人工智能赋能下应急医疗物资供应链能力提升研究

学术精汇

作者：

史文强1 胡桥登*1 杨文俊1 李紫瑶2

作者单位：

1. 江西财经大学工商管理学院2. 中原工学院

摘要：

突发公共卫生事件对中国经济、社会稳定和人民生命安全造成严重影响，对应急供应链系统形成巨大考验。该文引入人工智能赋能机制，分析疫情防控与物资供给的动态关联，构建应急医疗物资供应链系统的动力学模型。通过武汉疫情案例，探讨人工智能水平和政策性刺激力度对供应链系统运作的影响，寻找提高应急物资保障能力有效途径。结果表明：政府政策性刺激力度与人工智能水平存在不同的影响路径。短期内，政策性刺激能快速干预市场供应，推动企业增产和进口以满足需求。长期看，提升大数据水平，加强人工智能系统赋能，才能提升供应链运行效率和应急能力。通过政策干预与人工智能系统的联动机制，可降低传播风险，有效控制疫情严重程度。

关键词：

应急医疗物资人工智能疫情防控系统动力学

刊期：

2025，2（40）

所属栏目：

应急·风险与管理

基金资助：

国家自然科学基金面上项目“平台型电商企业生态圈价值共创实现机制研究—基于供应链协同视角”(72272068),国家自然科学科学基金地区科学基金项目“生鲜农产品全程冷链物流服务网络集成建模与优化决策研究”(72261017),江西省自然科学基金项目“延迟效应及失望规避下政企联合储备应急动态模型研究”(20242BAB20013),河南省哲学社会科学规划项目“河南省多主体协同应急能力提升路径研究”(2022BZZ015),江西财经大学第十九届学生科研课题项目“突发公共卫生事件下人工智能赋能应急医疗物资供应链韧性提升策略”(20241124235359297)

分类号：

X915. 5；X45；F274；F252

DOI：

10. 3969/j. issn. 1000-811X. 2025. 02. 024

页数：

页码：

157-163

来源期刊

灾害学

Journal of Catastrophology