Управление кластерными структурами в сфере медицины и медицинской промышленности с использованием принципов нейробиологии

Bibliographic Details
Title: Управление кластерными структурами в сфере медицины и медицинской промышленности с использованием принципов нейробиологии
Publisher Information: Вестник Института экономики РАН, 2018.
Publication Year: 2018
Subject Terms: ENTERPRISE OF MEDICAL INDUSTRY, NEUROBIOLOGY, CLUSTER, COMPETITIVENESS, NEURAL NETWORKS, 3. Good health, КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТЬ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ORGANIZATIONAL AND ECONOMIC SUSTAINABILITY, КЛАСТЕР, НЕЙРОБИОЛОГИЯ, МЕНЕДЖМЕНТ, MANAGEMENT, ПРЕДПРИЯТИЕ МЕДИЦИНСКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ, ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКАЯ УСТОЙЧИВОСТЬ
Description: В статье изложены некоторые проблемы, связанные с выбором критериев эффективного отбора потенциальных участников формируемого или уже функционирующего кластеров в сфере медицины и медицинской промышленности. На основании существующих публикаций в области нейробиологии и нейроэкономики (нового направления междисциплинарных исследований, находящихся на стыке экономической теории и нейробиологии) делается предположение о целесообразности использования соответствующих принципов взаимодействия в биологических и искусственных нейросетях для выбора и сравнительного анализа имеющихся социально-экономических показателей, характеризующих деятельность участников кластерных структур, а также и желаемых результирующих показателей функционирования кластера
The article outlines some problems associated with the selection of criteria for the effective selection of potential participants of the formed or already functioning clusters in the sphere of medicine and medical industry. Based on the existing publications in the sphere of neurobiology and neuroeconomics (a new area of interdisciplinary research at the junction of economic theory and neurobiology), it is proposed that it is expedient to use the appropriate principles of interaction in biological and artificial neuronets to select and compare the socio-economic indicators, which characterize the activities of participants cluster structures, as well as the desired resulting performance indicators of the functioning of cluster
Document Type: Research
DOI: 10.24411/2073-6487-2018-00024
Accession Number: edsair.doi...........9f468c09004df5d858135d9672490b29
Database: OpenAIRE
Be the first to leave a comment!
You must be logged in first