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系統識別號 U0002-0807201900055300
中文論文名稱 醫療聊天機器人應用之研究
英文論文名稱 A Study of Medical Chatbot Application
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 資訊管理學系碩士在職專班
系所名稱(英) On-the-Job Graduate Program in Advanced Information Management
學年度 107
學期 2
出版年 108
研究生中文姓名 江耀鵬
研究生英文姓名 YAO-PENG JIANG
學號 706630356
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2019-06-01
論文頁數 47頁
口試委員 指導教授-蕭瑞祥
委員-鄭啟斌
委員-林我聰
委員-蕭瑞祥
中文關鍵字 聊天機器人  科技接受模式  醫療資訊  創新擴散理論  五大人格 特質 
英文關鍵字 Chatbot  Technology Acceptance Model  Medical Information  Innovation Diffusion Theory  Big Five Personality Traits 
學科別分類
中文摘要 科技日新月異,人類的生活樣態有非常大的改變。在醫療這個特殊的領域中,結合了人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與大數據(Big Data)之技術,發展出AI醫師。國內醫療機構則整合AI與大數據,發展輔助醫療團隊執行業務之技術平台,如醫療聊天機器人。本研究從民眾觀點,以醫療聊天機器人為例,探討人格特質、信任等因素是否影響醫療聊天機器人之使用意圖。
本研究發現聊天機器人本身的系統特徵、兼容性、生產品質都會影響易用性、有用性與使用意圖,信任更是直接影響著使用意圖。本研究結果呈現醫療聊天機器人在節省時間、更有效率完成目標上有良好的優勢,目前使用中民眾認為使用醫療聊天機器人可提升看診品質之成效是顯著的,其中以非醫療從業人員最為顯著。然本研究樣本中目前使用中人數比率偏低,顯示推廣醫療聊天機器人可運用信任對於使用意圖的直接影響。期望透過本研究結論,能做為未來運用AI醫療提升看診品質與醫病關係參考評估之依據。
英文摘要 The technological innovations have significantly changed our lives. In the special field of medical care, the combination of the artificial intelligence (AI) and the big data application leads to the invention of AI physicians. In terms of our domestic medical institutions, people integrate AI and big data analytics to develop a technology platform, such as medical chatbots, that can support medical professionals in their practices. This research will take the medical chatbot as an example to identify whether personality traits, trust and other factors will influence the use intention of chatbots.
This research finds out that the System Characteristics, the Compatibility, and the Output Quality of the chatbots affect the Perceived Ease of Use, the Perceived Usefulness, and the Behavioral Intention of Use. Moreover, the “Trust” itself directly affects the Behavioral Intention to Use. The results of this study indicate that the medical chatbots have the advantages in saving time and achieving goals more efficiently. Currently, people who use the medical chatbots recognize the significant improvement on the medical care quality, especially those non-medical practitioners. Furthermore, the low using rate of chatbots within our research samples reveals the opportunities for chatbots to grow if medical practitioners leverage “Trust” to increase the adoption. The conclusions of this research are expected to be used as an evaluation reference to enhance both the medical care quality and the doctor-patient relationship via AI system in the future.
論文目次 目錄
第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 2
第三節 研究流程 2
第二章 文獻探討 4
第一節 聊天機器人 4
第二節 信任 6
第三節 創新擴散理論 7
第四節 五大人格特質 8
第五節 科技接受模式 9
第三章 研究方法與設計 11
第一節 研究假設與研究架構 11
第二節 研究對象與問卷設計 13
第四章 研究結果與分析 14
第一節 問卷回收情形 14
第二節 樣本結構分析 14
第三節 信度與效度分析 15
第四節 假設檢定 18
第五節 訪談 24
第五章 研究討論 26
第六章 結論 29
第一節 研究結論與建議 29
第二節 管理意涵 30
第三節 研究限制與後續研究建議 31
參考文獻 32
附錄 37
附錄一 問卷 37
附錄二 訪談題項 45

表目錄
表2-1醫療聊天機器人列表 5
表3-1問卷設計與參考來源 13
表4-1人口統計之樣本結構分佈概況 14
表4-2樣本結構目前使用中與職業分布概況 15
表4-3各構面之AVE、CR值、Cronbach’s α 16
表4-4各構面之區別效度分析 17
表4-5假設檢定結果 18
表4-6職業與使用狀態描述性統計資料 21
表4-7職業與使用狀態變異數同質性檢定結果表 21
表4-8職業對使用狀態之ANOVA分析結果表 21
表4-9使用狀態(行業)與能否提升看診品質描述性統計資料 22
表4-10使用狀態(行業)與能否提升看診品質變異數同質性檢定結果表 22
表4-11使用狀態(行業)與能否提升看診品質之ANOVA分析結果表 22
表4-12 Scheff法多重比較結果表 23
表4-13訪談結果表 25

圖目錄
圖1-1研究流程圖 3
圖2-1醫療聊天機器人操作畫面 5
圖3-1研究架構 12
圖4-1結構模式路徑圖 19
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