طراحی مدل زیرساخت توسعه گردشگری پزشکی با تمرکز بر قابلیت‌های سرمایه انسانی در بیمارستان‌های دولتی دانشگاه علوم پزشکی ایران

نویسندگان

    آذر میدخت اباذری دانشجوی دکتری، گروه مدیریت دولتی، واحد آستارا ، دانشگاه آزاد اسلامی، آستارا، ایران .
    مرتضی حضرتی * استادیار، گروه مدیریت ، واحد بندر انزلی، دانشگاه آزاد اسلامی، بندر انزلی، ایران . Mortezahazraty123@gmail.com
    موسی رضوانی چمن زمین استادیار، گروه مدیریت، واحد آستارا، دانشگاه آزاد اسلامی، آستارا، ایران.

کلمات کلیدی:

گردشگری پزشکی, سرمایه انسانی, بیمارستان های دولتی, دانشگاه علوم پزشکی ایران , نظریه پردازی داده بنیاد

چکیده

هدف این پژوهش طراحی مدلی برای توسعه زیرساخت‌های گردشگری پزشکی با تمرکز بر قابلیت‌های سرمایه انسانی در بیمارستان‌های دولتی دانشگاه علوم پزشکی ایران است. این پژوهش کیفی و از نظر هدف بنیادین است. داده‌ها از طریق تحقیقات میدانی و مصاحبه‌های نیمه‌ساختاریافته با 22 نفر از مدیران ارشد بیمارستان‌های دولتی دانشگاه علوم پزشکی در سراسر کشور جمع‌آوری شد. تحلیل داده‌ها با استفاده از روش نظریه‌پردازی داده‌بنیاد به سبک اشتراوس و کوربین و با سه مرحله کدگذاری باز، محوری و انتخابی انجام گردید. نتایج نشان داد که 18 مؤلفه اصلی به‌عنوان اجزای مدل زیرساختی توسعه گردشگری پزشکی شناسایی شدند. این مؤلفه‌ها شامل فرهنگ سازمانی، توسعه و تقویت تجهیزات و زیرساخت‌ها، کیفیت خدمات، سرمایه انسانی، مدیریت دانش، فناوری اطلاعات، مدیریت کیفیت، زیرساخت‌های زیست‌محیطی، ساختاری و اقتصادی، چابکی بیمارستان، تمایز در خدمت‌دهی، بهینه‌کاوی، عوامل نهادی، جاذبه‌های گردشگری، بهبود بازار، بهبود مالی و بهبود فرآیندهای داخلی بودند. مدل استخراج‌شده نشان می‌دهد که توسعه گردشگری پزشکی در بیمارستان‌های دولتی مستلزم توجه هم‌زمان به عوامل انسانی، سازمانی، زیرساختی و نهادی است. تقویت سرمایه انسانی و مدیریت دانش به‌عنوان عناصر کلیدی می‌توانند نقش مهمی در ارتقای جایگاه ایران به‌عنوان مقصد گردشگری پزشکی ایفا کنند.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Abidar, L., Zaidouni, D., & En-Nouaary, A. (2020). Customer Segmentation With Machine Learning: New Strategy For Targeted Actions. International Conference on Intelligent Systems: Theories and Applications, https://doi.org/10.1145/3419604.3419794

Agrawal, K. K., & Agarwal, G. (2024). A Comparative Study of Deep Learning vs. Machine Learning Algorithms for Brain Tumor Detection. 2024 1st International Conference on Advances in Computing, Communication and Networking, https://doi.org/10.1109/ICAC2N63387.2024.10894885

Alwabel, A. S. A., & Zeng, X. J. (2021). Data-driven modeling of technology acceptance: A machine learning perspective. Expert Systems with Applications. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115584

Aufa Zahrani Putri, A. Z. P. (2023). Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means Pada Segmentasi Pelanggan B2B dengan Model LRFM. Jurnal Media Informatika Budidarma, 7(3). https://doi.org/10.30865/mib.v7i3.6150

Barman, D., & Chowdhury, N. (2019). A Novel Approach for the Customer Segmentation Using Clustering Through Self-Organizing Map. International Journal of Business. https://doi.org/10.4018/IJBAN.2019040102

Barney, J. B. (1991). Firm resources and sustained competitive advantage. Journal of Management, 17(1), 99-120. https://doi.org/10.1177/014920639101700108

Chattopadhyay, M., & Mitra, S. K. (2023). Elucidating strategic patterns from target customers using multi-stage RFM analysis. Journal of Global Scholars. https://doi.org/10.1080/21639159.2022.2080094

Chen, B. H., Hashimoto, T., Goto, T., Kim, S. J., Santos, D. J. D., On, A. Y., & Hsiao, T. Y. (2022). Uncloaking hidden repeating fast radio bursts with unsupervised machine learning. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 509(1), 1227-1236. https://doi.org/10.1093/mnras/stab2994

Dahlberg, T., & Nokkala, T. (2015). A framework for the corporate governance of data - theoretical background and empirical evidence. https://doi.org/10.3846/bme.2015.254

Elkington, J. (1997). Cannibals With Forks: The Triple Bottom Line of 21st Century Business. Capstone. https://doi.org/10.1002/tqem.3310080106

Flambard-Ruaud, S. (2015). Relationship Marketing: An Innovation in Marketing Theory and Practice. https://doi.org/10.1007/978-3-319-11845-1_70

Fuentes, I., Fuentes, I., Nápoles, G., Arco, L., Arco, L., & Vanhoof, K. (2018). Customer Segmentation Using Multiple Instance Clustering and Purchasing Behaviors. https://doi.org/10.1007/978-3-030-01132-1_22

GhGolamveisy, S., Homayooni, S., Shemshaki, M., Sheykhan, S., Boozary, P., Tanhaei, H. G., & Akbari, N. (2024). Application of data mining technique for customer purchase behavior via Extended RFM model with focus on BCG matrix from a data set of online retailing. Journal of Infrastructure, Policy and Development, 8(7), 4426. https://doi.org/10.24294/jipd.v8i7.4426

Hadid, A. B., Bouguelia, S., & Kheddouci, H. (2024). A New Method of B2B Customer Segmentation Based on Firmographic Data, and RFM and Graph Models. 2024 IEEE International Conference on e-Business Engineering, https://doi.org/10.1109/ICEBE62490.2024.00021

Han, L., Fang, J., Zheng, Q., George, B. T., & Liao, M. (2024). Unveiling the effects of livestream studio environment design on sales performance: A machine learning exploration. Industrial Marketing. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2023.12.021

Hitka, M., Pajtinkova-Bartakova, G., Lorincová, S., Palus, H., Pinak, A., Lipoldova, M., Krahulcova, M., Slastanova, N., Gubíniová, K., & Klarić, K. (2019). Sustainability in Marketing through Customer Relationship Management in a Telecommunication Company. Molecular Microbiology. https://doi.org/10.21272/MMI.2019.4-16

Horng, S., & Yenradee, P. (2023). Delivery Service Management System Using Google Maps for SMEs in Emerging Countries. Computers, Materials & Continue. https://doi.org/10.32604/cmc.2023.038764

Kandeil, D. A., Saad, A. A., & Youssef, S. M. (2014). A two-phase clustering analysis for B2B customer segmentation. 2014 International Conference on Intelligent Networking and Collaborative Systems, https://doi.org/10.1109/INCoS.2014.49

Kumari, J., Kumari, K., & Sinha, A. (2024). Assessment of machine learning techniques for improving agriculture crop production. In Handbook of Research on Innovative Approaches to Information Technology in Library and Information Science (pp. 303-322). IGI Global Scientific Publishing. https://doi.org/10.4018/979-8-3693-0807-3.ch014

Lathifah, S. N., & Azzahra, Z. F. (2025). AI-Driven Customers Segmentation Using K-Means Clustering. G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan, 9(1), 320-329. https://doi.org/10.70609/gtech.v9i1.6202

Li, P., Wang, C., Wu, J., & Madleňák, R. (2022). An E-commerce customer segmentation method based on RFM weighted K-means. 2022 International Conference on Management Engineering, Software Engineering and Service Sciences, https://doi.org/10.1109/ICMSS55574.2022.00017

Madeira, A. B., Silveira, J. A. G. d., & Toledo, L. A. (2015). Marketing Segmentation: Your Role For Diversity in Dynamical Systems. GESTÃO.Org: Revista Eletrônica de Gestão Organizacional.

Manzoor, A., Qureshi, M. A., Kidney, E., & Longo, L. (2024). A Review on Machine Learning Methods for Customer Churn Prediction and Recommendations for Business Practitioners. IEEE Access. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3402092

Maulina, N. R., Surjandari, I., & Rus, A. M. M. (2019). Data Mining Approach for Customer Segmentation in B2B Settings using Centroid-Based Clustering. International Conference on Service Systems and Service Management, https://doi.org/10.1109/ICSSSM.2019.8887739

Miklosik, A., Kuchta, M., Evans, N., & Zak, S. (2019). Towards the Adoption of Machine Learning-Based Analytical Tools in Digital Marketing. IEEE Access. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2924425

Mishra, S., Nayak, P., Mallick, R. K., Gadanayak, D. A., & Panda, G. (2024). PQ event identification in PV-wind based distribution network with variational mode decomposition and novel feature enabled random forest classifier. International Journal of Emerging Electric Power Systems, 25(3), 393-404. https://doi.org/10.1515/ijeeps-2023-0123

O'Brien, M., Liu, Y., Chen, H., & Lusch, R. F. (2020). Gaining insight to B2B relationships through new segmentation approaches: Not all relationships are equal. Expert Systems with Applications. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113767

Ozan, S. (2018). A Case Study on Customer Segmentation by using Machine Learning Methods. International Conference on Artificial Intelligence, https://doi.org/10.1109/IDAP.2018.8620892

Purnomo, M. R. A., Azzam, A., & Khasanah, A. U. (2020). Effective Marketing Strategy Determination Based on Customers Clustering Using Machine Learning Technique. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1471/1/012023

Rajan, D., & Josephine, V. H. (2024). Data Mining Techniques to Enhance Customer Segmentation and Targeted Marketing Strategies. 2024 15th International Conference on Computing Communication and Networking Technologies, https://doi.org/10.1109/ICCCNT61001.2024.10725770

Sakina, N., Arun, A. P., & Gupta, P. K. (2024). Optimizing Customer Segmentation: A Comparative Analysis of Clustering Algorithms Using Evaluation Metrics. 2024 8th International Conference on Computational System and Information Technology for Sustainable Solutions, https://doi.org/10.1109/CSITSS64042.2024.10816952

Sancar, S., & Uzun-Per, M. (2022). Feature Selection in Customer Churn Analysis: Case Study in B2B Business. IEEE International Conference on E-Business Engineering, https://doi.org/10.1109/ICEBE55470.2022.00053

Sheikh, A., Ghanbarpour, T., & Gholamiangonabadi, D. (2019). A preliminary study of fintech industry: a two-stage clustering analysis for customer segmentation in the B2B setting. https://doi.org/10.1080/1051712X.2019.1603420

Vieth, M. (2018). Customer segmentation in B2B markets: the relationship between customer segmentation and market orientation.

Wisesa, O., Andriansyah, A., & Khalaf, O. I. (2020). Prediction Analysis for Business To Business (B2B) Sales of Telecommunication Services using Machine Learning Techniques. Majlesi Journal of Electrical Engineering. https://doi.org/10.29252/MJEE.14.4.145

Wu, M., Andreev, P., Benyoucef, M., & Hood, D. (2024). Unlocking B2B buyer intentions to purchase: Conceptualizing and validating inside sales purchases. Decision Support Systems. https://doi.org/10.1016/j.dss.2023.114165

دانلود

چاپ شده

۱۴۰۴/۰۵/۲۷

ارسال

۱۴۰۴/۰۱/۱۸

بازنگری

۱۴۰۴/۰۴/۲۵

پذیرش

۱۴۰۴/۰۵/۰۲

شماره

نوع مقاله

مقالات

ارجاع به مقاله

میدخت اباذری آ.، حضرتی م. .، و رضوانی چمن زمین م. . (1404). طراحی مدل زیرساخت توسعه گردشگری پزشکی با تمرکز بر قابلیت‌های سرمایه انسانی در بیمارستان‌های دولتی دانشگاه علوم پزشکی ایران. مدیریت، آموزش و توسعه در عصر دیجیتال، 1-26. https://jmedda.com/jmedda/article/view/188

مقالات مشابه

1-10 از 157

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.