Journal of Information Technology Services (한국IT서비스학회지)

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A Study on the Intention to use the Artificial Intelligence-based Drug Discovery and Development System using TOE Framework and Value-based Adoption Model

TOE 프레임워크와 가치기반수용모형 기반의 인공지능 신약개발 시스템 활용의도에 관한 실증 연구

  • 김영대 (숭실대학교 대학원 IT정책경영학과) ;
  • 이원석 (숭실대학교 대학원 IT정책경영학과) ;
  • 장상현 (숭실대학교 대학원 IT정책경영학과) ;
  • 신용태 (숭실대학교 컴퓨터학부)
  • Received : 2021.04.08
  • Accepted : 2021.06.23
  • Published : 2021.06.30
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Abstract

New drug discovery and development research enable clinical treatment that saves human life and improves the quality of life, but the possibility of success with new drugs is significantly low despite a long time of 14 to 16 years and a large investment of 2 to 3 trillion won in traditional methods. As artificial intelligence is expected to radically change the new drug development paradigm, artificial intelligence new drug discovery and development projects are underway in various forms of collaboration, such as joint research between global pharmaceutical companies and IT companies, and government-private consortiums. This study uses the TOE framework and the Value-based Adoption Model, and the technical, organizational, and environmental factors that should be considered for the acceptance of AI technology at the level of the new drug research organization are the value of artificial intelligence technology. By analyzing the explanatory power of the relationship between perception and intention to use, it is intended to derive practical implications. Therefore, in this work, we present a research model in which technical, organizational, and environmental factors affecting the introduction of artificial intelligence technologies are mediated by strategic value recognition that takes into account all factors of benefit and sacrifice. Empirical analysis shows that usefulness, technicality, and innovativeness have significantly affected the perceived value of AI drug development systems, and that social influence and technology support infrastructure have significant impact on AI Drug Discovery and Development systems.

Keywords

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