مجله اطلاع رسانی پزشکی نوین

بازاریابی اجتماعی در حوزه سلامت به‌کارگیری اصول و فنون بازاریابی تجاری برای تأثیرگذاری بر رفتارهای بهداشتی افراد است (1). این رویکرد باهدف بهبود سلامت فردی و جمعی، به طراحی، اجرا و ارزیابی برنامه‌هایی می‌پردازد که تغییرات داوطلبانه در رفتارهای مرتبط با سلامت را ترویج می‌کنند (2). برای مثال، استفاده از تکنیک‌های بازاریابی برای تشویق افراد به ترک سیگار یا افزایش فعالیت بدنی را می‌توان نام برد (1،2). در این فرآیند، نیازها و خواسته‌های مخاطبان هدف شناسایی‌شده و با ارائه محصولات یا خدمات متناسب، موانع تغییر رفتار کاهش می‌یابد، همچنین با استفاده از کانال‌های ارتباطی مناسب، پیام‌های بهداشتی به‌طور مؤثر به مخاطبان منتقل می‌شود (1). یکی از چالش‌های کلیدی که برنامه‌های بازاریابی اجتماعی در حوزه سلامت با آن مواجه است مدیریت داده‌های گسترده رفتاری و ارائه بازخورد آنی در برنامه‌های بازاریابی در حوزه سلامت است (3). استفاده از هوش مصنوعی در پویش‌های بازاریابی اجتماعی حوزه سلامت به‌عنوان یک نیروی تحول‌آفرین می‌تواند به‌طور قابل‌توجهی به اثربخشی و کارایی راهبردها و برنامه‌های بازاریابی اجتماعی در حوزه سلامت و بهبود سلامت عمومی کمک کند، هوش مصنوعی شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که به توسعه ماشین‌ها و سیستم‌هایی می‌پردازد که قادر به انجام وظایفی مانند یادگیری، استدلال، حل مسئله، درک زبان طبیعی و تشخیص الگوها هستند که به‌طورمعمول به هوش انسانی نیاز دارند (4). این فناوری با شبیه‌سازی فرآیندهای شناختی انسان در ماشین‌ها، امکان تحلیل و پردازش داده‌ها را فراهم می‌کند (4). با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان نحوه طراحی، اجرا و ارزیابی این پویش‌ها را بازتعریف کرد. به‌کارگیری این فناوری در پویش‌های بازاریابی اجتماعی می‌تواند بخش‌بندی مخاطبان هدف، شخصی‌سازی خدمات و محصولات، واکنش آنی و تحلیل پیش‌بینی را بهبود بخشیده و به اثربخشی مداخلات و تقویت رفتارهای مطلوب سلامت منجر شود که در ادامه به برخی از این مزایا اشاره می‌شود.
بخش‌بندی مخاطبان: یکی از کاربردهای اصلی هوش مصنوعی در بازاریابی سلامت، توانایی آن در بخش‌بندی و هدف‌گذاری دقیق مخاطبان است (5). با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توان داده‌های گسترده‌ای مانند اطلاعات جمعیت شناختی، رفتارهای سلامت و فعالیت‌های رسانه‌های اجتماعی را تحلیل کرده و الگوها و بخش‌هایی را شناسایی کنند که روش‌های سنتی از کشف آن‌ها ناتوان‌اند (5). الگوریتم‌های یادگیری ماشین مجموعه‌ای از روش‌های محاسباتی در هوش مصنوعی هستند که به سیستم‌ها امکان می‌دهند بدون برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند و تصمیم‌گیری کنند (6). این الگوریتم‌ها بر اساس شناسایی الگوها و روابط پنهان در داده‌های ورودی، پیش‌بینی‌ها و طبقه‌بندی‌های دقیقی ارائه می‌دهند (6). برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند گروه‌های در معرض خطر، مانند افراد مبتلا به بیماری‌های مزمن یا در معرض بیماری‌های عفونی را شناسایی کرده و پویش‌های هدفمندی را طراحی کند که تأثیر بیشتری داشته باشند.
شخصی‌سازی پیام‌ها: شخصی‌سازی پیام‌ها یکی دیگر از مزایای کلیدی هوش مصنوعی است که پیام‌های بازاریابی را متناسب با ترجیحات و رفتارهای افراد تنظیم می‌کند (7). با تحلیل داده‌های منابعی مانند دستگاه‌های پوشیدنی، اپلیکیشن‌های سلامت و پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی، هوش مصنوعی می‌تواند پیام‌هایی تولید کند که با ویژگی‌های منحصربه‌فرد افراد همخوانی داشته باشد (8). به‌عنوان‌مثال، سیستم هوش مصنوعی می‌تواند سطح فعالیت بدنی فرد را رصد کرده و پیشنهاد‌های شخصی‌سازی‌شده‌ای را به فرد ارائه دهد، یا از تحلیل احساسات برای تنظیم لحن پیام‌ها بر اساس حالات عاطفی افراد استفاده کند (9).
تحلیل آنی و مداخله‌های پیشگیرانه: قابلیت تحلیل آنی هوش مصنوعی مزیت بزرگی نسبت به روش‌های سنتی بازاریابی اجتماعی است (5). پویش‌های تغییر رفتار در حوزه سلامت معمولاً بر بازخوردهای تأخیری متکی‌ است که توانایی آن‌ها در واکنش به مسائل یا روندهای نوظهور را محدود می‌کند (10). در مقابل، سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی داده‌ها را به‌طور مداوم جمع‌آوری و تحلیل کرده و امکان تنظیم آنی پویش‌ها را بر اساس توصیه‌های به‌روز فراهم می‌سازند (11). برای مثال، پایش احساسات و دانش عمومی در رسانه‌های اجتماعی از طریق هوش مصنوعی می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا بازخورد مخاطبان نسبت به یک پویش خاص (مانند واکسیناسیون در زمان کووید-19) را ارزیابی و به نگرانی‌های جامعه هدف سریعاً رسیدگی نماید، این واکنش‌پذیری به‌ویژه در بحران‌های سلامت، مانند همه‌گیری‌ها که انتشار اطلاعات دقیق و به‌موقع حیاتی است، از اهمیت بیشتری برخوردار است (2).
علیرغم این مزایا، استفاده از هوش مصنوعی در بازاریابی اجتماعی سلامت با چالش‌هایی مواجه است (12). حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها یکی از مسائل اصلی است، زیرا سیستم‌های هوش مصنوعی به مقادیر زیادی داده‌های حساس، ازجمله اطلاعات سلامت شخصی دسترسی دارد (13). اطمینان از رعایت مقررات حفظ حریم خصوصی و دریافت رضایت آگاهانه برای حفظ اعتماد و امنیت داده‌ها ضروری است، برای بهره‌برداری کامل از پتانسیل هوش مصنوعی در برنامه‌های بازاریابی اجتماعی سلامت، تحقیقات آینده باید بر چگونگی حفظ حریم‌های شخصی و راهکارهایی برای افزایش اعتماد مخاطبان هدف برای پذیرش فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای رصد رفتار متمرکز باشد؛ همچنین، ادغام هوش مصنوعی با فناوری‌های نوظهوری مانند اینترنت رفتار، محاسبات ابری و ... می‌تواند پتانسیل هوش مصنوعی برای بهبود اقدامات و برنامه‌های پویش‌های بازاریابی اجتماعی سلامت را افزایش دهد که چگونگی این ادغام می‌تواند موضوع محصولات، خدمات یا جهت‌گیری‌های آتی پژوهشی در این حوزه باشد (10).