Mối liên hệ giữa truyền miệng, trí tuệ nhân tạo trong du lịch y tế: Khảo sát định tính

Tô Phước Hải, Khoa Quản trị - Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh

Tác giả chính, Email: haitp@ueh.edu.vn

Nguyễn Quang Anh, Khoa Quản trị - Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh

Tác giả liên hệ, Email: nqanh@ueh.edu.vn

Nguyễn Hải Nam, Huỳnh Thị Bé Nga,

Khoa Quản trị - Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh

Nguyễn Dung Nghi, Bệnh viện Gia An 115

Tóm tắt

Nghiên cứu này tập trung vào việc khám phá mối quan hệ giữa truyền miệng (WOM), trí tuệ nhân tạo (AI) và trải nghiệm du lịch y tế; đồng thời, đánh giá ảnh hưởng của chúng đến ý định quay lại của du khách. Dữ liệu được thu thập từ các chuyên gia, nhà cung cấp dịch vụ AI và 30 du khách y tế quốc tế thông qua khảo sát và phỏng vấn tại các cơ sở y tế tích hợp AI tại Việt Nam. Phần mềm NVivo được sử dụng để phân tích định tính. Nghiên cứu cũng chỉ ra một số điểm độc đáo: WOM kỹ thuật số được đặt trong bối cảnh AI, cho phép phân tích cách AI tối ưu hóa WOM để nâng cao trải nghiệm khách hàng; nghiên cứu làm rõ sự giao thoa giữa WOM truyền thống và kỹ thuật số, được hỗ trợ bởi AI, ảnh hưởng đến quyết định và niềm tin của du khách y tế…

Từ khóa: du lịch y tế, truyền miệng, trí tuệ nhân tạo, WOM kỹ thuật số, cá nhân hóa dịch vụ

Summary

This study explores the relationship between word-of-mouth (WOM), artificial intelligence (AI), and medical tourism experiences; and assesses their impact on tourists’ revisit intention. Data were collected from experts, AI service providers, and 30 international medical tourists through surveys and interviews at AI-integrated medical facilities in Vietnam. NVivo software was used for qualitative analysis. The study also points out some unique points: digital WOM is placed in the context of AI, allowing for analysis of how AI optimizes WOM to enhance customer experience; the study clarifies the intersection between traditional and digital WOM, supported by AI, affecting medical tourists’ decisions and trust…

Keywords: medical tourism, word-of-mouth, artificial intelligence, digital WOM, personalized services

ĐẶT VẤN ĐỀ

Sự phát triển vượt bậc của AI đã tạo ra những bước tiến đáng kể trong các ngành dịch vụ, trong đó có du lịch y tế. AI hiện đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng, từ việc cung cấp thông tin chính xác về dịch vụ y tế, hỗ trợ tìm kiếm và đặt lịch hẹn, đến cải thiện các hệ thống chăm sóc sức khỏe. Nhờ AI, các nền tảng dịch vụ ngày càng được cá nhân hóa, đáp ứng tốt hơn nhu cầu đa dạng của khách hàng. Ngoài ra, công nghệ này còn giúp các nhà cung cấp dịch vụ y tế phân tích hành vi và mong muốn của du khách y tế, từ đó đưa ra các chiến lược tiếp cận và giữ chân khách hàng hiệu quả hơn.

Trong bối cảnh này, truyền miệng (Word-of-Mouth - WOM) là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định của du khách y tế. WOM truyền thống, thông qua chia sẻ kinh nghiệm cá nhân giữa các khách hàng, từ lâu đã được xem là một trong những kênh tiếp thị hiệu quả nhất. Trong du lịch y tế, các khuyến nghị từ người thân, bạn bè hoặc bệnh nhân từng trải nghiệm dịch vụ được đánh giá cao về tính chân thực và độ tin cậy. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng, WOM tích cực không chỉ làm tăng nhận thức về chất lượng dịch vụ, mà còn thúc đẩy ý định quay lại của du khách.

Trong thời đại AI, sự giao thoa giữa WOM truyền thống và WOM kỹ thuật số đã tạo nên một xu hướng mới trong ngành du lịch y tế. WOM kỹ thuật số, với sự hỗ trợ của các nền tảng mạng xã hội và công nghệ AI, cho phép thông tin được lan truyền nhanh chóng và tiếp cận một lượng lớn người dùng. Các công cụ AI không chỉ hỗ trợ tạo nội dung phù hợp, mà còn phân tích cảm xúc và xu hướng phản hồi của khách hàng để cải thiện chất lượng dịch vụ. Đặc biệt, các hệ thống chatbot thông minh có khả năng tương tác nhanh và chính xác đã làm tăng cường hiệu quả của WOM kỹ thuật số trong việc xây dựng lòng tin và thúc đẩy hành vi tích cực của du khách y tế.

Tóm lại, AI không chỉ góp phần nâng cao chất lượng dịch vụ y tế, mà còn tạo ra sự chuyển đổi trong cách WOM truyền thống và kỹ thuật số được sử dụng để ảnh hưởng đến quyết định của du khách. Sự kết hợp giữa AI và WOM có tiềm năng thúc đẩy sự phát triển bền vững của ngành du lịch y tế trong thời đại công nghệ số.

Mức độ kết nối và ảnh hưởng lẫn nhau giữa WOM và AI trong việc định hình trải nghiệm du lịch y tế vẫn là một lĩnh vực nghiên cứu chưa được khai thác đầy đủ. WOM từ lâu đã được công nhận là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định của du khách, đặc biệt trong lĩnh vực du lịch y tế, nơi mà niềm tin và chất lượng dịch vụ cảm nhận đóng vai trò then chốt. WOM truyền thống, thường dựa trên giao tiếp giữa các cá nhân, là một kênh chia sẻ trải nghiệm đáng tin cậy và mang tính cảm xúc cao.

Với sự phát triển của công nghệ AI, WOM đã chuyển hóa sang các định dạng kỹ thuật số, thường được tăng cường bởi các thuật toán thông minh phân tích sở thích người dùng và lan tỏa thông tin thông qua các khuyến nghị được cá nhân hóa. Các nền tảng được hỗ trợ bởi AI, chẳng hạn như: chatbot, hệ thống tổng hợp đánh giá và công cụ phân tích cảm xúc trên mạng xã hội, đã nâng cao tốc độ, phạm vi tiếp cận và tính cá nhân hóa của WOM trong du lịch y tế. Những công cụ này không chỉ hỗ trợ việc lan truyền đánh giá, mà còn ảnh hưởng đến mức độ chân thực và tính liên quan của các trải nghiệm được chia sẻ.

Mặc dù có những tiến bộ này, song sự tương tác giữa WOM do AI dẫn dắt và WOM truyền thống vẫn chưa được nghiên cứu đầy đủ. Hiểu rõ cách WOM dựa trên AI ảnh hưởng đến nhận thức và hành vi của du khách, đặc biệt khi kết hợp với WOM truyền thống, là điều cần thiết để tối ưu hóa các chiến lược tiếp thị và cải thiện trải nghiệm khách hàng trong du lịch y tế.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

WOM trong du lịch y tế

WOM đóng vai trò trung tâm trong ngành du lịch y tế, là nguồn thông tin đáng tin cậy ảnh hưởng mạnh mẽ đến niềm tin, kỳ vọng và quyết định của du khách y tế. WOM có 2 hình thức chính: truyền thống và kỹ thuật số. WOM truyền thống liên quan đến chia sẻ trải nghiệm qua tiếp xúc trực tiếp, như: bạn bè hoặc gia đình, trong khi WOM kỹ thuật số (e-WOM) dựa trên các nền tảng trực tuyến, như: mạng xã hội và trang web đánh giá dịch vụ​​.

WOM ảnh hưởng sâu sắc đến hình ảnh điểm đến, đặc biệt trong bối cảnh du lịch y tế, nơi mà yếu tố rủi ro được cân nhắc cao. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng, WOM không chỉ giúp giảm thiểu sự không chắc chắn, mà còn tăng cường niềm tin vào các dịch vụ y tế tại điểm đến, từ đó thúc đẩy ý định quay lại hoặc giới thiệu dịch vụ cho người khác​​.

Sự giao thoa giữa WOM truyền thống và kỹ thuật số trong thời đại AI đã mở ra nhiều cơ hội để cải thiện hiệu quả truyền thông. Các nền tảng trực tuyến, thông qua các công nghệ phân tích dữ liệu và AI, có thể tối ưu hóa WOM kỹ thuật số bằng cách cung cấp thông tin phù hợp với nhu cầu cá nhân của du khách, góp phần nâng cao trải nghiệm du lịch y tế và củng cố sự tin tưởng của họ vào điểm đến​​.

AI trong du lịch y tế

AI đang ngày càng khẳng định vai trò quan trọng trong ngành du lịch y tế, mang lại những thay đổi đáng kể trong việc cung cấp dịch vụ và trải nghiệm của khách hàng. Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của AI là khả năng phân tích dữ liệu lớn, giúp các tổ chức y tế và du lịch nắm bắt xu hướng, dự đoán hành vi khách hàng, và cá nhân hóa dịch vụ theo nhu cầu cụ thể của từng đối tượng khách hàng (DeMicco và Poorani, 2022).

Ngoài ra, các công cụ chatbot được hỗ trợ bởi AI ngày càng được sử dụng rộng rãi để cung cấp hỗ trợ khách hàng 24/7, từ việc trả lời các câu hỏi thường gặp đến hỗ trợ đặt lịch hẹn y tế và tư vấn du lịch. Hơn nữa, AI còn tham gia vào việc thu thập và phân tích đánh giá từ khách hàng, giúp tạo ra WOM kỹ thuật số có tính cá nhân hóa cao, từ đó lan tỏa thông tin một cách hiệu quả và đáng tin cậy trên các nền tảng mạng xã hội và trang web đánh giá (Rocha, 2020).

Việc kết hợp AI và WOM truyền thống trong du lịch y tế không chỉ giúp mở rộng phạm vi tiếp cận, mà còn tăng cường sự tương tác và niềm tin của khách hàng. Tuy nhiên, các nghiên cứu vẫn cần tập trung vào việc hiểu rõ hơn mối liên kết giữa 2 yếu tố này để xây dựng các chiến lược tiếp thị hiệu quả và tối ưu hóa trải nghiệm của khách hàng (Cham và cộng sự, 2020).

Mối quan hệ giữa WOM và AI

Trong thời đại công nghệ số, sự kết hợp giữa WOM và AI đã mang lại những cơ hội mới cho ngành du lịch y tế. e-WOM được hỗ trợ bởi AI, không chỉ giúp lan tỏa thông tin nhanh chóng mà còn nâng cao tính cá nhân hóa, đáp ứng nhu cầu cụ thể của từng du khách. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng, AI có khả năng phân tích dữ liệu từ e-WOM để đo lường mức độ hài lòng và kỳ vọng của khách hàng, từ đó cải thiện chất lượng dịch vụ và hình ảnh điểm đến (Rocha, 2020; DeMicco và Poorani, 2022).

AI cũng đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý khối lượng lớn dữ liệu từ các bài đánh giá và nhận xét trực tuyến. Các nền tảng AI có thể phân tích cảm xúc và nhận diện các xu hướng trong e-WOM, cung cấp thông tin quý báu cho các nhà quản lý du lịch y tế trong việc tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và chăm sóc khách hàng (Cham và cộng sự, 2020).

Ngoài ra, sự tích hợp giữa WOM và e-WOM thông qua AI đã tạo ra một hệ sinh thái thông tin toàn diện, giúp giảm thiểu rủi ro và tăng cường sự tin tưởng của khách hàng vào các dịch vụ y tế tại điểm đến. Điều này không chỉ thúc đẩy ý định quay lại, mà còn góp phần xây dựng mối quan hệ lâu dài giữa khách hàng và điểm đến, mang lại lợi ích bền vững cho ngành du lịch y tế.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Thiết kế nghiên cứu

Phương pháp định tính được sử dụng để khám phá sâu các mối quan hệ phức tạp giữa WOM và AI trong bối cảnh du lịch y tế. Cách tiếp cận này phù hợp để hiểu rõ hơn về các yếu tố tác động lẫn nhau, đặc biệt khi các khái niệm này liên quan đến hành vi và cảm xúc của con người, vốn khó được định lượng chính xác.

Đối tượng nghiên cứu bao gồm các chuyên gia trong ngành du lịch y tế, nhân viên quản lý dịch vụ y tế và du khách y tế đã từng sử dụng dịch vụ AI hoặc WOM trong việc lựa chọn điểm đến. Phương pháp chọn mẫu có chủ đích được sử dụng để đảm bảo thu thập dữ liệu từ những cá nhân có kinh nghiệm và hiểu biết liên quan trực tiếp đến chủ đề nghiên cứu.

Phỏng vấn bán cấu trúc là công cụ chính để thu thập dữ liệu. Hình thức này cho phép người nghiên cứu đặt câu hỏi mở, khuyến khích đối tượng chia sẻ sâu về trải nghiệm, quan điểm và cảm xúc của họ đối với sự tương tác giữa WOM và AI. Các câu hỏi được thiết kế tập trung vào 3 khía cạnh chính: vai trò của WOM trong quyết định du lịch y tế, ảnh hưởng của AI đến trải nghiệm WOM và sự kết hợp giữa WOM truyền thống và kỹ thuật số trong môi trường được hỗ trợ bởi AI.

Dữ liệu thu thập được phân tích theo phương pháp phân tích nội dung. Các mã (codes) được trích xuất từ dữ liệu phỏng vấn, sau đó được tổ chức thành các chủ đề (themes) để xác định các mẫu tương đồng và khác biệt trong quan điểm của đối tượng nghiên cứu. Quá trình này cho phép xác định rõ hơn cách AI hỗ trợ, thay đổi, hoặc tăng cường tác động của WOM trong hành vi của du khách y tế.

Để đảm bảo tính đáng tin cậy và giá trị của nghiên cứu, các chiến lược như: kiểm tra chéo dữ liệu và thảo luận nhóm với các chuyên gia được áp dụng. Các phát hiện từ nghiên cứu sẽ được đối chiếu với tài liệu lý thuyết hiện có để kiểm tra mức độ phù hợp và bổ sung kiến thức mới.

Phương pháp thu thập dữ liệu

Nghiên cứu thực hiện phỏng vấn sâu 30 du khách trong lĩnh vực du lịch y tế. Phỏng vấn bán cấu trúc được thiết kế để khuyến khích chia sẻ mở rộng về trải nghiệm cá nhân. Quan sát tham dự ghi nhận các hoạt động tương tác giữa du khách với công nghệ AI (như: chatbot, ứng dụng hướng dẫn y tế) và WOM (đánh giá từ các diễn đàn, mạng xã hội).

Phương pháp phân tích dữ liệu

Phân tích nội dung được áp dụng như một phương pháp chủ đạo để xử lý dữ liệu định tính thu thập từ phỏng vấn và quan sát. Phần mềm NVivo được sử dụng để hỗ trợ mã hóa, tổ chức và phân loại dữ liệu một cách có hệ thống.

Quá trình phân tích nội dung gồm 3 giai đoạn chính:

- Mã hóa dữ liệu (Coding): Tất cả dữ liệu được mã hóa dựa trên các chủ đề chính liên quan đến WOM và AI. Các mã ban đầu được tạo dựa trên nội dung dữ liệu, sau đó được tinh chỉnh thành các danh mục và chủ đề. Các mã liên quan đến “ảnh hưởng của WOM truyền thống” và “AI cá nhân hóa WOM” sẽ được nhóm lại thành chủ đề “Tăng cường WOM thông qua AI”.

- Xây dựng chủ đề (Theme Development): Các mã được tổ chức thành các chủ đề lớn hơn phản ánh mối quan hệ giữa WOM và AI. Chủ đề có thể bao gồm: “AI và niềm tin WOM”, “e-WOM trong du lịch y tế” và “Sự giao thoa giữa WOM truyền thống và kỹ thuật số”.

- Liên kết dữ liệu (Data Linking): NVivo cho phép liên kết các trích dẫn từ phỏng vấn và quan sát để xây dựng các mẫu hình và mối liên hệ giữa các yếu tố trong nghiên cứu.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu tập trung vào 2 nhóm đối tượng chính nhằm khám phá mối quan hệ giữa WOM và AI trong du lịch y tế, bao gồm:

- Du khách y tế: Đây là những người đã trải nghiệm các dịch vụ y tế tại các cơ sở sử dụng AI, gồm: chatbot hỗ trợ, hệ thống quản lý thông tin bệnh nhân thông minh, hoặc các công nghệ cá nhân hóa dịch vụ. Họ cung cấp thông tin quý báu về sự ảnh hưởng của AI đến WOM, trải nghiệm khách hàng và ý định quay lại hoặc giới thiệu dịch vụ.

- Nhà cung cấp dịch vụ AI: Nhóm này bao gồm các công ty công nghệ và tổ chức phát triển các giải pháp AI hỗ trợ du lịch y tế. Họ đóng vai trò quan trọng trong việc chia sẻ thông tin về các công cụ AI được áp dụng và cách chúng cải thiện khả năng lan tỏa WOM kỹ thuật số, từ đó góp phần nâng cao hiệu quả tiếp thị và quản lý dịch vụ y tế.

Nghiên cứu được thực hiện tại các cơ sở y tế có tích hợp công nghệ AI tại TP. Hồ Chí Minh. Quá trình thu thập dữ liệu diễn ra trong năm 2024, đảm bảo tính cập nhật của thông tin và phản ánh chính xác thực trạng sử dụng AI trong du lịch y tế. Khung thời gian này cho phép tập trung vào việc phân tích các xu hướng hiện tại và các ảnh hưởng dài hạn của AI đến WOM trong ngành.

Việc giới hạn đối tượng và phạm vi giúp nghiên cứu tập trung vào các yếu tố cốt lõi, từ đó cung cấp các phát hiện có giá trị và gợi ý chiến lược cho cả nhà quản lý dịch vụ y tế và nhà phát triển công nghệ AI.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Ảnh hưởng của AI đến WOM trong du lịch y tế

AI có tác động đáng kể đến WOM trong việc định hình trải nghiệm và quyết định của du khách y tế. Thông qua các công cụ hiện đại, như: chatbot, hệ thống phân tích dữ liệu lớn và cá nhân hóa dịch vụ, AI không chỉ cải thiện tốc độ và độ chính xác của e-WOM, mà còn nâng cao tính chân thực và sự phù hợp của thông tin được chia sẻ.

AI hỗ trợ phân tích các bài đánh giá trực tuyến và phản hồi của khách hàng, giúp nhà cung cấp dịch vụ nhận diện các xu hướng quan trọng và điều chỉnh chiến lược để tăng cường hiệu quả WOM. Hơn nữa, AI còn tạo điều kiện để WOM truyền thống và kỹ thuật số giao thoa, từ đó gia tăng tính lan tỏa và khả năng tiếp cận của thông tin.

Đề xuất chiến lược ứng dụng AI để tăng cường hiệu quả WOM

Dựa trên các tác động đã phân tích, một số chiến lược ứng dụng AI để tối ưu hóa WOM trong du lịch y tế được đề xuất như Bảng.

Bảng: Đề xuất chiến lược ứng dụng AI để tăng cường hiệu quả WOM

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp

Việc áp dụng các chiến lược này không chỉ giúp cải thiện hiệu quả của WOM, mà còn góp phần nâng cao trải nghiệm tổng thể của du khách y tế, đồng thời thúc đẩy sự phát triển bền vững của ngành du lịch y tế.

So sánh WOM truyền thống và e-WOM trong bối cảnh AI

WOM truyền thống và e-WOM đều đóng vai trò quan trọng trong ngành du lịch y tế, nhưng cách thức hoạt động và tác động của chúng có sự khác biệt rõ rệt, đặc biệt khi kết hợp với AI. WOM truyền thống thường dựa trên các tương tác cá nhân trực tiếp, tạo ra sự kết nối cảm xúc mạnh mẽ và tính chân thực cao (Cham và cộng sự, 2020). Tuy nhiên, phạm vi ảnh hưởng của nó thường bị giới hạn bởi mạng lưới xã hội cá nhân.

Ngược lại, e-WOM tận dụng các nền tảng trực tuyến, như: mạng xã hội và trang web đánh giá để lan tỏa thông tin với tốc độ nhanh chóng và phạm vi rộng lớn hơn. AI đã cải thiện đáng kể hiệu quả của e-WOM thông qua việc cá nhân hóa nội dung và tối ưu hóa chiến lược lan truyền thông tin. Các thuật toán AI có thể phân tích hành vi của người dùng để cung cấp các gợi ý phù hợp hơn, đồng thời đo lường mức độ hiệu quả của e-WOM trong thời gian thực (DeMicco và Poorani, 2022).

Vai trò của AI như một công cụ thúc đẩy WOM trong ngành du lịch y tế

AI không chỉ tăng cường tính hiệu quả của e-WOM mà còn làm cầu nối giữa WOM truyền thống và kỹ thuật số. Với sự hỗ trợ của AI, các cơ sở y tế có thể phân tích các bài đánh giá trực tuyến để xác định các xu hướng quan trọng, từ đó cải thiện dịch vụ và xây dựng niềm tin với khách hàng. Các công cụ AI như chatbot không chỉ hỗ trợ khách hàng, mà còn khuyến khích họ để lại đánh giá tích cực, từ đó gia tăng e-WOM (Rocha, 2020).

Ngoài ra, AI còn đóng vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu sự không chắc chắn của du khách y tế. Các hệ thống phân tích cảm xúc dựa trên AI có thể giúp nhà cung cấp dịch vụ nhận biết và giải quyết các vấn đề tiềm ẩn, từ đó cải thiện trải nghiệm khách hàng. Điều này không chỉ thúc đẩy sự hài lòng, mà còn tăng cường ý định quay lại và giới thiệu dịch vụ cho người khác (Cham và cộng sự, 2020).

Tóm lại, WOM truyền thống và kỹ thuật số đều có giá trị riêng trong ngành du lịch y tế, nhưng sự kết hợp với AI đã mở ra nhiều cơ hội mới để tăng cường hiệu quả và lan tỏa thông tin. Việc tận dụng AI như một công cụ chiến lược không chỉ giúp cải thiện WOM, mà còn góp phần thúc đẩy sự phát triển bền vững của ngành (Nguyen, 2024).

KẾT LUẬN

Nghiên cứu đã làm sáng tỏ mối liên hệ giữa WOM và AI trong bối cảnh du lịch y tế. WOM, cả truyền thống và kỹ thuật số, được xác định là những yếu tố cốt lõi ảnh hưởng đến quyết định của du khách y tế, đặc biệt trong việc xây dựng niềm tin và giảm thiểu sự không chắc chắn khi lựa chọn điểm đến y tế. AI, với khả năng phân tích dữ liệu lớn và cá nhân hóa thông tin, đã không chỉ tối ưu hóa hiệu quả của e-WOM, mà còn tạo ra cầu nối giữa WOM truyền thống và kỹ thuật số, mở rộng phạm vi tác động của cả 2 hình thức này.

Nghiên cứu chỉ ra một số phát hiện quan trọng, bao gồm: Một là, AI giúp tăng cường tính phù hợp và độ chính xác của e-WOM thông qua các thuật toán gợi ý dựa trên hành vi và sở thích cá nhân; Hai là, các công cụ AI, như: chatbot và hệ thống phân tích cảm xúc đã nâng cao trải nghiệm khách hàng, thúc đẩy WOM tích cực và củng cố hình ảnh điểm đến y tế; Ba là, sự tích hợp giữa WOM truyền thống và kỹ thuật số được hỗ trợ bởi AI đã mở ra cơ hội nâng cao hiệu quả tiếp thị và xây dựng mối quan hệ lâu dài với khách hàng./.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Cham, T. H., Lim, Y. M., Sia, B. C., Cheah, J. H., and Ting, H. (2021), Medical tourism destination image and its relationship with the intention to recommend: A study in Malaysia, Journal of Travel & Tourism Marketing, 38(1), 1-15.

2. Connell, J. (2010), Medical tourism: Sea, sun, sand and… surgery, Tourism Management, 29(6), 1093-1100.

3. Connell, J. (2013), Contemporary medical tourism: Conceptualisation, culture and commodification, Tourism Management, 34, 1-13.

4. Crooks, V. A., Kingsbury, P., Snyder, J., and Johnston, R. (2010), What is known about the patient's experience of medical tourism? A scoping review, BMC Health Services Research, 10(1), 266.

5. DeMicco, F. J., and Poorani, A. A. (2022), Medical Travel Brand Management: Success Strategies for Hospitality Bridging Healthcare (H2H), Apple Academic Press.

6. Ghosh, T., and Mandal, P. K. (2018), Medical tourism experience: Conceptual framework and future research directions, Journal of Hospitality and Tourism Management, 37, 20-30.

7. Nguyen, M-H. (2024). How can satirical fables offer us a vision for sustainability?. http://dx.doi.org/10.13135/2384-8677/11267

8. Rocha, R. (2020), Social media influence on medical tourism: A comprehensive review, Journal of Quality Assurance in Hospitality & Tourism, 21(3), 123-141.

9. Chaulagain, S., Pizam, A., and Wang, Y. (2020), An integrated behavioral model for medical tourism: Exploring patients' motivations, perceptions, and intentions, Tourism Management, 76, 103941.

10. Frederick, J. D., and Poorani, A. A. (2022), Advances in Hospitality and Tourism, Apple Academic Press.

11. Lunt, N., and Carrera, P. (2010), Medical tourism: Assessing the evidence on treatment abroad, Maturitas, 66(1), 27-32.

12. Mahmud, A., Rahman, M., Lima, A., and Annie, Z. (2020), Destination competitiveness in medical tourism: A comparative study of Singapore, Thailand, and India, Tourism Review, 75(2), 268-280.

13. Pocock, N. S., and Phua, K. H. (2011), Medical tourism and policy implications for health systems in Southeast Asia: A systematic literature review, Global Health Action, 4(1), 6033.