ความเห็นต่อการประยุกต์ปัญญาประดิษฐ์เพื่อสนับสนุนการเฝ้าระวังการจำหน่ายและโฆษณาผลิตภัณฑ์เสริมอาหารที่ผิดกฎหมายบนแพลตฟอร์มพาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ในประเทศไทย

ผู้แต่ง

  • ชวลิน อินทร์ทอง ภาควิชาเวชศาสตร์ป้องกันและสังคม คณะแพทยศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
  • จิราภรณ์ เรืองยิ่ง สถาบันสันติศึกษา มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์
  • สาคร เมฆรักษาวนิช สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยพะเยา
  • ปิยะ หาญวรวงศ์ชัย ภาควิชาเวชศาสตร์ป้องกันและสังคม คณะแพทยศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

คำสำคัญ:

ปัญญาประดิษฐ์, พาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์, ผลิตภัณฑ์เสริมอาหาร, กฎหมาย, โฆษณา

บทคัดย่อ

ที่มา: ความนิยมใช้แพลตฟอร์มพาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วทำให้การจำหน่ายและโฆษณาผลิตภัณฑ์เสริมอาหารอย่างผิดกฎหมายทำได้ง่ายขึ้น

วัตถุประสงค์: งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความเห็นของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลักต่อการประยุกต์ปัญญาประดิษฐ์มาสนับสนุนการเฝ้าระวังการจำหน่ายและโฆษณาผลิตภัณฑ์สุขภาพที่ผิดกฎหมายบนแพลตฟอร์มพาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ในประเทศไทย

ระเบียบวิธีศึกษา: เป็นการวิจัยเชิงคุณภาพโดยใช้วิธีการสัมภาษณ์เชิงลึกแบบกึ่งโครงสร้าง ผู้ให้ข้อมูลสำคัญประกอบด้วย ตัวแทนองค์กรรัฐบาล องค์กรอิสระ องค์กรผู้บริโภค ผู้ให้บริการแพลตฟอร์ม และนักวิชาการ รวมจำนวน 8 คน จาก 8 องค์กร  และทำการวิเคราะห์ข้อมูลโดยการวิเคราะห์แก่นสาระเพื่อให้ได้ประเด็นสำคัญ

ผลการศึกษา: ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเห็นว่า ปัจจัยที่จะสนับสนุนให้นำปัญญาประดิษฐ์มาใช้เฝ้าระวังได้จริง ได้แก่ คุณลักษณะของนวัตกรรม เงื่อนไขของพื้นที่ การมีพันธมิตรสนับสนุน การสนับสนุนทางการเงิน และความต้องการใช้งานของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ในขณะที่อุปสรรคได้แก่ การปรับเข้ากับการทำงานจริง ความซับซ้อนของนวัตกรรม ต้นทุน กฎหมายและนโยบาย และโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่เดิม โดยมีความคาดหวังว่า ผู้ให้บริการแพลตฟอร์มพาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์จะนำนวัตกรรมนี้ไปใช้งาน

สรุป: การประยุกต์ปัญญาประดิษฐ์มาใช้เฝ้าระวังการจำหน่ายผลิตภัณฑ์เสริมอาหารบนแพลตฟอร์มพาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ มีทั้งปัจจัยสนับสนุนและปัจจัยที่เป็นอุปสรรคที่ต้องบริหารจัดการ และควรพัฒนาตัวแบบที่สอดคล้องกับความต้องการของกลุ่มเป้าหมายให้ได้เห็นคุณค่าของการนำไปใช้ โดยมิใช่การอาศัยเฉพาะการบังคับใช้กฎหมายเท่านั้น

References

United Nations Conference on Trade and Development. Digital Economy Report 2024 [internet]. 2024 [cited 2024 Aug 15]. Available from: https://unctad.org/system/files/official-document/der2024_en.pdf.

Electronic Transaction Development Agency. Value of e-commerce survey in Thailand 2023 [internet]. 2024 [cited 2024 Aug 15]. Available from: https://www.etda.or.th/th/Useful-Resource/เอกสารเผยแพร/Slide-ผลการสำรวจมลคาพาณชยอเลกทรอนกส-ป-2566.aspx. (in Thai)

Electronic Transactions Development Agency. Thailand user internet behaviore 2022 [internet]. 2022 [cited 2024 Aug 9]. Available from: https://www.etda.or.th/getattachment/78750426-4a58-4c36-85d3-d1c11c3db1f3/IUB-65-Final.pdf.aspx. (in Thai)

Borges do Nascimento IJ, Pizarro AB, Almeida JM, Azzopardi-Muscat N, Gonçalves MA, Björklund M, et al. Infodemics and health misinformation: a systematic review of reviews. Bull World Health Organ. 2022;100(9):544-61.

Suarez-Lledo V, Alvarez-Galvez J. Prevalence of health misinformation on social media: systematic review. J Med Internet Res. 2021;23(1):e17187.

American Psychological Association. Using psychological science to understand and fight health misinformation [internet]. 2023 [cited 2024 Aug 15]. Available from: https://www.apa.org/pubs/reports/misinformation-consensus-statement.pdf.

Juisrikaew T, Khwaiboon S, Chimchan J, Tangkiatkumjai M. Quality of websites and facebook pages in Thai with the contents on herbal products and dietary supplements. Thai Journal of Pharmacy Practice. 2023;15(4):873-83. (in Thai)

Watcharananthavisan P, Kapol N. Factors related to the detection of pharmaceutical substances adulterated in food products claiming to reduce weight or sexual enhancement (master’s thesis). Silpakorn University; 2019. (in Thai)

The Nation. Fresh on the heels of an investigation into Magic Skin beauty products, police are now looking at another well-known brand, Lyn, after its weight-loss products were allegedly found to contain two dangerous substances [internet]. 2018 [cited 2024 Aug 10]. Available from: https://www.nationthailand.com/in-focus/30344332.

Fisher A, Young MM, Payer D, Pacheco K, Dubeau C, Mago V. Automating detection of drug-related harms on social media: machine learning framework. J Med Internet Res. 2023;25:e43630.

Upadhyay R, Pasi G, Viviani M. Vec4Cred: a model for health misinformation detection in web pages. Multimed Tools Appl. 2023;82(4):5271-90.

Baqraf YKA, Keikhosrokiani P, Al-Rawashdeh M. Evaluating online health information quality using machine learning and deep learning: a systematic literature review. Digit Health. 2023;9:20552076231212296.

Nitirotsuphaphak W, Lertnattee V. Using machine learning for detection of illegal food advertising text. Thai Journal of Pharmacy Practice. 2021;13(2):450-9. (in Thai)

Petersson L, Larsson I, Nygren JM, Nilsen P, Neher M, Reed JE, et al. Challenges to implementing artificial intelligence in healthcare: a qualitative interview study with healthcare leaders in Sweden. BMC Health Serv Res. 2022;22(1):850.

Singh RP, Hom GL, Abramoff MD, Campbell JP, Chiang MF. Current challenges and barriers to real-world artificial intelligence adoption for the healthcare system, provider, and the patient. Transl Vis Sci Technol. 2020;9(2):45.

Yamabhai I, Khumdee C. Development of proposals for future consumer protection systems and structures in Thailand’s health product sector [internet]. 2016 [cited 2024 May 20]. Available from: https://www.hitap.net/research/82343. (in Thai)

Sooksriwong C, Sermsinsiri V, Chanto S, Gerdyeam W, Thanapark S. Literature review and the situation of consumer protection in health system. Health Systems Research Institute; 2012. (in Thai)

Damschroder LJ, Reardon CM, Widerquist MAO, Lowery J. The updated consolidated framework for implementation research based on user feedback. Implement Sci. 2022;17(1):75.

Means AR, Kemp CG, Gwayi-Chore M-C, Gimbel S, Soi C, Sherr K, et al. Evaluating and optimizing the consolidated framework for implementation research (CFIR) for use in low- and middle-income countries: a systematic review. Implement Sci. 2020;15(1):17.

Al Kuwaiti A, Nazer K, Al-Reedy A, Al-Shehri S, Al-Muhanna A, Subbarayalu AV, et al. A review of the role of artificial intelligence in healthcare. J Pers Med. 2023;13(6).

Roppelt JS, Kanbach DK, Kraus S. Artificial intelligence in healthcare institutions: a systematic literature review on influencing factors. Technology in Society. 2024;76:102443.

Strategy and Planing Division, Office of the Permanent Secretary Ministry of Public Health. Twenty-year national strategic plan for public health [internet]. 2018 [cited 2024 Aug 1]. Available from: https://spd.moph.go.th/wp-content/uploads/2022/09/Ebook-MOPH-20-yrs-plan-2017-Final-Eng-120961.pdf.

Deloitte. AI success factor: collaborate with partners in other agencies, industries, and even the general public [internet]. 2023 [cited 2024 Aug 1]. Available from: https://action.deloitte.com/insight/3234/ai-success-factor-collaborate-with-partners-in-other-agencies-industries-and-even-the-general-public.

Ransbotham S, Khodabandeh S, Fehling R, Lafountain B, Kiron D. Winning with AI. MIT Sloan Management Review and Boston Consulting Group; 2019.

Kungsung T. Consumer protection from online dietary supplement advertising and sales. The Public Health Policy and Laws Journal. 2023;9(1):97-107. (in Thai)

Chuttur M. Overview of the technology acceptance model: origins, developments and future directions. Sprouts: Working Papers on Information Systems. 2009. p. 9.

Chaiyasit C, Thanmaneesin K. Control and supervision of authorized food supplements through e-submission system: case study in northeastern region. Thai Journal of Pharmacy Practice. 2019;11(2):397-410. (in Thai)

Bajwa J, Munir U, Nori A, Williams B. Artificial intelligence in healthcare: transforming the practice of medicine. Future Healthc J. 2021;8(2):e188-e94.

Shopee. List of prohibited products [internet]. 2024 [cited 2024 Aug 1]. Available from: https://seller.shopee.co.th/edu/article/19249. (in Thai)

Lazada. Prohibited and controlled product [internet]. 2023 [cited 2024 Aug 20]. Available from: https://sellercenter.lazada.co.th/seller/helpcenter/s/faq/knowledge?&language=en-US&m_station=BuyerHelp&questionId=1000148036&hybrid=1&categoryId=1000028097. (in Thai)

Poophalee T, Kritpolviman V, Tontipiromya C. Legal analysis of dietary supplements advertising regulation. Thai Journal of Pharmacy Practice. 2022;14(1):95-111. (in Thai)

Corona I, Contini M, Ariu D, Giacinto G, Roli F, Lund M, et al., editors. PharmaGuard: automatic identification of illegal search-indexed online pharmacies. 2015 IEEE 2nd International Conference on Cybernetics (CYBCONF); 24-26 June 2015.

Center for Clinical Management Research. Updated CFIR constructs [internet]. 2024 [cited 2024 Aug 1]. Available from: https://cfirguide.org/constructs/.

Downloads

เผยแพร่แล้ว

29-12-2024

How to Cite

1.
อินทร์ทอง ช, เรืองยิ่ง จ, เมฆรักษาวนิช ส, หาญวรวงศ์ชัย ป. ความเห็นต่อการประยุกต์ปัญญาประดิษฐ์เพื่อสนับสนุนการเฝ้าระวังการจำหน่ายและโฆษณาผลิตภัณฑ์เสริมอาหารที่ผิดกฎหมายบนแพลตฟอร์มพาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ในประเทศไทย. J Health Syst Res [อินเทอร์เน็ต]. 29 ธันวาคม 2024 [อ้างถึง 1 เมษายน 2025];18(4):567-87. available at: https://he04.tci-thaijo.org/index.php/j_hsr/article/view/2709

ฉบับ

บท

นิพนธ์ต้นฉบับ