AI 의료지원 서비스에 대한 사용자 만족에 영향을 미치는 우선순위 요인 분석 : 병원관계자와 환자 간 비교를 중심으로 Analysis of Priority Factors Affecting User Satisfaction on AI Medical Support Services : Focused on the Comparison between Medical Workers and Patients원문보기
최근 경제수준의 향상, 의료기술의 발달로 개인의 건강에 대한 관심이 많아지고 의료서비스에 대한 중요성이 높아지고 있다. 따라서 AI 의료지원 서비스와 관련된 4차 산업기술에 의료정보를 접목시켜 질 높고 정확한 개인맞춤형 의료서비스를 제공할 수 있게 되었다. 스마트 헬스케어와 더블어 인공지능 기술의 중요성을 강조한 인공지능 ...
최근 경제수준의 향상, 의료기술의 발달로 개인의 건강에 대한 관심이 많아지고 의료서비스에 대한 중요성이 높아지고 있다. 따라서 AI 의료지원 서비스와 관련된 4차 산업기술에 의료정보를 접목시켜 질 높고 정확한 개인맞춤형 의료서비스를 제공할 수 있게 되었다. 스마트 헬스케어와 더블어 인공지능 기술의 중요성을 강조한 인공지능헬스케어의 등장은 향후 국민들의 건강상태에 도움을 줄 수 있을 것이라는 기대는 매우 높게 나타났다. 한편, AI 의료지원 서비스의 보안 및 개인정보보호의 취약점과 AI기술로 잘못된 진단을 내리거나 시스템 오류로 인해 발생하는 결과에 대한 법적 제도 및 책임소재도 제고되어야 할 것으로 보인다.
본 연구의 목적은 이러한 AI 의료지원 서비스에 대한 사용자만족에 영향을 미치는 주요 요인과 그 우선순위를 실증분석 하는 것이다. 이는 병원관계자와 환자간의 AI 의료지원 서비스에 대한 사용자만족에 영향을 미치는 요인들에 대한 우선순위에 평가치를 분석 및 집단 간 우선순위의 차이점을 분석하는 것을 포함 한다.
국내 종합병원, 대학병원 병원관계자와 6개월 이내 병원을 방문했던 환자를 중심으로 AI 의료지원 서비스에 대한 사용자만족에 영향을 미치는 우선순위를 AHP 기법을 사용하여 연구를 진행하였다. 요인들은 선행 정보기술수용이론인 TAM, TAM2, UTAUT, IS-Success Model을 중심으로 추출 및 분류하였다.
설문 대상으로는 20대부터 50대까지 남녀 총 25명을 대상으로 온라인 설문을 실시하였고, 일관성 비율이 0.2를 초과한 설문지 총 4부를 제외한 21부를 AHP 분석에 이용하였다. 분석에 사용한 21부 중 국내 종합병원, 대학병원 병원관계자는 10명이였으며 6개월 이내 병원을 방문했던 환자는 11명이였다.
연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. AI 의료지원 서비스에 대한 사용자만족에 영향을 미치는 상위 분류에 대한 가중치 분석 및 우선순위, 하부 요인 별 가중치 분석 및 우선순위, 하부요인 별 종합 가중치 분석 및 우선순위를 각 그룹별로 차이점을 비교 분석하였다.
본 연구는 AI 의료지원 서비스에 대한 기술 수용적인 측면에서 긍정적인 영향을 마련할 수 있는 이론적 근거를 반영하는데 의의가 있으며, 병원관계자와 환자 사이에 AI 의료지원 서비스에 대한 사용자 만족에 영향을 미치는 요인의 가중치에 관한 연구를 통해 향후 AI 의료지원 서비스 도입 시 사용자 별 마케팅 전략을 수립하는데 있어 객관적인 기준을 제공 할 것이다.
최근 경제수준의 향상, 의료기술의 발달로 개인의 건강에 대한 관심이 많아지고 의료서비스에 대한 중요성이 높아지고 있다. 따라서 AI 의료지원 서비스와 관련된 4차 산업기술에 의료정보를 접목시켜 질 높고 정확한 개인맞춤형 의료서비스를 제공할 수 있게 되었다. 스마트 헬스케어와 더블어 인공지능 기술의 중요성을 강조한 인공지능 헬스케어의 등장은 향후 국민들의 건강상태에 도움을 줄 수 있을 것이라는 기대는 매우 높게 나타났다. 한편, AI 의료지원 서비스의 보안 및 개인정보보호의 취약점과 AI기술로 잘못된 진단을 내리거나 시스템 오류로 인해 발생하는 결과에 대한 법적 제도 및 책임소재도 제고되어야 할 것으로 보인다.
본 연구의 목적은 이러한 AI 의료지원 서비스에 대한 사용자만족에 영향을 미치는 주요 요인과 그 우선순위를 실증분석 하는 것이다. 이는 병원관계자와 환자간의 AI 의료지원 서비스에 대한 사용자만족에 영향을 미치는 요인들에 대한 우선순위에 평가치를 분석 및 집단 간 우선순위의 차이점을 분석하는 것을 포함 한다.
국내 종합병원, 대학병원 병원관계자와 6개월 이내 병원을 방문했던 환자를 중심으로 AI 의료지원 서비스에 대한 사용자만족에 영향을 미치는 우선순위를 AHP 기법을 사용하여 연구를 진행하였다. 요인들은 선행 정보기술수용이론인 TAM, TAM2, UTAUT, IS-Success Model을 중심으로 추출 및 분류하였다.
설문 대상으로는 20대부터 50대까지 남녀 총 25명을 대상으로 온라인 설문을 실시하였고, 일관성 비율이 0.2를 초과한 설문지 총 4부를 제외한 21부를 AHP 분석에 이용하였다. 분석에 사용한 21부 중 국내 종합병원, 대학병원 병원관계자는 10명이였으며 6개월 이내 병원을 방문했던 환자는 11명이였다.
연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. AI 의료지원 서비스에 대한 사용자만족에 영향을 미치는 상위 분류에 대한 가중치 분석 및 우선순위, 하부 요인 별 가중치 분석 및 우선순위, 하부요인 별 종합 가중치 분석 및 우선순위를 각 그룹별로 차이점을 비교 분석하였다.
본 연구는 AI 의료지원 서비스에 대한 기술 수용적인 측면에서 긍정적인 영향을 마련할 수 있는 이론적 근거를 반영하는데 의의가 있으며, 병원관계자와 환자 사이에 AI 의료지원 서비스에 대한 사용자 만족에 영향을 미치는 요인의 가중치에 관한 연구를 통해 향후 AI 의료지원 서비스 도입 시 사용자 별 마케팅 전략을 수립하는데 있어 객관적인 기준을 제공 할 것이다.
With the recent improvement in economic standards and the development of medical technology, interest in personal health is growing, and the importance of medical services is increasing. Therefore, high-quality and accurate personalized medical services have become available by incorporating medical...
With the recent improvement in economic standards and the development of medical technology, interest in personal health is growing, and the importance of medical services is increasing. Therefore, high-quality and accurate personalized medical services have become available by incorporating medical information into the fourth industrial technology related to AI medical support services. As a result, expectations are very high that the emergence of artificial intelligence healthcare, which emphasizes the importance of artificial intelligence technology, will help people's health in the future. Meanwhile, the legal systems and responsibilities have become essential to mitigate vulnerabilities in the security and personal information protection of AI medical support services and the consequences of misdiagnosis or system errors caused by AI technology. This study aims to empirically analyze the critical factors that affect user satisfaction with these AI medical support services and their priorities. It includes an analysis of the importance of factors that affect user satisfaction with AI medical support services between medical workers and patients and analyzing the differences in priorities between groups.
The research uses the AHP technique on priorities that affect user satisfaction with AI medical support services, focusing on medical workers from domestic general hospitals and university hospitals and patients who visited hospitals within six months. The factors were extracted and classified centering on the preceding technology acceptance theories, such as TAM, TAM2, UTAUT, and IS-Success Model.
As the subject of the survey, 25 men and women in their 20s to 50s participated in an online survey, and 21 questionnaires, excluding four with a consistency ratio exceeding 0.2, were used for AHP analysis. Of the 21 questionnaires used for the analysis, 10 were medical workers at domestic general hospitals and university hospitals in Korea, and 11 were patients who visited the hospital within six months.
The results of the study are as follows. Weight analysis and priorities for higher classifications that affect user satisfaction with AI medical support services, weight analysis and priorities by subordinate factors, and comprehensive weight analysis and priorities by subordinate elements were compared and analyzed for each group.
This research is meaningful in reflecting the theoretical basis for providing a positive impact in terms of technical acceptance of AI medical support services. Furthermore, it will provide an objective standard in establishing user-specific marketing strategies when introducing future AI medical support services through research on the weight of factors that affect user satisfaction with AI medical support services between medical workers and patients.
With the recent improvement in economic standards and the development of medical technology, interest in personal health is growing, and the importance of medical services is increasing. Therefore, high-quality and accurate personalized medical services have become available by incorporating medical information into the fourth industrial technology related to AI medical support services. As a result, expectations are very high that the emergence of artificial intelligence healthcare, which emphasizes the importance of artificial intelligence technology, will help people's health in the future. Meanwhile, the legal systems and responsibilities have become essential to mitigate vulnerabilities in the security and personal information protection of AI medical support services and the consequences of misdiagnosis or system errors caused by AI technology. This study aims to empirically analyze the critical factors that affect user satisfaction with these AI medical support services and their priorities. It includes an analysis of the importance of factors that affect user satisfaction with AI medical support services between medical workers and patients and analyzing the differences in priorities between groups.
The research uses the AHP technique on priorities that affect user satisfaction with AI medical support services, focusing on medical workers from domestic general hospitals and university hospitals and patients who visited hospitals within six months. The factors were extracted and classified centering on the preceding technology acceptance theories, such as TAM, TAM2, UTAUT, and IS-Success Model.
As the subject of the survey, 25 men and women in their 20s to 50s participated in an online survey, and 21 questionnaires, excluding four with a consistency ratio exceeding 0.2, were used for AHP analysis. Of the 21 questionnaires used for the analysis, 10 were medical workers at domestic general hospitals and university hospitals in Korea, and 11 were patients who visited the hospital within six months.
The results of the study are as follows. Weight analysis and priorities for higher classifications that affect user satisfaction with AI medical support services, weight analysis and priorities by subordinate factors, and comprehensive weight analysis and priorities by subordinate elements were compared and analyzed for each group.
This research is meaningful in reflecting the theoretical basis for providing a positive impact in terms of technical acceptance of AI medical support services. Furthermore, it will provide an objective standard in establishing user-specific marketing strategies when introducing future AI medical support services through research on the weight of factors that affect user satisfaction with AI medical support services between medical workers and patients.
주제어
#사용자 만족 AI 의료지원 서비스 인공지능 헬스케어 의료정보 AI medical support service user satisfaction AI healthcare medical information
학위논문 정보
저자
장영성
학위수여기관
국민대학교 비즈니스IT전문대학원
학위구분
국내석사
학과
비즈니스IT전공
지도교수
안현철
발행연도
2022
총페이지
vii, 52
키워드
사용자 만족 AI 의료지원 서비스 인공지능 헬스케어 의료정보 AI medical support service user satisfaction AI healthcare medical information
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