的产品[41]。需求驱动的开放式创新在所有服务行业中都具有重要意义。Yun, Park, Gaudio 等 [42]研究了三个国家中四家成功餐厅的开放式创新生态系统。根据该研究,开放式创新对于任何餐厅的可持续发展都至关重要。客户在餐厅等服务行业中的作用非常重要。

6. 结论

在生态系统中,创新越来越需要以个体为中心,且由政策制定者、专家、企业代表和中介机构等不同利益相关者共同创造。然而,关于数字健康生态系统中的互动协作和创新共同创造的研究仍较为匮乏。

本文的目的是探讨作为政策工具的需求驱动的开放式创新的成功因素。为此,开展了一项纵向案例研究,分析了三个采用相似需求驱动的开放式创新过程模型的不同国家的数据,共涉及10个不同的创新共同创造案例。分析结果表明,所构建的需求驱动的开放式创新模型可用于改进全球数字健康政策,通过医院人员参与实现更高的人本性,并通过提高生态系统参与者之间的沟通密度促进数字健康领域的知识转移。该新型创新模型通过明确各流程角色、职责和资金结构,有助于加强数字健康管理,使所有参与的利益相关者更加清晰。此外,该模型还有助于提升成果的客户相关性和上市时间。

这些发现的局限性与实证案例研究方法有关。其范围仅基于一个项目数据集,对创新协同创造成功因素的研究尚需更多研究来获得关于过程和结果相关性以及可持续性的更多实证证据。然而,本论文的目的并非全面描述需求驱动的协同创造是什么或如何以可持续的方式实施,而是指出政策制定者在将需求驱动的开放式创新作为政策工具时应考虑的关键成功因素。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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