人工智能辅助诊断系统的发展已进入白热化阶段,但目前医生对人工智能辅助诊断系统的认知度较低,人工智能医疗辅助诊断系统尚未被广大医生所接受。基于此现状,本文对医生使用人工智能医疗辅助诊断系统的影响因素进行分析研究,了解如何让医生接受和使用人工智能医疗辅助诊断系统,以此推动人工智能医疗辅助诊断系统应用落地。首先,本文在阅读大量文献的基础上,选择整合模型技术接受与利用整合模型(UTAUT)作为基础模型,并考虑人工智能辅助诊断系统的应用场景特点,加入初始信任建立机制以及个人创新型、任务复杂性两个变量,建立人工智能辅助诊断系统的医生采纳模型。其次,本文围绕模型变量设计调查问卷,通过预调查修正问卷,然后通过正式调研收集192份样本数据,再运用Spssl9.0和Smartpls3.2.8对样本数据进行描述性统计分析,并检验调查问卷的信度和效度,最后对人工智能辅助诊断系统医生采纳模型进行拟合评估,对模型假设进行检验和讨论,明晰影响医生使用人工智能辅助诊断系统的关键因素及其内在联系。研究结果表明,初始信任和绩效期望都对医生使用意愿产生直接的正向影响,努力期望、信任倾向和社会影响共同影响医生初始信任水平,努力期望和任务复杂性共同影响医生绩效期望,个人创新性影响医生努力期望。最后,本文针对实证分析结果,从人工智能辅助诊断系统提供商的角度出发,对人工智能辅助诊断系统业务发展提供建议。