Sự tin tưởng và nhóm ứng dụng - Nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến hành vi sử dụng ứng dụng chăm sóc sức khỏe di động tại Việt Nam

TÓM TẮT:

Trong nghiên cứu này, nhóm nghiên cứu đã sử dụng Mô hình Chấp nhận công nghệ (TAM) của Davis (1989) để xem xét các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng và dự đoán xu hướng sử dụng các ứng dụng chăm sóc sức khỏe (CSSK) trên điện thoại di động (ĐTDĐ) ở Việt Nam. Bên cạnh 2 nhân tố “Đổi mới bản thân trong công nghệ thông tin (CNTT)” và “Sự tin tưởng”, biến điều tiết “Nhóm ứng dụng” được bổ sung vào mô hình nhằm mục đích giải thích tốt hơn lý do dẫn đến hành vi của người tiêu dùng đối với các ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ. Giả thuyết được xác thực qua mẫu gồm 617 người tiêu dùng ở 2 thành phố lớn của Việt Nam là Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh. Kết quả nghiên cứu cho thấy, nhân tố “Sự tin tưởng” là nhân tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến hành vi sử dụng ứng dụng chăm sóc sức khỏe di động (CSSKDĐ) của người tiêu dùng. Ngoài ra, khi xét đến sự lựa chọn giữa các ứng dụng, thống kê cho thấy tỷ lệ người sử dụng Ứng dụng giúp hướng dẫn/kiểm soát/hỗ trợ tập luyện và Ứng dụng chăm sóc y tế lần lượt là 73,7% và 60,8%.

Từ khóa: mô hình chấp nhận công nghệ, ứng dụng chăm sóc sức khỏe trên điện thoại di động, sự tin tưởng, nhóm ứng dụng.

1. Đặt vấn đề

Công nghệ đang cho thấy tầm ảnh hưởng rất lớn trong mọi lĩnh vực kinh tế - xã hội hiện nay, đem lại rất nhiều cơ hội phát triển vượt bậc cho mọi lĩnh vực của đời sống. Chuyển đổi số nhanh chóng trở thành xu hướng trong thời đại 4.0 và lĩnh vực chăm sóc sức khỏe cũng không nằm ngoài tầm ảnh hưởng này. Chương trình Chuyển đổi số y tế quốc gia của Việt Nam đang được Bộ Y tế triển khai. Đây cũng là một vấn đề được nhiều người quan tâm. Càng ngày, người dân Việt Nam càng chú trọng vào tình trạng sức khỏe của mình hơn, đặc biệt là khi đại dịch Covid-19 bùng phát khiến chúng ta nhận thức sâu sắc hơn về tầm quan trọng của chăm sóc sức khỏe. Bên cạnh đó, sự tiện lợi trong việc sử dụng các ứng dụng trên ĐTDĐ nhờ có sự cải tiến về cả số lượng lẫn chất lượng các nhà phát triển ứng dụng cũng thúc đẩy xu hướng cài đặt các ứng dụng hỗ trợ đời sống, bao gồm cả các ứng dụng CSSK.

Chuyển đổi số trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe là một điều hết sức cần thiết. Dù là một xu hướng đang lên, song việc sử dụng ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ còn chưa được phổ biến rộng rãi. Vậy nên, nghiên này được thực hiện nhằm đề xuất giải pháp cho các cơ quan quản lý nhà nước, các nhà cung cấp ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ xây dựng các chính sách khuyến khích người dùng. Đồng thời, nghiên cứu còn góp phần nâng cao nhận thức của người dân Việt Nam nhằm thúc đẩy quyết định sử dụng các ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ bởi những lợi ích và tính dễ dàng sử dụng mà hành vi này đem lại.

2. Tổng quan nghiên cứu

2.1. Mô hình chấp nhận công nghệ

Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) là một mô hình lý thuyết xuất phát từ Lý thuyết hành động hợp lý (TRA) của Fishbein và Ajzen (1975) giải thích cách người dùng chấp nhận và sử dụng công nghệ (Davis, 1989). TAM là một trong những lý thuyết phổ biến được mô hình hóa ý định sử dụng công nghệ (Chen & cộng sự, 2002; Mahfouz, 2009). Nguồn gốc của cấu trúc TAM bao gồm Nhận thức về tính dễ dàng sử dụng (PE) và Nhận thức về lợi ích (PU). Cả 2 nhân tố trên góp phần xác định Thái độ sử dụng (AT), Ý định hành vi sử dụng (IN) và Sử dụng thực tế (AU) (Davis, Bagozzi & Warshaw, 1989).

Nhiều nghiên cứu đã sử dụng TAM (Davis, 1989) để nghiên cứu về sự chấp nhận, ý định và hành vi sử dụng ứng dụng CSSK di động (Abdul Hakim H. M. Mohamed và cộng sự, 2011; Tung Siaw Yee và cộng sự, 2019; Alloghani và cộng sự, 2015; Sun và cộng sự, 2013; Nasir và Yurder, 2015).

Sau khi phân tích kết quả phỏng vấn sâu, nhóm tác giả quyết định bổ sung nhân tố “Đổi mới bản thân trong CNTT” và “Sự tin tưởng” vào mô hình. Sự đổi mới của cá nhân được định nghĩa là “mức độ mà cá nhân tiếp thu những ý tưởng mới và đưa ra các quyết định đổi mới một cách độc lập với kinh nghiệm được truyền đạt của những người khác” (Midgley và Dowling, 1978). Sự tin tưởng là yếu tố giải thích mức độ tin cậy của một người rằng việc sử dụng các ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ là an toàn hay có mối đe dọa về quyền riêng tư (Agustian, 2017).

2.2. Ứng dụng chăm sóc sức khỏe di động và sử dụng ứng dụng chăm sóc sức khỏe trên điện thoại di động

Theo Yasini và Marchand, 2015, ứng dụng dành cho sức khỏe di động là phụ kiện hoặc phần mềm được kết hợp với điện thoại thông minh, cung cấp cho người dùng các chức năng hỗ trợ về sức khỏe hoặc liên quan đến y tế. Có rất nhiều loại ứng dụng di động liên quan đến sức khỏe có sẵn trên thị trường, từ các ứng dụng thể dục và chăm sóc sức khỏe đơn giản đến các ứng dụng phức tạp cung cấp các dịch vụ chẩn đoán và điều trị (Albrecht, 2016).

Nhóm nghiên cứu đã chia ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ thành 2 nhóm chính. Nhóm 1: Ứng dụng giúp Hướng dẫn/Kiểm soát/Hỗ trợ tập luyện bao gồm các loại ứng dụng Theo dõi các chỉ số sức khỏe cơ bản (nhịp tim, huyết áp; cholesterol; chiều cao; cân nặng,...), Kiểm soát lịch trình, hoạt động cá nhân, Đưa ra các bài tập hướng dẫn hoặc các chế độ dinh dưỡng và kết hợp với thiết bị luyện tập khác (máy chạy bộ; máy đạp xe,...). Nhóm 2: Ứng dụng chăm sóc y tế bao gồm các ứng dụng Theo dõi các chỉ số sức khỏe nâng cao (độ bão hòa oxy,...), Khám chữa bệnh và Bảo hiểm y tế và Tư vấn sức khỏe trực tuyến (liên kết bệnh viện, phòng khám...).

3. Mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu

Nhóm tác giả dựa vào căn cứ từ mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) của Davis (1989) trong đó, có 4 biến độc lập là: Nhận thức về lợi ích; Nhận thức về tính dễ dàng sử dụng; Đổi mới bản thân trong CNTT; Sự tin tưởng có tác động đến Hành vi sử dụng. Nhóm tác giả đưa ra các giả thuyết rằng các biến độc lập đều có ảnh hưởng tích cực đến hành vi tiêu dùng.

3.1. Nhận thức về lợi ích (PU)

Nhận thức về lợi ích là mức độ mà một người tin rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ nâng cao hiệu suất công việc của họ. Điều này xuất phát từ định nghĩa của từ lợi ích: "có khả năng được sử dụng một cách thuận lợi". Khi nghiên cứu về hành vi tiếp nhận ứng dụng chăm sóc sức khỏe di động, Abdul Hakim H. M. Mohamed và cộng sự (2011) thấy rằng nhận thức về lợi ích có ảnh hưởng trực tiếp mạnh mẽ đến việc sử dụng thực tế. Điều này cho thấy người dùng có xu hướng đánh giá kết quả hành vi và lựa chọn hành vi dựa trên sự kỳ vọng vào tính hữu ích của ứng dụng. Phát hiện này phù hợp với nhiều nghiên cứu về ý định và hành vi sử dụng ứng dụng CSSK di động (Nasir và Yurder, 2015; Tung Siaw Yee và cộng sự, 2019).

H1: “Nhận thức về lợi ích” có tác động tích cực tới “Hành vi sử dụng”

3.2. Nhận thức dễ dàng sử dụng (PEOU)

Nhận thức về tính dễ dàng sử dụng là mức độ mà một người tin rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ không tốn công sức. Khi nghiên cứu về hành vi tiếp nhận ứng dụng chăm sóc sức khỏe di động, Abdul Hakim H. M. Mohamed và cộng sự (2011) thấy rằng nhận thức về tính dễ dàng có mối tương quan cao đáng kể với ý định sử dụng. Thiết kế giao diện và các tính năng của ứng dụng rất quan trọng vì khả năng bệnh nhân sử dụng ứng dụng sẽ tăng lên khi cần ít nỗ lực hơn, thao tác dễ học và nhu cầu trải nghiệm của họ được đáp ứng. Tương tự, Venkatesh (2003) chỉ ra rằng, khi người dùng thấy ứng dụng chăm sóc sức khỏe dễ dàng sử dụng, họ sẽ thích thú hơn trong việc sử dụng, từ đó, tăng ý định sử dụng chúng.

H2: “Nhận thức dễ dàng sử dụng” có tác động tích cực tới “Hành vi sử dụng”

3.3. Đổi mới bản thân trong CNTT (PI)

Sự đổi mới bản thân trong CNTT có thể tạo tác động đến ý định sử dụng ứng dụng chăm sóc sức khỏe trên điện thoại di động. Theo Midgley và Dowling (1978), sự đổi mới của cá nhân đề cập đến “mức độ mà cá nhân tiếp thu những ý tưởng mới và đưa ra các quyết định đổi mới một cách độc lập với kinh nghiệm được truyền đạt của những người khác”. Ngày càng có nhiều bằng chứng thực nghiệm đã chỉ ra rằng Đổi mới bản thân trong CNTT là một nhân tố quan trọng trong việc áp dụng các sản phẩm điện tử, di động, ví dụ như thương mại di động (June Lu, 2014), thanh toán di động (Emma Slade, 2015) và các ứng dụng ăn kiêng trên thiết bị di động (Bendegul Okumus, 2018). Nghiên cứu của Ing-Long Wu (2011) và Weisheng Chiu (2020) đã chỉ ra rằng sự đổi mới bản thân trong CNTT có tác dụng trực tiếp lẫn gián tiếp đến hành vi sử dụng các ứng dụng CSSK di động.

H3: “Đổi mới bản thân trong CNTT” có tác động tích cực tới “Hành vi sử dụng”

3.4. Sự tin tưởng (TR)

Bên cạnh đó, sự tin tưởng đóng vai trò quan trọng và tích cực trong quá trình dẫn đến ý định sử dụng. Sự tin tưởng là yếu tố giải thích mức độ tin cậy của một người rằng việc sử dụng các ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ là an toàn hay có mối đe dọa về quyền riêng tư (Agustian, 2017). Mangkunegara (2018) nhận định rằng, sự tin tưởng cũng được coi là tiền đề của ý định sử dụng của người dùng khi sử dụng ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ. Nếu một ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ có uy tín tốt và được người dùng tin tưởng, thì mong muốn sử dụng ứng dụng của người dùng sẽ tăng lên. Kết quả tương tự cũng được tìm thấy trong bài nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến sự tiếp nhận dịch vụ CSSK di động của Rakibul Hoque (2016) và Xi Zhang (2017). Họ đều nhận thấy nhân tố Sự tin tưởng có tầm ảnh hưởng tích cực và quan trọng trong việc dự đoán ý định sử dụng các ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ của người tiêu dùng.

H4: “Sự tin tưởng” có tác động tích cực tới “Hành vi sử dụng”

3.5. Hành vi sử dụng (BE)

Trong mô hình chấp nhận công nghệ TAM, Davis đã chứng minh được mối quan hệ tương quan bổ trợ nhau giữa ý định và hành vi sử dụng. Ý định sử dụng càng lớn, khả năng thực hiện hành vi càng cao. Hơn nữa, trong quá trình khảo sát, nhóm tác giả nhận thấy rằng từ ý định sử dụng ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ đến hành vi sử dụng các ứng dụng này gần như không có khoảng cách.

3.6. Biến điều tiết “Nhóm ứng dụng"

Về nhóm ứng dụng, nhóm nghiên cứu đã chia các ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ vào 2 nhóm. Nhóm 1 (Ứng dụng giúp Hướng dẫn/Kiểm soát/Hỗ trợ tập luyện) bao gồm các ứng dụng: Theo dõi các chỉ số sức khỏe cơ bản (nhịp tim, huyết áp; cholesterol; chiều cao; cân nặng,...); Kiểm soát lịch trình, hoạt động cá nhân; Đưa ra các bài tập hướng dẫn hoặc các chế độ dinh dưỡng; Kết hợp với thiết bị luyện tập khác (máy chạy bộ; máy đạp xe...). Nhóm 2 (ứng dụng chăm sóc y tế) bao gồm các ứng dụng: Theo dõi các chỉ số sức khỏe nâng cao (độ bão hòa oxy,...); Khám chữa bệnh và Bảo hiểm y tế; Tư vấn sức khỏe trực tuyến (liên kết bệnh viện, phòng khám,...). Bên cạnh đó, cũng có người khảo sát đã sử dụng cả 2 nhóm ứng dụng trên.

Nhóm nghiên cứu đã phân tích số liệu theo 617 khảo sát và kiểm định thành công các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ để chỉ ra được mức độ tác động khác nhau giữa các nhân tố. Nhân tố được người tiêu dùng đồng ý là có tác động trong ý định, hành vi sử dụng của họ nếu được đánh giá ở mức 4 (Đồng ý) và mức 5 (Hoàn toàn đồng ý); “không đồng ý” nếu được đánh giá ở mức 1 (Hoàn toàn không đồng ý), mức 2 (Không đồng ý) và mức 3 (Bình thường). Kết quả phân tích từng nhóm nhân tố được thể hiện cụ thể tại Hình 1.

4. Kết quả nghiên cứu

4.1. Mẫu nghiên cứu

Điều tra chính thức được thực hiện chủ yếu tại thành phố Hà Nội với đối tượng là sử dụng các ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ. Nhóm nghiên cứu đã tiến hành sàng lọc và thu được 617 phiếu sau sàng lọc. Trong đó, nam giới và nữ giới chiếm tỷ lệ 35,2% và 64,8%.

Về nhóm ứng dụng, điều tra được số quan sát với dữ liệu như sau: Ứng dụng giúp Hướng dẫn/Kiểm soát/Hỗ trợ tập luyện (242 quan sát), Ứng dụng chăm sóc y tế (162 quan sát), và cả 2 nhóm trên (213 quan sát). Từ kết quả đó có thể kết luận tỷ lệ người sử dụng Ứng dụng giúp hướng dẫn/kiểm soát/hỗ trợ tập luyện và Ứng dụng chăm sóc y tế lần lượt là 73,7% và 60,8%.

4.2. Kết quả nghiên cứu định lượng

Nhóm nghiên cứu trước hết tiến hành kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha cho 5 biến tiềm ẩn (PU, PEOU, PI, TR và BE) với tổng cộng 18 biến quan sát. Kết quả phân tích độ tin cậy thang đo đáp ứng yêu cầu với giá trị Cronbach’s Alpha trong khoảng từ 0.826 - 0.915.

Nhóm nghiên cứu tiếp tục tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) bằng cách sử dụng phương pháp trích Principal Components với phép xoay Varimax. Kết quả thu được cho thấy có sự tách biệt giữa 4 biến độc lập (PU, PEOU, PI và TR) với 1 biến phụ thuộc (BE), kết quả kiểm định KMO lần lượt là KMO = 0.925 và KMO = 0.842, kiểm định Barlett’s có Sig. = 0.000, điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue bằng 1 và các biến quan sát đều có hệ số tải (loading factor) lớn hơn 0.5. Từ đây, nhóm tiến hành tạo ra 4 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc nhằm phục vụ cho phân tích hồi quy.

4.2.1. Mô hình hồi quy thứ nhất

Nhóm nghiên cứu thấy rằng không có sự tương quan nhẹ giữa các biến được lập với nhau, vì vậy không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình. Tiếp theo, sử dụng phần mềm phân tích dữ liệu SPSS để xây dựng mô hình đánh giá ảnh hưởng của các biến nhân tố ảnh hưởng bao gồm PU, PEOU, PI, TR tới biến BE. Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính mô hình thứ nhất được trình bày trong Bảng 1.

Với mô hình hồi quy thứ nhất: Hệ số R² hiệu chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.648 có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu ở mức 64.8%. Tại mức ý nghĩa 5%, mức kiểm định Sig của 04 biến tiềm ẩn nhỏ hơn 0.05 chứng tỏ mối tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc BE. Ta sử dụng kiểm định F trong bảng phân tích phương sai (ANOVA) để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Kết quả phân tích cho thấy, giá trị Sig. của kiểm định F rất nhỏ (=0.000^b) có nghĩa là có cơ sở để bác bỏ Ho cho rằng các hệ số hồi quy bằng 0. Như vậy, mô hình hồi quy tuyến tính thứ nhất phù hợp với tổng thể.

Với mức ý nghĩa 5%, phương trình hồi quy sau khi phân tích có kết quả như sau:

Mô hình hồi quy thứ nhất: BE = 0.208(PU) + 0.067 (PEOU) + 0.157(PI) + 0.517(TR)

Kết quả mô hình hồi quy cho thấy các hệ số β chuẩn hóa > 0, cho thấy mối quan hệ thuận chiều giữa các biến độc lập với hành vi sử dụng ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ. Trong đó, nhân tố (TR) Sự tin tưởng được đánh giá là có tác động mạnh nhất.

4.2.2. Mô hình hồi quy khác biệt

Nhóm nghiên cứu tiến hành kiểm định thêm một số nội dung liên quan đến sự khác biệt về ảnh hưởng của đặc điểm người tiêu dùng tới hành vi sử dụng ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ. Để kiểm định sự khác biệt này, nhóm nghiên cứu chia ra thành 2 bước và dùng 2 công cụ:

Bước thứ nhất, sử dụng phân tích phương sai một chiều (One way ANOVA) để kiểm tra sự khác biệt về ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ theo đặc điểm của người tiêu dùng;

Bước thứ hai, nhóm nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy với các biến giả để kiểm tra mức độ và chiều hướng của sự khác biệt đối hành vi sử dụng ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ giữa 3 nhóm: "Ứng dụng giúp Hướng dẫn/Kiểm soát/Hỗ trợ tập luyện" (Nhom 1/App1); "Ứng dụng chăm sóc y tế" (Nhom 2/App2); và "Cả 2 nhóm ứng dụng" (Ca 2).

Thực hiện xây dựng và kiểm định mô hình hồi quy tuyến tính thêm các biến giả là nhóm ứng dụng (App) tương ứng là (Nhom 1/App1): Ứng dụng giúp Hướng dẫn/Kiểm soát/Hỗ trợ tập luyện; (Nhóm 2/App2): Ứng dụng chăm sóc y tế; và (Ca 2): Cả 2 nhóm ứng dụng, nhóm nghiên cứu phân tích dữ liệu trên phần mềm SPSS để xây dựng mô hình hồi quy khác biệt của các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ.

Với mô hình hồi quy khác biệt: Hệ số R² hiệu chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.647, có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu ở mức 64.7%. Ta sử dụng kiểm định F trong bảng phân tích phương sai (ANOVA) để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Kết quả phân tích cho thấy giá trị Sig. của kiểm định F rất nhỏ (=0.000^b), có nghĩa là có cơ sở để bác bỏ Ho cho rằng các hệ số hồi quy bằng 0. Như vậy, mô hình hồi quy tuyến tính thứ ba phù hợp với tổng thể.

Nhóm nghiên cứu thu được phương trình hồi quy khác biệt đánh giá tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc, với mức ý nghĩa 5% và điều kiện có ý nghĩa tương quan với Sig < 0,05 như sau:

BE = 0.219(PU) + 0.180(PI) + 0.565(TR) + 0.338(Nhom 2) + 0.449(Ca 2)

Với mức ý nghĩa 5%, tất cả các biến độc lập trong mô hình hồi quy khác biệt đều có ý nghĩa thống kê. Trong đó, biến Sự tin tưởng (TR) được đánh giá là có tác động mạnh nhất với hệ số Beta của biến này = 0.565. Từ đó, nhóm nghiên cứu có thể kết luận rằng, sự tin tưởng vô cùng tích cực vào công cuộc số hóa quy trình chăm sóc sức khỏe, những thông tin đáng tin cậy của nhóm ứng dụng CSSK trên điện thoại di động tác động mạnh mẽ đến hành vi sử dụng ứng dụng này rộng rãi trong xã hội.

Tác động thuận chiều của Nhận thức hữu ích có hệ số Beta = 0.219 tới hành vi sử dụng nhóm ứng dụng chăm sóc sức khỏe di động. Cơ sở để nhận thấy nhu cầu của con người ngày càng gia tăng trong một cuộc sống căng thẳng và áp lực, nhiều người chuyển dịch sự quan tâm của mình đến lợi ích sức khỏe của bản thân nhiều hơn. Từ đó, loại bỏ lối sống không lành mạnh có ảnh hưởng xấu đến sức khỏe tinh thần và thể chất để thay thế bằng sự kỷ luật tạo nên lối sống khỏe mạnh và sự hữu ích của các nhóm ứng dụng CSSK được biết đến rộng rãi hơn trước.

Mặc dù không còn tồn tại của biến Nhận thức tính dễ dàng sử dụng trong mô hình. Sự biến mất có thể được lý giải bằng ứng dụng này tại Việt Nam còn khá mới với đại đa số người. Đơn cử khi dịch bệnh Covid-19 bùng phát, để kiềm chế dịch bệnh, Nhà nước đã cho ra mắt PC Covid hay Sổ sức khỏe điện tử, đánh dấu một bước tiến trong công cuộc số hóa quy trình chăm sóc sức khỏe của người dân trên một quy mô toàn quốc và làm tiền đề cho các ứng dụng chăm sóc sức khỏe khác phát triển.

Tính dễ dàng để sử dụng không đóng góp vào mô hình hồi quy của nhóm nghiên cứu đưa ra kết quả. Song, kéo theo là tính hợp lý và thực tiễn khi mọi người sẵn sàng thay đổi bản thân, thích ứng với xu hướng thời đại dựa vào mô hình có sự xuất hiện của Đổi mới bản thân trong CNTT với hệ số Beta = 0.180. Hệ số đóng góp này nhỏ nhất mô hình tới hành vi sử dụng ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ, nhưng biến độc lập này cũng có tác động thuận chiều đến mô hình và mang lại ý nghĩa thống kê tổng thể.

Bên cạnh đó, nhóm nghiên cứu đưa vào mô hình biến điều tiết “Nhóm ứng dụng”. Kết quả phân tích cho thấy, sự ảnh hưởng của các nhân tố lên hành vi sử dụng ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ mạnh hơn ở khách hàng sử dụng cả 2 nhóm ứng dụng bao gồm Ứng dụng giúp hướng dẫn/kiểm soát/hỗ trợ tập luyện và Ứng dụng chăm sóc y tế, với hệ số Beta = 0.449. Tiếp theo là sự tác động mạnh hơn ở khách hàng sử dụng nhóm ứng dụng 2 là Ứng dụng chăm sóc y tế (hệ số Beta = 0.338).

Tại mô hình hồi quy khác biệt trên, các biến tương tác và các biến độc lập được chọn lọc và kiểm chứng, có ý nghĩa thống kê đối với biến phụ thuộc Hành vi sử dụng (BE).

5. Một số khuyến nghị và các hướng nghiên cứu tiếp theo

Nghiên cứu cho thấy rằng các biến độc lập đều ảnh hưởng đến Hành vi sử dụng các ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ (BE). Trong đó, biến có tác động mạnh nhất là Sự tin tưởng (TR). Điều này chỉ ra rằng nếu người dùng ĐTDĐ có sự tin tưởng vào các nhà cung cấp ứng dụng, họ sẽ có hành vi sử dụng ứng dụng CSSK.

Bên cạnh đó, biến điều tiết mà nhóm nghiên cứu thêm vào mô hình gốc ban đầu là "Nhóm ứng dụng CSSK"có tác động mạnh nhất với mô hình hồi quy. Nhóm "Ứng dụng chăm sóc y tế", bao gồm các ứng dụng Theo dõi các chỉ số sức khỏe nâng cao, Khám chữa bệnh và Bảo hiểm y tế và Tư vấn sức khỏe trực tuyến, làm tăng mối quan hệ từ Nhận thức về lợi ích (PU), Nhận thức dễ dàng sử dụng (PEOU), Đổi mới bản thân trong CNTT (PI) và Sự tin tưởng (TR) lên Hành vi sử dụng (BE).

5.1. Một số khuyến nghị

Đối với người tiêu dùng

Thứ nhất, người dùng ĐTDĐ nên cài đặt và sử dụng các ứng dụng CSSK trên điện thoại bởi những thông tin trung thực và đáng tin cậy cùng với sự quan tâm đến khách hàng mà các nhà cung cấp ứng dụng mang lại, bên cạnh sự cần thiết phải thay đổi bản thân trong thời đại công nghệ đang phát triển nhanh và lợi ích nhóm ứng dụng này mang lại (được kiểm chứng qua thời kỳ dịch bệnh Covid-19 bùng phát ở Việt Nam bằng PC-Covid hay Sổ sức khỏe điện tử). Đây là một xu thế chăm sóc sức khỏe thông minh và tiện lợi trong hiện tại và tương lai. Trước khi tiến hành cài đặt và sử dụng ứng dụng, người dùng có thể tham khảo ý kiến, đánh giá của những cá nhân đã từng và đang sử để thấy sự tin dùng và tính hữu dụng vượt trội mà phương thức này đem lại.

Thứ hai, đối với những người đã và đang sử dụng ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ, họ có thể chia sẻ trải nghiệm sử dụng của mình tới gia đình, bạn bè, đồng nghiệp, hoặc để lại những đánh giá tích cực trên các kho ứng dụng như App Store, CH Play,... hoặc trên các trang mạng xã hội. Những phản hồi và lan tỏa này sẽ là nguồn tham khảo thông tin quan trọng cho những người khác trước khi họ ra quyết định cài đặt và sử dụng ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ.

Đối với các nhà cung cấp và phát triển ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ

Các nhà phát triển ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ cần cập nhật xu thế và những thông tin về sức khỏe và lối sống mới nhất để tăng độ tin cậy cho những nội dung được cung cấp trong ứng dụng. Theo Bộ Y tế - Cục Công nghệ thông tin, trên thế giới đang thịnh hành một số xu thế công nghệ như Dịch vụ chăm sóc sức khỏe theo yêu cầu, Sử dụng Big Data trong chăm sóc sức khỏe, Điều trị bằng công nghệ thực tế ảo và Sử dụng Trí tuệ nhân tạo trong chuyển đổi kỹ thuật số trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

Ngoài sự cập nhật thường xuyên các thông tin về sức khỏe, các nhà cung cấp và phát triển ứng dụng cần không ngừng đổi mới chất lượng dịch vụ nằm nâng cao trải nghiệm, từ đó nâng cao sự tin tưởng từ người dùng. Thu thập ý kiến khách hàng để cải thiện trải nghiệm cá nhân cũng là một cách tiếp cận nhằm cải thiện quá trình sử dụng của người dùng. Ngoài ra, các nhà cung cấp và phát triển ứng dụng CSSK trên ĐTDĐ có thể hợp tác với một bên thứ ba như dược sĩ, hiệu thuốc uy tín,… nhằm tăng độ tin tưởng từ người dùng.

Đối với các cơ quản lý nhà nước

Các cơ quan quản lý nhà nước có thể tích hợp các tính năng CSSK trên ĐTDĐ vào một ứng dụng được cài đặt rộng rãi như PC-Covid hay Sổ sức khỏe điện tử. Việc tích hợp hình thức chăm sóc sức khỏe trực tuyến vào 1 ứng dụng được đảm bảo độ an toàn và tin cậy, đơn cử như PC-Covid sẽ nâng cao uy tín và làm tăng niềm tin ở người dùng.

5.2. Một số hướng nghiên cứu tiếp theo

Do giới hạn về thời gian và điều kiện địa lý, các kết quả thực nghiệm được báo cáo ở bài nghiên cứu này vẫn còn một số hạn chế.

Thứ nhất, phạm vi của nghiên cứu này là tại Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh - 2 thành phố lớn đi đầu trong việc thích ứng và ứng dụng công nghệ, chưa kể người dân khu vực này có mức sống ngày càng cao. Tuy nhiên, giới hạn địa lý này có thể khiến những kết luận trên chưa hoàn toàn toàn diện.

Hạn chế thứ hai nằm ở phương pháp nghiên cứu, do nhóm tác giả chỉ thực hiện nghiên cứu định lượng chứ không nghiên cứu định tính. Các bài nghiên cứu trong tương lai nên kết hợp cả 2 phương pháp để có kết quả thuyết phục cũng như độ chính xác cao.

Hạn chế thứ ba của nghiên cứu này nằm ở quá trình dịch các thang đo gốc từ tiếng Anh sang tiếng Việt. Trong thang đo gốc (bản tiếng Anh), các tính từ được sử dụng có nghĩa tương tự nhau, khi dịch sang tiếng Việt, rất khó tìm được từ đồng nghĩa nhưng khác về sắc thái, dẫn đến người đọc hiểu sai cách diễn đạt của thang đo.

Do đó, nhóm tác giả đề xuất một số gợi ý nghiên cứu trong tương lai nhằm giải quyết những hạn chế của nghiên cứu này. Do sự phức tạp của địa hình Việt Nam, các nhà nghiên cứu của các nghiên cứu trong tương lai cần mở rộng quy mô khảo sát, bao gồm các nhóm cá nhân khác nhau. Tiếp theo, họ cần thực hiện nghiên cứu định tính để mang lại kết quả nghiên cứu toàn diện nhất.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

Okumus, F. Ali, A. Bilgihan, A. B. Ozturk. (2018). Psychological factors influencing customers’ acceptance of smartphone diet apps when ordering food at restaurants. International Journal of Hospitality Management, vol. 72, 67-77.
Chiu, W., & Cho, H. (2020). The role of technology readiness in individuals’ intention to use health and fitness applications: a comparison between users and non-users. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 33(3), 807-825.
Davis, Bagozzi & Warshaw. (1989). User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models. Management Science, 35(8), 982-1003.
F. Midgley, G.R. Dowling. (1978). Innovativeness: the concept and its measurement. Consumer Research, 4 (4), 229-242.
Emma L. S., Yogesh K. D., Niall C. P., Michael D. W. (2015). Modeling Consumers’ Adoption Intentions of Remote Mobile Payments in the United Kingdom: Extending UTAUT with Innovativeness, Risk, and Trust. Psychology and Marketing, Vol. 32(8), 860-873.
Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention and behavior: An introduction to theory and research. Reading, MA: Addison-Wesley.
Fred D. Davis. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340.
Mahfouz, A.Y. (2009). Contemporary information systems alternative models to TAM: A theoretical perspective, Handbook of research on contemporary theoretical models in information systems research. Hershey, P.A: Information Science Reference.
Mohamed, Abdul Hakim H. M.; Tawfik, Hissam; Norton, Lin; AlJumeily, Dhiya. (2011). MoHTAM: A Technology Acceptance Model for Mobile Health Applications. Developments in E-systems Engineering, vol., no., 15.
Nasir S., & Yurder Y. (2015). Consumers' and Physicians' Perceptions about High Tech Wearable Health Products. Social and Behavioural Sciences, 195, 1261 – 1267.
Sun Y, Wang N, Guo X., & Peng Z. (2013). Understanding the Acceptance of Mobile Health Services: A comparison and Integration of Alternative Models. Journal of Electronic Commerce Research, 14(2), 183-200.
Yee, T. S., Seong, L. C., Chin, W. S. (2019). Patient’s Intention to Use Mobile Health App. Journal of Management Research ISSN 1941-899X, vol. 11, no. 3.

Trust and Groups of applications - Important factors affecting the mobile healthcare application usage behavior in Vietnam

Ph.D Luong Thu Ha¹

Dang Thu Huong¹

Phung The Dat¹

¹National Economics University

Abstract

This study proposes a theoretical model based on Technology Acceptance Model (TAM) with two new independent variables namely Personal Innovativeness in Information technolgy (IT) and Trust to understand intentions as well as behaviors of the consumer which leads to the further decision of utilizing mobile healthcare applications in Vietnam. The testing hypothesis process was made based on survey data collected from consumers who experienced mobile healthcare applications mainly in Hanoi and Ho Chi Minh - the two biggest cities in Vietnam. The result shows that Trust is the most important factor impacting on the consumer’s mobile healthcare application usage behavior in Vietnam.

Keywords: Technology Acceptance Model, mobile healthcare applications, trust, groups of applications.