การพัฒนาระบบคัดกรองวัณโรคเชิงรุกด้วยนวัตกรรมปัญญาประดิษฐ์ โรงพยาบาลควนขนุน จังหวัดพัทลุง

Main Article Content

พาพร รัตนรังษี
จงวัฒน์ ชีวกุล

บทคัดย่อ

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาระดับความพึงพอใจของผู้รับบริการต่อการให้บริการคัดกรองวัณโรคด้วยระบบปัญญาประดิษฐ์ร่วมกับรถเอกซเรย์เคลื่อนที่ในพื้นที่อำเภอควนขนุน จังหวัดพัทลุง 2) เปรียบเทียบระดับความพึงพอใจของผู้รับบริการในแต่ละพื้นที่ให้บริการ และ 3) วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างพื้นที่ให้บริการกับระดับความพึงพอใจของผู้รับบริการ การวิจัยครั้งนี้เป็นการวิจัยเชิงพรรณนาเชิงวิเคราะห์ (Analytical cross-sectional study) กลุ่มตัวอย่างคือประชาชนที่เข้ารับบริการคัดกรองวัณโรคเชิงรุกในพื้นที่อำเภอควนขนุน จังหวัดพัทลุง จำนวน 307 คน ได้มาจากการเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบสะดวก (Convenience sampling) เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยคือแบบสอบถามความพึงพอใจของผู้รับบริการ ซึ่งแบ่งระดับความพึงพอใจเป็น 5 ระดับ และนำมาจัดกลุ่มเป็น ความพึงพอใจระดับสูง (คะแนน 4–5) และระดับต่ำ (คะแนน 1–3) การเก็บรวบรวมข้อมูลดำเนินการในพื้นที่ให้บริการ 6 แห่ง ได้แก่ จันนา บ้านเขาทอง บ้านไสยวน ปันแต ศูนย์แพทย์ และโตนดด้วน วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้สถิติเชิงพรรณนา ได้แก่ จำนวน ร้อยละ และช่วงความเชื่อมั่นร้อยละ 95 และใช้สถิติไคสแควร์ (Chi-square test) เพื่อทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร พร้อมทั้งวิเคราะห์ขนาดอิทธิพลด้วยค่า Cramer's V ผลการวิจัยพบว่า ผู้รับบริการส่วนใหญ่มีระดับความพึงพอใจอยู่ในระดับสูง จำนวน 287 คน (93.49%) ขณะที่ระดับความพึงพอใจต่ำมีจำนวน 20 คน (6.51%) เมื่อพิจารณาในแต่ละพื้นที่พบว่าพื้นที่ส่วนใหญ่มีระดับความพึงพอใจสูงถึง 100% ยกเว้นพื้นที่ศูนย์แพทย์ซึ่งมีสัดส่วนความพึงพอใจต่ำสูงที่สุด (21.43%) ผลการทดสอบไคสแควร์พบว่าพื้นที่ให้บริการมีความสัมพันธ์กับระดับความพึงพอใจของผู้รับบริการอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (χ²(5)=39.936, p<0.001) และมีขนาดอิทธิพลระดับปานกลาง (Cramer's V = 0.361) แสดงให้เห็นว่าพื้นที่ให้บริการมีผลต่อระดับความพึงพอใจของผู้รับบริการอย่างมีนัยสำคัญ

Article Details

ประเภทบทความ
บทความ

เอกสารอ้างอิง

กรมควบคุมโรค. (2564). แนวทางการควบคุมวัณโรคประเทศไทย พ.ศ. 2564. กรุงเทพฯ: กระทรวงสาธารณสุข.

พงศธร พอกเพิ่มดี และคณะ. (2567). การประเมินสมรรถนะระบบสุขภาพของประเทศไทย ปี พ.ศ. 2565–2566. นนทบุรี: สถาบันวิจัยระบบสาธารณสุข.

ภัทร เลิศภูรีวงศ์. (2565). ปัจจัยการยอมรับเทคโนโลยี ทัศนคติ และอิทธิพลทางสังคมที่ส่งผลต่อการตัดสินใจใช้แอปพลิเคชัน Gojek ของประชากรในเขต

กรุงเทพมหานคร. วารสารนิเทศสยามปริทัศน์, 21(2).

สุทิศา อาภาเภสัช. (2565). การพัฒนาตัวชี้วัดในการแก้ไขปัญหาสุขภาพจังหวัดสุพรรณบุรี. วารสารวิชาการสาธารณสุขชุมชน, 11(4), 63–73.

Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340.

Geric, I., et al. (2023). The rise of artificial intelligence reading of chest X-rays for enhanced tuberculosis diagnosis and elimination. The International Journal of Tuberculosis and Lung Disease, 27(5), 367.

Kaewwilai, L., Yoshioka, H., Choppin, A., Prueksaritanond, T., Palakawong Na Ayuthaya, T., Brukesawan, C., Matupumanon, S., Kawabe, S.,

Shimahara, Y., Phosri, A., & Kaewboonchoo, O. (2025). Development and evaluation of an artificial intelligence (AI)-assisted chest X-ray

diagnostic system for detecting, diagnosing, and monitoring tuberculosis. Global Health & Medicine. https://doi.org/10.1016/j.glt.2025.02.005

Kyu, H. H., Maddison, E. R., Henry, N. J., Ledesma, J. R., Wiens, K. E., Reiner, R. C., et al. (2019). Global burden of tuberculosis: Results from the Global Burden of Disease Study. The Lancet Infectious Diseases, 19(8), 878–895.

Lakhani, P., & Sundaram, B. (2017). Deep learning at chest radiography: Automated classification of pulmonary tuberculosis. Radiology, 284(2), 574–582. https://doi.org/10.1148/radiol.2017162326

Pande, T., et al. (2022). Computer-aided detection of pulmonary tuberculosis on digital chest radiographs: A systematic review. The Lancet Digital Health, 4(1), e33–e42.

Philipsen, R. H., et al. (2015). Automated chest radiography as a triage tool for tuberculosis in rural areas. PLoS ONE, 10(9), e0139149.

Qin, Z. Z., Sander, M. S., Rai, B., Titahong, C. N., Sudrungrot, S., Laah, S. N., et al. (2019). Using artificial intelligence to read chest radiographs for tuberculosis detection: A multi-site evaluation of the diagnostic accuracy of three deep learning systems. Scientific Reports, 9, 15000.

Shukla, R. (2025). AI X-ray for tuberculosis screening in remote Nepal: Benefits and challenges from a doctor’s perspective. Journal of Public Health Research, 14(4), 22799036251399279.

World Health Organization. (2024). Global tuberculosis report 2024. Geneva: World Health Organization.

Yousif, M., et al. (2024). Innovations in tuberculosis disease screening. In Surveillance, prevention, and control of infectious diseases: An AI perspective (pp. 97–113). Cham: Springer Nature Switzerland.