——李前慧 鐘 源 姜英玉 曾 光

高速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)技術以及快速涌現(xiàn)出的各類移動醫(yī)療產品正改變著人們的就醫(yī)行為。我國醫(yī)療資源雖然短缺，但醫(yī)療浪費現(xiàn)象卻比較普遍。據(jù)估計，我國醫(yī)療資源浪費占到醫(yī)療總費用的30%以上，嚴重地區(qū)可達40%～50%[1]。而造成醫(yī)療資源浪費的根源之一就是醫(yī)患信息不對稱[2]。智能預診系統(tǒng)的應用使患者在就診前進行基本的自我判斷成為可能。智能預診系統(tǒng)是利用互聯(lián)網(wǎng)技術將傳統(tǒng)的預診分診過程開發(fā)成可供用戶直接使用的移動應用程序，以智能化的人機界面幫助用戶完成對自身病癥的初步判斷，從而引導患者合理就醫(yī)。目前國內外智能預診系統(tǒng)已達50多種。

1 理論基礎

智能預診系統(tǒng)是傳統(tǒng)醫(yī)療服務與互聯(lián)網(wǎng)技術的結合，它既屬于移動應用，又屬于醫(yī)療服務，因此對智能預診系統(tǒng)的質量評價，應兼顧醫(yī)療服務和移動互聯(lián)網(wǎng)技術兩方面。

在傳統(tǒng)的醫(yī)療服務質量評價中，具有代表性的理論模型有服務質量差距模型、SERVQUAL質量評價模型、“結構—過程—結果”質量三環(huán)節(jié)理論等?？紤]到智能預診系統(tǒng)的服務特點，本研究選擇“結構-過程-結果”質量評價理論作為指標構建的理論基礎。該理論是1968年由美國學者Avedis Donabedian提出的，它將醫(yī)療衛(wèi)生服務看成是一個由結構、過程和結果組成的系統(tǒng)[3]。三者的關系是: 結構要素使過程要素成為可能，過程要素促使產生短期結果(即中間結果)，最終促使產生健康結果。智能預診系統(tǒng)主要是對用戶病情進行初步診斷，引導患者合理就醫(yī)，其預診結果的準確性是質量的重要影響因素。

智能預診系統(tǒng)的質量直接影響用戶的接受和使用。因此智能預診系統(tǒng)的質量評價必須考慮到技術接受。技術接受模型(Technology Acceptance Model,TAM)是1989年美國Davis 提出的[4]，該理論認為用戶對技術的接受主要取決于用戶感知的有用性和易用性。

結合醫(yī)療服務和技術接受這兩個理論基礎，本研究構建了智能預診系統(tǒng)的質量評價模型(如圖1)，在該模型的指導下，從智能預診系統(tǒng)的準確性、有用性和易用性進行相關指標設置。

圖1 智能預診系統(tǒng)質量評價理論模型

2 資料與方法

2.1 指標的初步擬定

查閱醫(yī)療服務質量評價文獻，結合智能預診系統(tǒng)的交互過程，提出了“使用價值”“交互性能”“預診結果”3個一級指標，并對每個一級指標進行具體細分，初步建立了質量評價指標體系。

2.2 德爾菲專家的選擇

本研究使用德爾菲法構建指標體系，共進行3輪咨詢。德爾菲法的核心在于專家的選擇，多數(shù)學者認為專家人數(shù)應在10～50人[5]，本研究邀請21名專家參與指標體系的咨詢。專家的入選標準：(1)從事衛(wèi)生管理、衛(wèi)生評價或互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療工作，對醫(yī)療質量評價有所了解。(2)衛(wèi)生管理等相關領域人員至少工作5年以上，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療領域人員至少工作3年以上。(3)愿意積極配合指標的構建工作。

21名專家中，從事衛(wèi)生管理與互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療領域工作人數(shù)比為2:1，高級職稱13人(61%)，中級職稱2人(10%)，初級職稱6人(29%)。學歷為博士7人(33%)，碩士10人(48%)，本科4人(19%)。工作年限3～9年的有7人(33%)，10～19年的有5人(24%)，20～29年的有4人(19%)，30年及以上的5人(24%)，工作年限低于10年的主要是從事互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療或初級職稱的專家。

對專家的判斷系數(shù)和熟悉程度根據(jù)賦值表標準進行賦值，本研究專家的判斷系數(shù)(Ca)、熟悉程度(Cs)、權威系數(shù)(Cr)三值的綜合統(tǒng)計結果如表1所示。

三項的均值均高于0.7，標準差分別為0.11、0.11、0.1，為可接受范圍?？梢?，本研究專家的權威性較高。

2.3 問卷的發(fā)放和回收

專家咨詢以E-mail方式發(fā)放到專家指定的郵箱，專家填寫完畢后通過E-mail返回項目組，填寫時限為2周。

第一輪指標咨詢發(fā)放問卷21份，回收21份，回收率為100%，專家積極系數(shù)為1。第二輪指標咨詢發(fā)放21份，回收問卷20份，回收率為95%，專家積極系數(shù)為0.95。第三輪權重咨詢發(fā)放20份權重咨詢問卷，回收問卷18份，回收率為90%。一般情況下，專家積極系數(shù)大于0.7則認為專家積極性較高[6]。本研究三輪咨詢中，專家積極性分別為1、0.95、0.90，均高于0.7，專家積極性較高。

2.4 指標的篩選標準

研究指標的修改與增加尊重專家意見，當專家超過3人提出對某一指標進行修改或增加時，即考慮修改或增加指標。刪除指標則采用界值法[7]與專家意見相結合，篩選值主要為均數(shù)、滿分率和變異系數(shù)。其中，均數(shù)和滿分率的界值=均數(shù)-標準差，低于界值則需要刪除；變異系數(shù)界值=均數(shù)+標準差，高于界值則需要刪除。為了不過分刪減指標，刪除標準規(guī)定當某項指標3個篩選值均超出界值時，刪除指標；當指標不符合刪減標準，但專家意見超過3人要求刪減時，同樣考慮刪除該指標。

專家意見協(xié)調程度用Kendall w協(xié)調系數(shù)來表示，W取值范圍為0～1，W值越大，表示專家對指標設定的認同程度越高，結果就越可靠[8]。兩輪指標咨詢專家意見的總體協(xié)調系數(shù)分別為0.249和0.398，且P<0.05，說明第二輪較第一輪意見更協(xié)調，兩輪咨詢后指標的整體協(xié)調性良好。

2.5 指標權重的確定

本研究利用層次分析法確定各級指標的權重。由各位專家對確立的指標進行兩兩對比，然后按9分位比率排定各評價指標的相對優(yōu)劣順序，并依次構建評價指標的判斷矩陣。最終由項目組計算得出各指標權重。

指標體系的權重咨詢表回收率為90%。對收回的專家咨詢表的判斷矩陣進行一致性檢驗，一致性比率CR<0.1，均通過一致性檢驗。結合各專家的加權權威系數(shù)和判斷矩陣，最終確立的指標體系包含3個一級指標和11個二級指標，各級指標權重如表2所示。由指標權重可知，作為預診系統(tǒng)，其核心質量在于預診結果(權重為0.59)，其次是交互性能(權重為0.23)，最后是預診價值(權重為0.18)。

表1判斷系數(shù)(Ca)、熟悉程度(Cs)、權威系數(shù)(Cr)三值統(tǒng)計表

均值最大值最小值中位數(shù)眾數(shù)標準差專家判斷系數(shù)0.87±0.0510.70.90.90.11專家熟悉程度0.83±0.0510.60.80.80.11專家權威程度0.85±0.0410.650.850.850.10

注：置信度α取0.05。

表2智能預診系統(tǒng)質量評價指標體系及權重

一級指標歸一化權重二級指標歸一化權重組合權重重要性排序交互性能0.23癥狀列表0.290.075界面設計0.090.0211語言表述0.290.076問診時間0.180.048反應能力0.150.039預診結果0.59通俗性0.290.172全面性0.170.103準確性0.540.321預診價值0.18疾病知識0.280.057就診指導0.560.104附加服務0.160.0310

2.6 數(shù)據(jù)處理

專家咨詢問卷數(shù)據(jù)采用Excel 2010表格進行錄入和整理，并運用SPSS 17.0軟件進行統(tǒng)計分析，指標權重利用層次分析法軟件Yaahp 0.5.3進行分析。本研究選取的檢驗水準為α=0.05，檢驗結果P<0.05時為有顯著性差異，P≥0.05 則為無差異。

信度系數(shù)越大，表明測量的可信程度越大[9]。本研究中總指標、交互性能、預診結果、預診價值的Cronbach's α系數(shù)分別為0.92，0.76，0.82，0.79，信度較高。運用spearman相關系數(shù)對指標體系進行結構效度檢驗，一級指標與總指標的相關系數(shù)依次為0.90，0.61，0.57，二級指標與其對應的一級指標相關系數(shù)也具有明顯的相關性，說明指標體系具有良好的結構效度。

3 討論

3.1 指標體系的科學性及適用范圍

科學性是建立和使用評價指標體系的前提。本研究遴選的專家知識背景和經驗結構良好，專家判斷系數(shù)、熟悉程度、權威程度均值均高于0.8，專家積極系數(shù)高達0.9，專家意見一致性的Kendall系數(shù)較好，均具有統(tǒng)計學意義。指標系統(tǒng)具有較好的科學性。

各智能預診系統(tǒng)的開發(fā)者不同，導致系統(tǒng)的結構和質量可能會存在差異。本研究對國內外智能預診系統(tǒng)的分析發(fā)現(xiàn)，不同預診系統(tǒng)的結構-過程設計略有不同，主要分為兩類：一類是交互過程基于醫(yī)療數(shù)據(jù)庫，對用戶輸入的病癥設有判斷結點，即系統(tǒng)對用戶有問診過程。另一類是系統(tǒng)對用戶沒有問診過程，直接對用戶選擇的病癥給出建議。對于第一類系統(tǒng)而言，可以直接應用于本研究的指標體系中進行評價。而對于第二類系統(tǒng)，其系統(tǒng)結構相對簡單，預診結果則是系統(tǒng)核心，所占的權重會更大，因此本指標體系可能需重新對權重進行完善后才能使用。

3.2 指標體系對預診系統(tǒng)質量的導向

智能預診系統(tǒng)是為用戶提供就醫(yī)指導建議，引導用戶合理就醫(yī)的應用系統(tǒng)。因此，其服務質量的效果是評價的核心內容，也是系統(tǒng)持續(xù)改進的關鍵?？茖W建立指標評價體系，規(guī)范系統(tǒng)的服務模式，不僅可以幫助開發(fā)者發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)設計中薄弱環(huán)節(jié)和存在問題，提高核心競爭力，也可以幫助用戶甄別不同預診系統(tǒng)質量的優(yōu)劣，便于用戶做出選擇。

在評價體系中，結果質量尤其是預診結果的準確性，是系統(tǒng)的關鍵性核心指標。因此，智能預診系統(tǒng)應注重提高預診結果準確性。與傳統(tǒng)醫(yī)療服務相比，用戶看中的仍是移動醫(yī)療服務的最終結果。只有真正提高醫(yī)療服務的結果質量，智能預診系統(tǒng)才能做到用戶滿意。

3.3 發(fā)展建議

由于智能預診系統(tǒng)大多數(shù)屬于免費應用，目前國內外市場上的預診系統(tǒng)質量令人堪憂[10]。不少開發(fā)者僅僅為了實現(xiàn)服務的多樣化，卻不注重預診系統(tǒng)的質量，使預診系統(tǒng)失去了其對用戶病情進行初步診斷的意義。甚至有開發(fā)者為了盈利，企圖利用預診結果誘導用戶，使用戶失去對移動醫(yī)療的信任。

智能預診的初衷是為用戶提供就醫(yī)指導建議，引導用戶合理就醫(yī)。

優(yōu)秀的智能預診系統(tǒng)更應注重提高預診結果，尤其是預診結果的準確性，體現(xiàn)移動醫(yī)療的價值和意義。而預診結果的準確性需要龐大的醫(yī)療知識庫作為支撐。因此，系統(tǒng)開發(fā)者應從用戶角度出發(fā)，不斷完善醫(yī)學數(shù)據(jù)庫，科學規(guī)范設計預診系統(tǒng)的判斷節(jié)點，實現(xiàn)真正意義上的“在線醫(yī)療”，將預診服務做好。