Panya KaimukBovornlak OonkhanondWorasit ChoochaiwattanaKanchana Rachrujitong2024-02-072024-02-07201120112011Thematic Paper (M.Sc. (Technology of Information System Management))--Mahidol University, 2011https://repository.li.mahidol.ac.th/handle/20.500.14594/94986Technology of Information System Management (Mahidol University 2011)ปัจจุบัน ธุรกิจโรงพยาบาลมีการแข่งขันกันค่อนข้างสูงดังนั้นในแต่ละโรงพยาบาลจึงต้อง หากลยุทธ์วิธีในการดึงดูดความสนใจของลูกค้า โดยที่เห็นได้ชัดได้แก่กลยุทธ์ในการจัดตั้งศูนย์ตรวจเฉพาะทาง แต่ที่เห็นได้ชัดและมีเกือบทุกโรงพยาบาล คือ ศูนย์ตรวจสุขภาพ เนื่องมาจากลักษณะการดำเนินชิวิตที่เปลี่ยนไปของคนในปัจจุบัน ที่ไปพบแพทย์ตั้งแต่ยังไม่มีอาการผิดปกติใด ๆ ด้านสุขภาพ โดยเหตุผลที่ไปตรวจสุขภาพมีหลายปัจจัยด้วยกัน เช่น ความต้องการตรวจสุขภาพประจำปี การทำประกัน นโยบายของบริษัท ประวัติการเป็นโรคของสมาชิกในครอบครัว หรือ ประวัติความเจ็บป่วยส่วนบุคคล เป็นต้น สาเหตุเหล่านี้เป็นที่มาของการทำงานวิจัยชิ้นนี้เพื่อวิเคราะห์หาปัจจัยที่มีผลกระทบต่อการตัดสินใจเลือกซื้อแพคเกจตรวจสุขภาพของศูนย์ตรวจสุขภาพ ซึ่งในงานวิจัยได้พัฒนา แบบสอบถามโดยนำ Google docs มาเป็นเครื่องมือในการพัฒนา และ กระจายแบบสอบถามผ่านทางระบบออนไลน์ โดยนำข้อมูลที่เก็บได้มาแบ่งเป็นสองชุด คือ training set และ test set จากนั้นทำการ วิเคราะห์และจัดประเภทของข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบของกฎความสัมพันธ์ของปัจจัยต่าง ๆ และใน ขั้นตอนนี้ได้นำเอาเครื่องมือที่เป็น machine learning คือ โปรแกรม WEKA มาใช้ในการคลาสสิไฟด์ ความสัมพันธ์แบ่งตามโปรแกรมตรวจสุขภาพ (A, B, C และ D) ผลที่ได้จากการทดลองพบว่า แบบสอบถามถูกพัฒนาและกระจายผ่านระบบออนไลน์ โดยเก็บข้อมูลในรูปแบบของสเปรดชีท จำนวนข้อมูลของ training set เป็น 303 และ test set เป็น 254 โดยมีค่าความถูกต้องเป็น 91.09% และ 88.98% ตามลำดับ และค่าความแม่นยำของข้อมูลชุด training set เป็น 1(A), 0.939(B), 0.862(C) และ 0.92(D) และ test set เป็น 0.95(A), 0.915(B), 0.853(C) และ 0.902(D) ซึ่งมีค่าใกล้เคียงกัน ดังนั้นกฎความสัมพันธ็ที่ถูกสร้างขึ้นสามารถนำไปใช้กับข้อมูลชุดอื่น ได้ แต่เนื่องจากจำนวนข้อมูลที่ทำการวิจัย (557) ค่อนข้างน้อย ดังนั้นกฎความสัมพันธ์ที่สร้างได้จึง ไม่เหมาะในการนำไปใช้ix, 109 leaves : ill.application/pdfengผลงานนี้เป็นลิขสิทธิ์ของมหาวิทยาลัยมหิดล ขอสงวนไว้สำหรับเพื่อการศึกษาเท่านั้น ต้องอ้างอิงแหล่งที่มา ห้ามดัดแปลงเนื้อหา และห้ามนำไปใช้เพื่อการค้าClinical medicine -- Decision makingConsumers -- Decision-makingDecision support systemsMachine learningMaster ThesisMahidol University