Nghiên Cứu Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Ý Định Sử Dụng AI Trong Y Học Tại TP.HCM

• Tác giả: Nguyễn Thị Thúy Vy
• Người hướng dẫn: TS. Đinh Tiên Minh
• Trường học: Đại học UEH
• Chuyên ngành: Marketing
• Đề tài: Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Quyết Định Sử Dụng AI Trong Y Học Tại TP.HCM
• Loại tài liệu: Bài báo cáo tổng hợp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Tên đề tài ban đầu
• 2.2. Khái niệm ý định hành vi và chấp nhận sử dụng công nghệ thông tin
• 2.2.1. Khái niệm về Ý định hành vi
• 2.2.2. Khái niệm Chấp nhận sử dụng công nghệ thông tin
• 2.3. Các lý thuyết liên quan
• 2.3.1. Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model – TAM)
• 2.3.2. Thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT)
• 2.3.3. Các bài nghiên cứu trước đây
• 2.4. Mô hình thang đo nghiên cứu
• 2.4.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất
• 2.4.2. Thang đo cho mô hình nghiên cứu đề xuất
• 2.5. Tóm tắt chương
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
• 3.1. Tổng quan về quy trình nghiên cứu
• 3.2. Các giai đoạn nghiên cứu
• 3.2.1. Quy trình nghiên cứu gồm có 8 bước
• 3.2.2. Sơ đồ mô hình quy trình nghiên cứu
• 3.3. Nghiên cứu định tính
• 3.3.1. Lý do thực hiện nghiên cứu định tính
• 3.3.2. Thiết kế nghiên cứu định tính
• 3.3.3. Kết quả nghiên cứu định tính
• 3.3.4. Thảo luận nhóm
• 3.3.5. Phỏng vấn sâu
• 3.3.6. Sự hiệu chỉnh và hoàn thiện sau phỏng vấn
• 3.3.7. Về phạm vi đề tài nghiên cứu
• 3.3.8. Về tên đề tài
• 3.3.9. Về mục tiêu nghiên cứu
• 3.3.10. Về mô hình nghiên cứu và thang đo
• 3.4. Nghiên cứu định lượng
• 3.4.1. Thiết kế nghiên cứu định lượng
• 3.4.2. Tính toán số mẫu
• 3.4.3. Kế hoạch lấy mẫu
• 3.4.4. Xác định đối tượng khảo sát
• 3.4.5. Phương pháp chọn mẫu
• 3.4.6. Phương pháp tiếp cận mẫu
• 3.4.7. Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát
• 3.4.8. Bảng câu hỏi khảo sát chính thức
• 3.5. Tóm tắt chương
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG
• 4.1. Kết quả nghiên cứu
• 4.2. Thống kê mô tả
• 4.2.1. Trình độ học vấn
• 4.2.2. Tình trạng hôn nhân
• 4.3. Kiểm định độ tin cậy và phù hợp các thang đo
• 4.3.1. Thang đo Nhận thức hữu ích (HI)
• 4.3.2. Thang đo Chuẩn chủ quan (CQ)
• 4.3.3. Thang đo Độ tin cậy (TC)
• 4.3.4. Thang đo Kiến thức nhận thức (KN)
• 4.3.5. Thang đo Nhận thức rủi ro (RR)
• 4.3.6. Thang đo Xu hướng phản kháng (PK)
• 4.3.7. Thang đo Ý định sử dụng (YD)
• 4.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA các biến độc lập
• 4.5. Kết quả kiểm định KMO
• 4.6. Ma trận hợp phần xoay
• 4.7. Phân tích nhân tố khám phá EFA các biến phụ thuộc
• 4.8. Kết quả kiểm định KMO
• 4.9. Ma trận hợp phần xoay
• 4.10. Phân tích tương quan
• 4.11. Tính xác đáng của mô hình
• 4.12. Sự phù hợp của lý thuyết trong việc phân tích hồi quy
• 4.13. Hồi quy bội
• 4.14. Thống kê mô tả các thang đo
• 4.14.1. Nhận thức hữu ích (HI)
• 4.14.2. Chuẩn chủ quan (CQ)
• 4.14.3. Nhận thức tiêu cực (NE)
• 4.14.4. Ý định sử dụng (YD)
• 4.15. Kết luận nghiên cứu
• 4.16. Tóm tắt chương
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT
• 5.1. Tính ứng dụng của đề tài nghiên cứu
• 5.2. Hàm ý quản trị
• 5.3. Nhận thức tiêu cực (NE)
• 5.4. Chuẩn chủ quan (CQ)
• 5.5. Nhận thức hữu ích (HI)
• 5.6. Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu trong tương lai
• 5.6.1. Hạn chế của đề tài
• 5.6.2. Hướng nghiên cứu trong tương lai
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC 1: BẢNG CÂU HỎI ĐỊNH TÍNH
• PHỤ LỤC 2: DANH SÁCH ĐÁP VIÊN THAM GIA PHỎNG VẤN NHÓM
• PHỤ LỤC 3: BẢNG CÂU HỎI ĐỊNH LƯỢNG CHÍNH THỨC DÙNG KHẢO SÁT BẢNG CÂU HỎI
• PHỤ LỤC 4A: THỐNG KÊ MÔ TẢ ĐỐI TƯỢNG KHẢO SÁT
• PHỤ LỤC 4B: KIỂM ĐỊNH ĐỘ TIN CẬY CRONBACH’S ALPHA
• PHỤ LỤC 4C: KẾT QUẢ PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
• PHỤ LỤC 4D: KẾT QUẢ PHÂN TÍCH HỒI QUY TUYẾN TÍNH BỘI
• PHỤ LỤC 4E: THỐNG KÊ MÔ TẢ THANG ĐO

I. Tổng Quan Nghiên Cứu AI trong Y Học TP

Nghiên cứu này tập trung vào việc khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định của người dân TP.HCM về việc sử dụng AI trong y học. Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 và sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) đã tạo ra những đột phá lớn trong nhiều lĩnh vực, trong đó có y học. AI trong y tế hứa hẹn cải thiện hiệu quả chẩn đoán, điều trị và quản lý bệnh viện. Tuy nhiên, việc áp dụng công nghệ AI trong y học cũng đặt ra nhiều câu hỏi về độ tin cậy, tính bảo mật và đạo đức. Nghiên cứu này nhằm mục đích làm rõ những yếu tố này và đánh giá mức độ chấp nhận AI trong y tế của người dân TP.HCM. Nghiên cứu này cũng góp phần vào việc cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà quản lý, chuyên gia y tế và nhà cung cấp dịch vụ y tế để phát triển và nâng cao tác động tích cực của ứng dụng AI trong y tế.

1.1. Tầm Quan Trọng của Nghiên Cứu về AI trong Y tế TP.HCM

Nghiên cứu này đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu rõ hơn về thái độ và nhận thức của người dân đối với AI trong y học. Việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng AI trong y tế giúp các nhà quản lý và chuyên gia y tế có cơ sở để xây dựng các chiến lược truyền thông và giáo dục phù hợp. Từ đó, có thể tăng cường sự chấp nhận AI trong y tế và khai thác tối đa lợi ích của AI trong y tế cho cộng đồng. Nghiên cứu này cũng góp phần vào việc thúc đẩy xu hướng AI trong y tế tại Việt Nam.

1.2. Mục Tiêu Nghiên Cứu Xác Định Nhân Tố Ảnh Hưởng Quyết Định

Mục tiêu chính của nghiên cứu là xác định các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng AI trong các phương pháp chẩn đoán và điều trị y tế tại TP.HCM. Nghiên cứu sẽ tập trung vào việc tìm hiểu thái độ, cách nhìn nhận và hành vi ra quyết định của người dân khi có sự tham gia của trí tuệ nhân tạo trong y học. Đồng thời, nghiên cứu cũng đo lường tác động của các yếu tố khác nhau đến ý định sử dụng dịch vụ y tế dựa trên AI.

II. Rào Cản Thách Thức Ứng Dụng AI trong Y Học Tại TP

Mặc dù AI trong y học mang lại nhiều tiềm năng, việc triển khai và ứng dụng nó vẫn đối mặt với nhiều rào cản sử dụng AI trong y tế. Độ tin cậy của AI trong y học là một trong những mối quan tâm hàng đầu của người dân. Bên cạnh đó, tính bảo mật của AI trong y học và các vấn đề đạo đức AI trong y học cũng là những yếu tố cần được xem xét kỹ lưỡng. Chi phí sử dụng AI cũng có thể là một rào cản đối với việc tiếp cận các dịch vụ y tế tiên tiến này. Thực trạng ứng dụng AI trong y học hiện tại ở TP.HCM còn hạn chế, do đó cần có những nghiên cứu sâu hơn để đánh giá và cải thiện.

2.1. Vấn Đề Về Độ Tin Cậy và Tính An Toàn Của AI trong Y tế

Một trong những rào cản sử dụng AI trong y tế chính là sự hoài nghi về độ tin cậy của AI trong y học. Người dân lo ngại về khả năng AI có thể đưa ra những chẩn đoán sai sót hoặc quyết định điều trị không phù hợp, gây ảnh hưởng đến sức khỏe và tính mạng. Việc đảm bảo tính bảo mật của AI trong y học cũng là một thách thức lớn, khi dữ liệu cá nhân và thông tin bệnh án có thể bị rò rỉ hoặc sử dụng sai mục đích.

2.2. Chi Phí và Khả Năng Tiếp Cận Dịch Vụ AI trong Y học

Chi phí sử dụng AI trong các dịch vụ y tế có thể là một rào cản đối với nhiều người dân, đặc biệt là những người có thu nhập thấp. Việc triển khai và duy trì các hệ thống AI đòi hỏi đầu tư lớn về cơ sở hạ tầng, phần mềm và nhân lực, dẫn đến giá thành dịch vụ cao. Cần có những chính sách hỗ trợ và giải pháp tài chính để đảm bảo mọi người dân đều có thể tiếp cận các dịch vụ y tế tiên tiến dựa trên AI.

III. Cách Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Quyết Định Sử Dụng AI Bí Quyết

Nghiên cứu này tập trung vào các yếu tố như nhận thức về lợi ích, độ tin cậy, chi phí, rủi ro, và ảnh hưởng từ xã hội đến quyết định sử dụng AI trong y học. Các mô hình lý thuyết như TAM (Technology Acceptance Model) và UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) được sử dụng để phân tích và giải thích các yếu tố này. Kết quả nghiên cứu sẽ giúp các nhà quản lý y tế và các nhà cung cấp dịch vụ y tế hiểu rõ hơn về những yếu tố nào quan trọng nhất đối với người dân khi đưa ra quyết định sử dụng ứng dụng AI trong y tế.

3.1. Nhận Thức về Lợi Ích và Độ Tin Cậy của AI trong Y học

Nhận thức về lợi ích của AI trong y tế, chẳng hạn như khả năng chẩn đoán bệnh nhanh chóng và chính xác hơn, có thể thúc đẩy người dân sử dụng các dịch vụ y tế dựa trên AI. Tuy nhiên, độ tin cậy của AI trong y học cũng là một yếu tố quan trọng, khi người dân cần tin tưởng rằng các hệ thống AI hoạt động chính xác và an toàn. Các kết quả nghiên cứu về độ chính xác của AI trong chẩn đoán bệnh có thể ảnh hưởng đến sự chấp nhận của người dân.

3.2. Ảnh Hưởng Từ Xã Hội và Chuẩn Mực Chủ Quan

Ý kiến và kinh nghiệm của người thân, bạn bè, và cộng đồng có thể ảnh hưởng đến quyết định của một người về việc sử dụng AI trong y học. Nếu những người xung quanh có thái độ tích cực và tin tưởng vào AI, người đó có nhiều khả năng sử dụng các dịch vụ y tế dựa trên AI hơn. Các chiến dịch truyền thông và giáo dục có thể được sử dụng để tạo ra sự chấp nhận AI trong y tế trong cộng đồng.

IV. Ứng Dụng Thực Tế Kết Quả Nghiên Cứu Bài Học Kinh Nghiệm

Nghiên cứu này sử dụng cả phương pháp định tính và định lượng để thu thập dữ liệu từ người dân TP.HCM. Kết quả nghiên cứu cho thấy một số yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định sử dụng AI trong y học, bao gồm nhận thức về lợi ích, độ tin cậy, chi phí, và ảnh hưởng từ xã hội. Từ những kết quả này, nghiên cứu đưa ra những khuyến nghị cụ thể cho các nhà quản lý y tế và các nhà cung cấp dịch vụ y tế để tăng cường sự chấp nhận AI trong y tế và cải thiện chất lượng dịch vụ.

4.1. Phân Tích Kết Quả Nghiên Cứu Định Tính và Định Lượng

Nghiên cứu định tính sử dụng phương pháp phỏng vấn sâu và thảo luận nhóm để khám phá những quan điểm và trải nghiệm của người dân về AI trong y học. Nghiên cứu định lượng sử dụng phương pháp khảo sát để thu thập dữ liệu từ một mẫu lớn người dân và phân tích thống kê để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng AI. Việc kết hợp cả hai phương pháp giúp cung cấp một cái nhìn toàn diện và sâu sắc về vấn đề nghiên cứu.

4.2. Khuyến Nghị Cho Các Nhà Quản Lý và Cung Cấp Dịch Vụ Y Tế

Dựa trên kết quả nghiên cứu, các nhà quản lý y tế và các nhà cung cấp dịch vụ y tế nên tập trung vào việc tăng cường nhận thức của người dân về lợi ích của AI trong y tế, đồng thời đảm bảo độ tin cậy của AI trong y học và giảm thiểu chi phí sử dụng AI. Các chiến dịch truyền thông nên tập trung vào việc giải thích những lợi ích cụ thể của AI trong việc chẩn đoán và điều trị bệnh, đồng thời cung cấp thông tin về các biện pháp bảo mật dữ liệu và đạo đức AI.

V. Kết Luận Tương Lai Của AI trong Y Học Tại TP

Nghiên cứu này cung cấp một cái nhìn sâu sắc về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng AI trong y học của người dân TP.HCM. Kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng để phát triển các chiến lược và chính sách nhằm tăng cường sự chấp nhận AI trong y tế và cải thiện chất lượng dịch vụ y tế. Trong tương lai, cần có thêm những nghiên cứu để đánh giá hiệu quả của các ứng dụng AI trong thực tế và giải quyết những thách thức về đạo đức và pháp lý liên quan đến AI trong y học.

5.1. Đánh Giá Tiềm Năng và Thách Thức Trong Tương Lai

AI trong y học có tiềm năng to lớn để cải thiện chất lượng và hiệu quả của dịch vụ y tế. Tuy nhiên, việc triển khai và ứng dụng AI cũng đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm vấn đề về độ tin cậy, tính bảo mật, đạo đức, và khả năng tiếp cận. Cần có sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu, chuyên gia y tế, nhà quản lý, và nhà cung cấp dịch vụ y tế để giải quyết những thách thức này và khai thác tối đa tiềm năng của AI.

5.2. Đề Xuất Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo về AI trong Y tế

Trong tương lai, cần có thêm những nghiên cứu để đánh giá hiệu quả của các ứng dụng AI trong thực tế, đặc biệt là trong việc chẩn đoán và điều trị các bệnh phổ biến. Nghiên cứu cũng nên tập trung vào việc phát triển các giải pháp để giải quyết những thách thức về đạo đức và pháp lý liên quan đến AI trong y học, chẳng hạn như vấn đề trách nhiệm khi AI đưa ra những quyết định sai sót. Ngoài ra, cần có những nghiên cứu để tìm hiểu về nhu cầu và mong muốn của bệnh nhân và AI khi sử dụng các dịch vụ y tế dựa trên AI.