Đánh giá và lựa chọn ứng dụng y tế di động (mHealth) bằng phương pháp AHP và fuzzy TOPSIS

( 0 đánh giá )
Miễn phí

Xây dựng mô hình phân cấp gồm 9 tiêu chí chính và 32 tiêu chí phụ, bao gồm: sự hài lòng của người dùng, khả năng tương thích, chức năng, bảo mật, khả năng truy cập, dễ học và sử dụng, sự đồng cảm, chất lượng thông tin, khả năng phản hồi.

  • AHP được sử dụng để tính trọng số cho từng tiêu chí và kiểm tra độ nhất quán của đánh giá.
  • - Fuzzy TOPSIS xử lý dữ liệu đánh giá bằng ngôn ngữ mờ (VL, L, M, H, VH, E) và chuyển đổi sang số mờ tam giác.
  • - Các ứng dụng được đánh giá gồm: Cody, Hot5 Fitness, Pact, Carrot Fit, Human, Moves, LoseIt, Noom Weight Loss Coach, HealthyOut, Zipongo.
  • - Kết quả cho thấy các tiêu chí “dễ học và sử dụng” và “chất lượng thông tin” có trọng số cao nhất.
  • - Ứng dụng HealthyOut được xếp hạng cao nhất, tiếp theo là Noom Weight Loss Coach và Zipongo.
  • - Phân tích độ nhạy được thực hiện bằng cách hoán đổi trọng số giữa các tiêu chí để kiểm tra độ ổn định của mô hình.
  • - So sánh với các nghiên cứu trước cho thấy mô hình này có độ bao phủ tiêu chí rộng hơn và phù hợp với thực tế lựa chọn ứng dụng mHealth.