| บทคัดย่อ |
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาแนวทางการยกระดับบริการสุขภาพของโรงพยาบาลส่งเสริมสุขภาพตำบลบ้านพี้ด้วยปัญญาประดิษฐ์และเทคโนโลยีดิจิทัล รวมถึงวิเคราะห์ผลกระทบของเทคโนโลยีดังกล่าวต่อคุณภาพการให้บริการและประสบการณ์ของผู้รับบริการ ตลอดจนเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ในการตอบคำถามด้านสุขภาพที่พบบ่อย การศึกษานี้ใช้ระเบียบวิธีวิจัยแบบผสมผสาน (Mixed-Methods Research) ประกอบด้วยการเก็บข้อมูลเชิงปริมาณจากแบบสอบถามและการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพจากการสัมภาษณ์เชิงลึก กลุ่มตัวอย่างประกอบด้วยบุคลากรทางการแพทย์ ผู้ใช้บริการ และผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพและเทคโนโลยี รวมทั้งสิ้น 792 คน โดยใช้วิธีการสุ่มแบบชั้นภูมิและการเลือกตัวอย่างแบบเจาะจง
ผลการวิจัยพบว่า แนวทางการยกระดับบริการสุขภาพที่เหมาะสมคือการพัฒนาแชตบอตสำหรับตอบคำถามเกี่ยวกับบริการสุขภาพ การพัฒนาระบบจัดการบริการแพทย์แผนไทย และการใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ในการสนับสนุนการสื่อสารระหว่างบุคลากรและผู้ใช้บริการ ระบบที่พัฒนาขึ้นสามารถลดระยะเวลารอคิวจาก 45 นาทีเหลือเพียง 15 นาที เพิ่มความแม่นยำของข้อมูลที่ให้แก่ผู้รับบริการจาก 78% เป็น 95% และเพิ่มระดับความพึงพอใจของผู้ใช้บริการจาก 68 คะแนนเป็น 92 คะแนน นอกจากนี้ การใช้ปัญญาประดิษฐ์ยังช่วยลดภาระงานของบุคลากรทางการแพทย์ ทำให้สามารถจัดสรรทรัพยากรและเวลาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
This research aims to study the approach to enhancing healthcare services at Ban Phi Subdistrict Health Promoting Hospital through artificial intelligence (AI) and digital technology. It also seeks to analyze the impact of these technologies on service quality and patient experience, as well as to compare the efficiency of large language models (LLMs) in answering frequently asked health-related questions. This study employs a mixed-methods research approach, incorporating quantitative data collection through surveys and qualitative analysis via in-depth interviews. The sample consists of 792 participants, including medical personnel, service users, and experts in health and technology, selected using stratified random sampling and purposive sampling methods.
The findings indicate that the optimal approach for improving healthcare services includes developing a chatbot to respond to health-related inquiries, implementing a management system for traditional medicine services, and utilizing LLMs to facilitate communication between healthcare providers and patients. The developed system effectively reduced waiting time from 45 minutes to only 15 minutes, increased the accuracy of health information provided from 78% to 95%, and improved patient satisfaction levels from an average score of 68 to 92. Moreover, the integration of AI significantly reduced the workload of medical personnel, enabling better resource allocation and time management.
|
|---|
| คำสำคัญ |
แชตบอต,ระบบจัดการสถานบริการแพทย์แผนไทย,โมเดลภาษาขนาดใหญ่,โรงพยาบาลส่งเสริมสุขภาพตำบล,Chatbot,Traditional Medicine Service Management System,Large Language Model,Subdistrict Health Promoting Hospital
|
|---|
