Development of AI Chatbot for Answering Medical Cannabis Questions

Authors

  • Nattasit Rattanaphanit Department of Biomedicine and Health Informatics, Faculty of Pharmacy, Silpakorn University
  • Lawan Sratthaphut Department of Biomedicine and Health Informatics, Faculty of Pharmacy, Silpakorn University
  • Nattee Phornprapa Department of Pharmaceutical Care, Faculty of Pharmacy, Silpakorn University

Keywords:

AI chatbot, question answering, medical cannabis

Abstract

Background: The database regarding the use of medical cannabis in Thailand is still limited and inconvenient for healthcare professionals to use for timely public service.

Objectives: To develop and evaluate the effectiveness of an AI chatbot for answering medical cannabis-related questions for healthcare professionals.

Method: The research divided into two phases. Phase 1: development of the chatbot using the adapted waterfall model, which involves gathering questions and answers from medical cannabis databases and conducting interviews with healthcare professionals. Phase 2: evaluation of the chatbot’s effectiveness in two aspects, i.e. accuracy of responses and suitability for real-world use. Seven expert healthcare professionals completed the test by using the developed AI chatbot to answer 12 pre-specified medical cannabis-related questions in 6 areas.

Result: There was an agreement on the accuracy of responses. The chatbot correctly answered all questions (100%). Experts also strongly agreed on its performance (average score 4.45 ± 0.66 out of 5). Especially in part of chatbot’s quick response time, the highest score was found (average score of 4.86 ± 0.36 out of 5). Satisfaction with its usage, including their willingness to recommend it to others was high with average score of 4.76 ± 0.44 out of 5.

Conclusion: The developed AI chatbot proves to be effective in assisting healthcare professionals with medical cannabis-related inquiries, both in terms of accuracy and practical usability.

Author Biographies

Nattasit Rattanaphanit, Department of Biomedicine and Health Informatics, Faculty of Pharmacy, Silpakorn University

Pharm.D. (Pharmaceutical Care)

Lawan Sratthaphut, Department of Biomedicine and Health Informatics, Faculty of Pharmacy, Silpakorn University

B.Sc. in Pharm., M.Sc. (Computer Science), M.Sc. (Pharmaceutical Chemistry), Ph.D (Pharmaceutical Chemistry and Phytochemistry)

Nattee Phornprapa, Department of Pharmaceutical Care, Faculty of Pharmacy, Silpakorn University

B.Sc. in Pharm, Ph.D (Pharmaceutical Sciences)

References

มูลนิธิโรงพยาบาลเจ้าพระยาอภัยภูเบศร. Chatbot ถาม-ตอบ เรื่อง กัญชา กัญชง เพื่อสุขภาพการแพทย์ และการใช้ประโยชน์ [อินเทอร์เน็ต]. ปราจีนบุรี: มูลนิธิโรงพยาบาลเจ้าพระยาอภัยภูเบศร; 2564 [สืบค้นเมื่อ 14 ธ.ค. 2566]. สืบค้นจาก: https://www.facebook.com/abhaiherb/posts/4113998458665196

ดุษฎี เทิดบารมี. แชทบอทรอบรู้เรื่องกัญชา [อินเทอร์เน็ต]. กรุุงเทพมหานคร: มหาวิทยาลัยราชภัฏบ้านสมเด็จเจ้าพระยา; 2564 [สืบค้นเมื่อ 14 ธ.ค. 2566]. สืบค้นจาก: https://prinfo.bsru.ac.th/ศุกร์สมุนไพร-ep-012/

Natetida Bunnag. www.medcannabis.go.th เว็บไซต์ ‘กัญชาทางการแพทย์’ โดยกระทรวงสาธารณสุข [อินเทอร์เน็ต]. กรุุงเทพมหานคร: ศูนย์วิจัยและสนับสนุนเป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืน; 2564 [สืบค้นเมื่อ 15 ธ.ค. 2566]. สืบค้นจาก: https://www.sdgmove.com/2021/02/03/medcannabis/

ธนายุทธ แสงน้อย, ธันย์ชนก ป้อมประเสริฐ, ปิยะธร สิริสัณฐิติกุล, สาโรจน์ ธรรมจง. สารสนเทศกัญชาทางการแพทย์เพื่อการตอบคำถาม “Medical cannabis information for answering the question” [จุลนิพนธ์ปริญญาเภสัชศาสตรบัณฑิต]. นครปฐม: มหาวิทยาลัยศิลปากร; 2565.

กองวิชาการแพทย์. หลักสูตรการใช้สารสกัดกัญชาทางการแพทย์ E-learning [อินเทอร์เน็ต]. นนทบุรี: กองวิชาการแพทย์ กรมการแพทย์ กระทรวงสาธารณสุข; 2563 [สืบค้นเมื่อ 17 ธ.ค. 2566]. สืบค้นจาก: http://e-learning-dmta.dms.go.th/

Bloom. Handbook on formative and summative evaluation of student learning. New York: McGraw–Hill; 1971.

Allen IE, Seaman CA. Likert scales and data analyses. Quality Progress [Internet]. 2007 [cited 2022 Dec 14];40(7):64-5. Available from: https://www.bayviewanalytics.com/reports/asq/likert-scales-and-data-analyses.pdf

Jhajharia S, Kannan V, Verma S. Agile vs waterfall: a comparative analysis. Int J Sci Eng Technol Res [Internet]. 2014 [cited 2022 Dec 14];3(10):2680-6. Available from: https://www.studocu.com/en-gb/document/university-of-exeter/could-you-be-an-entrepreneur/kannan-et-al-2014-ijsetr-agile-vs-waterfall-a-comparative-analysis/14139165

อวัศยา โตพัฒนกุล, นัทที พรประภา, ลาวัลย์ ศรัทธาพุทธ. การพัฒนาเอไอแชทบอทสำหรับตอบคำถามด้านความเข้ากันได้ของยาฉีดที่มีความเสี่ยงสูงในงานบริการเภสัชสนเทศ [อินเทอร์เน็ต]. การประชุมวิชาการระดับชาติ ครั้งที่ 15; 13-14 ก.ค. 2566; มหาวิทยาลัยราชภัฏนครปฐม. นครปฐม: มหาวิทยาลัยราชภัฏนครปฐม; 2566 [สืบค้นเมื่อ 5 ก.ย. 2567]. หน้า 1879-90. สืบค้นจาก: https://publication.npru.ac.th/jspui/bitstream/123456789/2053/1/179.pdf

คณัฐวุฒิ หลวงเทพ, รับขวัญ เชื้อลี, กิ่งแก้ว มาพงษ์, ภาณุ คำวงษ์, ชนม์ชนก ฉวีวงษ์. ประสิทธิภาพของบัญชีทางการของไลน์ในการตอบคำถามเกี่ยวกับ ผลิตภัณฑ์กัญชาในกลุ่มผู้ใช้กัญชาทางการแพทย์ในสังคมออนไลน์. วารสารเภสัชกรรมไทย [อินเทอร์เน็ต]. 2567 [สืบค้นเมื่อ 5 ต.ค. 2567];16(4):1032-42. สืบค้นจาก: https://he01.tci-thaijo.org/index.php/TJPP/article/view/264355

Koman J, Fauvelle K, Schuck S, Texier N, Mebarki A. Physicians' perceptions of the use of a chatbot for information seeking: qualitative study. J Med Internet Res. 2020;22(11):e15185. doi: 10.2196/15185.

ถิิรวุุฒิิ โมราสุุข, นันทวรรณ กิติิกรรณากรณ์. การพัฒนาบัญชีทางการของไลน์สำหรับติิดตามอาการไม่พึงประสงค์จากยาเคมีบำบัดหลังจำหน่ายออกจากโรงพยาบาล. วารสารเภสัชกรรมโรงพยาบาล [อินเทอร์เน็ต]. 2566 [สืบค้นเมื่อ 5 ต.ค. 2567];33(3):269-85. สืบค้นจาก: https://he02.tci-thaijo.org/index.php/TJHP/article/view/263194

สุธิพัตร์ อินทร์ประเสริฐ, มีนนภา รักษ์หิรัญ, มนัสนันทน์ บุญปาลวงศ์. แชทบอทตอบคำถามโรคประจำตัวของผู้สูงอายุอัตโนมัติ [อินเทอร์เน็ต]. การประชุมวิชาการ ครั้งที่ 4 มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ วิทยาเขตศรีราชา; 28 ส.ค. 2563; ชลบุรี. ชลบุรี: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ วิทยาเขตศรีราชา; 2563 [สืบค้นเมื่อ 5 ต.ค. 2567]. หน้า 154-62. สืบค้นจาก: https://kukrdb.lib.ku.ac.th/proceedings/PSRC/search_detail/result/20011174

ธรางกูร สมทิพย์, นันทวรรณ กิติกรรณากรณ์. ประสิทธิภาพของไลน์แอดแอปพลิเคชันในการจัดระบบบริการตอบคำถามทางยาในโรงพยาบาลชัยนาทนเรนทร. ไทยไภษัชยนิพนธ์. 2564;6(1):45-60. doi: 10.69598/tbps.16.1.45-60.

Nielsen J. Why you only need to test with 5 users [Internet]. Dover (DE): Nielsen Norman Group; 2000 [cited 2022 Dec 14]. Available from: https://www.nngroup.com/articles/why-you-only-need-to-test-with-5-users

Downloads

Published

2025-08-31

How to Cite

1.
Rattanaphanit N, Sratthaphut L, Phornprapa N. Development of AI Chatbot for Answering Medical Cannabis Questions. Thai J Hosp Pharm [internet]. 2025 Aug. 31 [cited 2026 Mar. 4];35(2):147-59. available from: https://he02.tci-thaijo.org/index.php/TJHP/article/view/272224

Issue

Section

Original Article