FACOTRS INFLUENCING THE DECISION FOR COLONOSCOPY WITH ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEM IN PRIVATE HOSPITALS IN BANGKOK
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Abstract
This research article aimed to study the personal factors and the marketing mix in 7 aspects of the service marketing that influence to the decision for colonoscopy with AI system in private hospitals, Bangkok. The study was quantitative research of 400 people whom used to utilize colonoscopy services or were influenced on the decisions to use the colonoscopy services with the age of 30 years old and over under the Multi-stage Sampling. The research tools were questionnaires and data analysis using descriptive statistics: mean, percentage, and standard deviation and hypotheses testing: t-test, One-way ANOVA, Pearson’s correlation analysis and Multiple regression analysis.
The research findings revealed that most respondents were female, aged 40-49 years old, bachelor’s degree education, civil servants or state-owned enterprise employees, and monthly incomes below 25,000 THB. The examined hypotheses results showed that 1) the differences in personal factors namely genders, ages, education levels, professions, and monthly revenues influenced on the decision for colonoscopy with AI system in private hospitals in Bangkok indifferently (p>0.05), and 2) the service marketing mix factors including process, product or service, distribution channel, people and physical evidence influenced the decision for colonoscopy with AI system in private hospitals in Bangkok with statistically significance difference (p<0.05).
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
สงวนสิทธิ์โดย วารสารศึกษิตาลัย วัดศรีสุมังคล์
เลขที่ 962 ตำบลในเมือง อำเภอเมือง จังหวัดหนองคาย
โทร. 086-8894578
E-mail : Sjmcunk@gmail.com
Website :https://so01.tci-thaijo.org/index.php/SJ
References
เอกสารอ้างอิง
กรมการแพทย์ กระทรวงสาธารณสุข. (2562). แผนการป้องกันและควบคุมโรคมะเร็งแห่งชาติ (พ.ศ. 2561 - พ.ศ. 2565). กรุงเทพมหานคร : กระทรวงสาธารณสุข.
ข้อมูลประชากรสำนักทะเบียนกลาง. (2566). ประชากรทะเบียนราษฎร์จำแนกรายเพศปีงบประมาณ 2566 เขตสุขภาพที่ 1. เรียกใช้เมื่อ 19 กรกฎาคม 2566 จาก https://shorturl.at/dryF6.
คำสั่งกรุงเทพมหานคร. (2552). การแบ่งกลุ่มการปฏิบัติงานของสำนักงานเขต. เรียกใช้เมื่อ 20 กรกฎาคม 2566 จาก https://office2.bangkok.go.th/ard/?page_id=4048.
ณิชาภัทร อติเปรมินทร์. (2562). ปัจจัยการตลาดบริการที่ส่งผลต่อการตัดสินใจเลือกใช้บริการโรงพยาบาลเอกชน (ทั่วไป) ในช่วงวิกฤติโควิด-19. ใน การค้นคว้าอิสระบริหารธุรกิจมหาบัณฑิต. มหาวิทยาลัยกรุงเทพ.
นนทนัตถ์ รัตนกุญชร. (2563). การศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อการตัดสินใจเลือกเข้ารับบริการโรงพยาบาลรัฐแบบพรีเมี่ยมและโรงพยาบาลเอกชนในเขตพื้นที่กรุงเทพมหานครและปริมณฑล. ใน วิทยานิพนธ์วารสารศาสตร์มหาบัณฑิต สาขาวิชาการจัดการการสื่อสารองค์กร. มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์.
ปัญจพล เหล่าทาและคณะ. (2562). กลยุทธ์ส่วนประสมการตลาดที่มีผลต่อการตัดสินใจใช้บริการโรงพยาบาลเอกชนของผู้ป่วยใน ในจังหวัดสมุทรปราการ. วารสารมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยนครพนม, 9(1), 9-17.
พรทิพย์ ศิริกุล. (2561). การศึกษาส่วนประสมทางการตลาดและแรงจูงใจในการตัดสินใจเลือกใช้บริการโรงพยาบาลรามาธิบดี อาคารสมเด็จเทพพระรัตน์. ใน สารนิพนธ์การจัดการมหาบัณฑิต วิทยาลัยการจัดการ. มหาวิทยาลัยมหิดล.
ฤทัยรัตน์ จีนประดิษฐ. (2562). ปัจจัยที่มีผลต่อการตัดสินใจเลือกใช้บริการโรงพยาบาลเอกชนในจังหวัดกรุงเทพมหานคร. ใน บทความการค้นคว้าอิสระบริหารธุรกิจมหาบัณฑิต สำหรับผู้ประกอบการยุคใหม่ คณะบริหารธุรกิจ. มหาวิทยาลัยรามคำแหง.
ศิริลักษณ์ ชุติเวทคู. (2565). การตัดสินเลือกเข้ารับบริการซ้ำโรงพยาบาลเอกชนในกรุงเทพมหานครและปริมณฑล. บทความวิชาการค้นคว้าอิสระบริหารธุรกิจมหาบัณฑิต คณะบริหารธุรกิจ, มหาวิทยาลัยรามคำแหง.
สติมัย อนิวรรณน์. (2564). นวัตกรรม AI ตรวจหาติ่งเนื้อเพื่อป้องกันการเกิดมะเร็งลำไส้ใหญ่. เรียกใช้เมื่อ 12 ธันวาคม 2566 จาก https://www.chula.ac.th/clipping/48277/.
Cochran, W. G. (1977). Sampling Techniques. (3rd Edition). New York: John Wiley & Sons. Inc.
Hanushek, Eric A. & Jackson, John E. (1977). Statistical Methods for Social Scientists. New York: Academic Press.
Ferlay, J. et al. (2024). Global Cancer Observatory: Cancer Today. Lyon, France: International Agency for Research on Cancer.
Rojanamatin, J. et al. (2021). Cancer in Thailand Vol.X,2016-2018. กรุงเทพมหานคร: สถาบันมะเร็งแห่งชาติ.
Schauer, C. et al. (2022). Artificial intelligence improves adenoma detection rate during colonoscopy. New Zealand Medical Journal, 135(1561), 22-30.
Shao, L., Yan, X., Liu, C., Guo, C., & Cai, B. (2022). Effects of ai-assisted colonoscopy on adenoma miss rate/adenoma detection rate: A protocol for systematic review and meta-analysis. Medicine, 101(46), e31945.
Tiankanon, K. et al. (2021). Current Status of Colorectal Cancer and Its Public Health Burden in Thailand. Clinical Endoscopy, 54(4), 499–504.
