盧穎

摘? 要：突發(fā)性公共衛(wèi)生事件頻繁發(fā)生，目前針對(duì)智慧醫(yī)療在衛(wèi)生檢測(cè)中的研究集中于實(shí)驗(yàn)結(jié)果環(huán)節(jié)，對(duì)過(guò)程環(huán)節(jié)的服務(wù)設(shè)計(jì)研究少之又少，探索醫(yī)療如何結(jié)合新技術(shù)去應(yīng)對(duì)突發(fā)性公共衛(wèi)生事件、更好地為用戶(hù)服務(wù)為研究目的。通過(guò)對(duì)不同用戶(hù)的深入調(diào)研，明確產(chǎn)品機(jī)會(huì)缺口，經(jīng)過(guò)量化分析得到用戶(hù)關(guān)鍵需求，確定具體設(shè)計(jì)目標(biāo)，建立智慧醫(yī)療檢測(cè)交互系統(tǒng)平臺(tái)及服務(wù)流程，最后完成服務(wù)系統(tǒng)平臺(tái)的軟硬件載體設(shè)計(jì)。為實(shí)現(xiàn)不同用戶(hù)需求的醫(yī)療檢測(cè)產(chǎn)品提供方向，也為應(yīng)對(duì)公共衛(wèi)生事件提供思路。

關(guān)鍵詞：工業(yè)設(shè)計(jì)；用戶(hù)需求；移動(dòng)產(chǎn)品；醫(yī)療檢測(cè)；服務(wù)設(shè)計(jì)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP311.52? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? ? 文章編號(hào)：2095-2945（2024）05-0044-04

Abstract： Emergent public health events occur frequently. At present， the research on smart medical treatment in health testing focuses on the experimental results， and there are few studies on the service design of the process. The research purpose is to explore how medical treatment can combine new technologies to cope with emergent public health events and better serve users. Through in-depth investigation of different users， the product opportunity gap is identified， the key needs of users are obtained through quantitative analysis， the specific design objectives are determined， the intelligent medical detection interactive system platform and service process are established， and design of the hardware and software carriers of the service system platform is finally completed. The study provides the direction for realizing the medical testing products of different user needs and ideas for dealing with public health events.

Keywords： industrial design; user demand; mobile products; medical testing; service design

近年全球公共衛(wèi)生突發(fā)事件頻繁發(fā)生，新冠、甲流、埃博拉、猴痘、瑯琊等病毒相繼出現(xiàn)，已經(jīng)成為全球關(guān)注熱點(diǎn)[1]。人工智能和AI技術(shù)的迅速發(fā)展，已被廣泛運(yùn)用到醫(yī)療領(lǐng)域中，通過(guò)智能設(shè)備、數(shù)據(jù)分析和服務(wù)實(shí)現(xiàn)了新技術(shù)發(fā)展背景下的醫(yī)療輔助產(chǎn)品創(chuàng)造。隨著智慧醫(yī)療的迅猛發(fā)展，用戶(hù)對(duì)醫(yī)療檢測(cè)產(chǎn)品的需求也發(fā)生了改變，作為公共衛(wèi)生突發(fā)事件的重要輔助設(shè)備，需要?jiǎng)?chuàng)新設(shè)計(jì)以滿(mǎn)足用戶(hù)的需求。王秉奇等[2]將產(chǎn)品機(jī)會(huì)、用戶(hù)需求與技術(shù)可行性進(jìn)行綜合考量，提出一種用戶(hù)需求導(dǎo)向融合模型，識(shí)別用戶(hù)需求并將其納入產(chǎn)品配置設(shè)計(jì)，融合定性定量的研究方法實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)特性與客戶(hù)滿(mǎn)意度的匹配。張迪婧等[3]提出新的用戶(hù)需求配置方法，Kano模型中融入模糊聚類(lèi)分析法，確定用戶(hù)需求偏好及其重要程度，提升用戶(hù)滿(mǎn)意度。唐超蘭等[4]將醫(yī)生用戶(hù)需求進(jìn)行量化并轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品功能，進(jìn)而設(shè)計(jì)出符合用戶(hù)認(rèn)知習(xí)慣的移動(dòng)醫(yī)療產(chǎn)品。

綜合以上文獻(xiàn)可見(jiàn)，獲取用戶(hù)需求的重要性，而醫(yī)療檢測(cè)產(chǎn)品用戶(hù)類(lèi)型多樣， 需要滿(mǎn)足醫(yī)護(hù)人員與檢測(cè)群眾多方需求，具有一定的多樣性與復(fù)雜性，因此，滿(mǎn)足用戶(hù)的多方需求是醫(yī)療檢測(cè)產(chǎn)品服務(wù)設(shè)計(jì)中需要面對(duì)的問(wèn)題。文中運(yùn)用SET分析法，深入分析3個(gè)層面，明確了醫(yī)療檢測(cè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方向，并結(jié)合層次分析法獲取關(guān)鍵需求，為醫(yī)療檢測(cè)產(chǎn)品提供新的設(shè)計(jì)方向。

1? 基于SET分析法的用戶(hù)需求分析

SET分析法是基于系統(tǒng)理論的概念，即綜合分析并研究社會(huì)趨勢(shì)S、經(jīng)濟(jì)動(dòng)力E、先進(jìn)技術(shù)T 3方面的因素，將3方面因素進(jìn)行動(dòng)態(tài)全面系統(tǒng)分析，可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品機(jī)會(huì)缺口[5]。

1.1? 用戶(hù)需求缺口分析

為了捕獲醫(yī)療檢測(cè)產(chǎn)品的用戶(hù)需求，根據(jù)對(duì)當(dāng)前檢測(cè)采樣方式相關(guān)研究，對(duì)3個(gè)社區(qū)走訪(fǎng)及用戶(hù)調(diào)查問(wèn)卷，對(duì)4名檢測(cè)醫(yī)護(hù)人員、20名采樣醫(yī)護(hù)人員訪(fǎng)談?wù){(diào)研，73名檢測(cè)群眾有效調(diào)查問(wèn)卷，對(duì)其調(diào)研結(jié)果進(jìn)行了總結(jié)，列出醫(yī)護(hù)人員及檢測(cè)群眾排名前6的痛點(diǎn)并轉(zhuǎn)化為用戶(hù)需求，得出4種突出情況：①檢測(cè)高峰期，醫(yī)護(hù)人員不夠，工作量大，過(guò)度勞累；②醫(yī)護(hù)人員期望得到智能醫(yī)療設(shè)備的輔助，減少檢測(cè)偏差，簡(jiǎn)化檢測(cè)流程；③檢測(cè)群眾希望更加靈活的檢測(cè)時(shí)間與地點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)方便快捷的檢測(cè)；④用戶(hù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)化服務(wù)需求增加。調(diào)研到現(xiàn)有檢測(cè)模式的用戶(hù)體驗(yàn)后，總結(jié)得出“智能應(yīng)急醫(yī)療檢測(cè)產(chǎn)品系統(tǒng)”作為研究方向，并對(duì)該方向的SET產(chǎn)品機(jī)會(huì)缺口進(jìn)行深度分析。

1.2? SET產(chǎn)品機(jī)會(huì)缺口進(jìn)行深度分析

SET分析模式下，將以上用戶(hù)調(diào)研情況轉(zhuǎn)化，得到綜合性產(chǎn)品機(jī)會(huì)缺口，為深度分析用戶(hù)關(guān)鍵需求轉(zhuǎn)化為具體的設(shè)計(jì)目標(biāo)提供依據(jù)[6]，明確醫(yī)療檢測(cè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方向，為創(chuàng)新設(shè)計(jì)提供支撐。①社會(huì)層面：應(yīng)急醫(yī)療檢測(cè)實(shí)現(xiàn)社區(qū)化配置的設(shè)計(jì)、滿(mǎn)足偏遠(yuǎn)地區(qū)醫(yī)療資源調(diào)配的問(wèn)題、應(yīng)對(duì)各類(lèi)公共衛(wèi)生突發(fā)性狀況。②經(jīng)濟(jì)層面：減少人工檢測(cè)費(fèi)用，提高工作效率，優(yōu)化用戶(hù)過(guò)程體驗(yàn)，促進(jìn)無(wú)接觸經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)。③技術(shù)層面：將AI技術(shù)、云服務(wù)、5G通信系統(tǒng)與智能感知技術(shù)結(jié)合，開(kāi)展醫(yī)療檢測(cè)產(chǎn)品的智能化服務(wù)體驗(yàn)，在采樣環(huán)節(jié)深入研究智能機(jī)器輔助應(yīng)用的可能性。

1.3? 用戶(hù)需求量化分析

為將前期調(diào)研得到的綜合性產(chǎn)品機(jī)會(huì)缺口轉(zhuǎn)化為更前沿、更聚焦、更合理的新方向設(shè)計(jì)目標(biāo)，需獲得更準(zhǔn)確的用戶(hù)關(guān)鍵需求。層次分析法是通過(guò)定性指標(biāo)與定量方法結(jié)合的多目標(biāo)決策的系統(tǒng)方法，可將各指標(biāo)分解為不同層次結(jié)構(gòu)，從而計(jì)算出各指標(biāo)的權(quán)重并排序來(lái)判斷其重要程度[7]。將用戶(hù)需求劃分為人機(jī)交互、功能與結(jié)構(gòu)、采樣檢測(cè)方式、體驗(yàn)與服務(wù)、形態(tài)與CMF這5個(gè)部分，并產(chǎn)出各部分設(shè)計(jì)要素，通過(guò)用戶(hù)調(diào)研，各模塊均獲得肯定評(píng)價(jià)，以此可確定設(shè)計(jì)模塊分布的可行性。

通過(guò)以上用戶(hù)測(cè)評(píng)，構(gòu)建AHP階梯層次結(jié)構(gòu)模型，確定總目標(biāo)為用戶(hù)需求A，即選擇最符合用戶(hù)需求的移動(dòng)醫(yī)療檢測(cè)產(chǎn)品，設(shè)計(jì)要素各自對(duì)應(yīng)準(zhǔn)則層與指標(biāo)層。如圖1所示。

對(duì)設(shè)計(jì)要素的重要性賦值，需構(gòu)造設(shè)計(jì)要素間的成對(duì)判斷矩陣，進(jìn)行其重要程度兩兩比較打分，采用九級(jí)標(biāo)度法，重要性等級(jí)對(duì)應(yīng)1～9數(shù)值，數(shù)值越大越重要。

判斷矩陣

式中：xij為某一層次中，與要素j相比，i對(duì)上層指標(biāo)的重要程度。n為要素的數(shù)量。

計(jì)算每個(gè)判斷矩陣的層次單排序的權(quán)重向量Wi，文中采用算數(shù)平均法求權(quán)重，公式為

式中：為判斷矩陣X每列歸一化；∑為各列歸一化后按行求和。相加后得到的向量中每個(gè)元素除以n即可得到權(quán)重向量。

根據(jù)式（1）—（2）構(gòu)建目標(biāo)層-準(zhǔn)則層判斷矩陣并計(jì)算權(quán)重值，見(jiàn)表1。

表2的層次單排序能否確認(rèn)，需進(jìn)行判斷矩陣一致性檢驗(yàn)，求一致性比率CR，根據(jù)表2給出的權(quán)重值，計(jì)算出CR值為0.030 2，CR<0.1，符合一致性要求。

計(jì)算公式

式中：CI為判斷矩陣一致性指標(biāo)；RI為隨機(jī)一致性指標(biāo)；λmax為最大特征值。

同理，計(jì)算子準(zhǔn)則層設(shè)計(jì)要素相對(duì)準(zhǔn)則層設(shè)計(jì)要素的權(quán)重，并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，得到CR值分別為0、0、0.033 1、0.007 9、0，均小于1，均符合要求。根據(jù)準(zhǔn)則層與子準(zhǔn)則層權(quán)重結(jié)果，計(jì)算綜合權(quán)重值，權(quán)重值越高代表設(shè)計(jì)要素越重要，見(jiàn)表2。

可以看出采樣與檢測(cè)在一級(jí)指標(biāo)中占比超50%是醫(yī)療檢測(cè)產(chǎn)品重要指標(biāo)，其中機(jī)器智能采樣、自動(dòng)檢測(cè)占采樣與檢測(cè)指標(biāo)的86%；其次功能與結(jié)構(gòu)在一級(jí)指標(biāo)中排第二，占比25%，其中消毒清潔占該指標(biāo)的57%；此結(jié)果為醫(yī)療檢測(cè)產(chǎn)品提供了創(chuàng)新依據(jù)。

2? 智慧醫(yī)療檢測(cè)交互服務(wù)系統(tǒng)平臺(tái)

通過(guò)以上權(quán)重結(jié)果可知用戶(hù)關(guān)鍵需求，作為構(gòu)建系統(tǒng)平臺(tái)的關(guān)鍵要素與基礎(chǔ)，在確?？尚行缘幕A(chǔ)上，建立智慧醫(yī)療檢測(cè)交互系統(tǒng)平臺(tái)，為了滿(mǎn)足群眾、醫(yī)護(hù)人員等的需求，服務(wù)系統(tǒng)平臺(tái)開(kāi)發(fā)需在硬件產(chǎn)品與軟件界面及服務(wù)流程上展開(kāi)協(xié)同設(shè)計(jì)，主要需要醫(yī)院、社區(qū)、用戶(hù)、設(shè)備端和互聯(lián)網(wǎng)端相互配合去實(shí)現(xiàn)。

深入分析檢測(cè)醫(yī)護(hù)人員、被采樣用戶(hù)、產(chǎn)品及環(huán)境之間的關(guān)系，并深入研究當(dāng)前檢測(cè)及采樣流程、產(chǎn)品、采樣方式，實(shí)現(xiàn)更加合理高效的智能采樣，即構(gòu)建一套“醫(yī)護(hù)-群眾-設(shè)備-環(huán)境”的合理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)“AI+采樣”的系統(tǒng)性解決方案，達(dá)到醫(yī)護(hù)人員輕松、群眾便捷、采樣過(guò)程安全穩(wěn)定。

應(yīng)急醫(yī)療檢測(cè)產(chǎn)品服務(wù)系統(tǒng)平臺(tái)由檢測(cè)群眾、醫(yī)護(hù)人員、醫(yī)院、社區(qū)、智能設(shè)備組成。醫(yī)院負(fù)責(zé)分配采樣設(shè)備到各采樣點(diǎn)，用戶(hù)通過(guò)APP提前預(yù)約采樣時(shí)間，到達(dá)現(xiàn)場(chǎng)通過(guò)智能采樣設(shè)備自助登記采樣，采樣全部結(jié)束，設(shè)備返回醫(yī)院進(jìn)行檢測(cè)。

主要圍繞應(yīng)急醫(yī)療采樣檢測(cè)，通過(guò)采樣設(shè)備，實(shí)現(xiàn)智能采樣、可移動(dòng)性采樣、設(shè)備的系統(tǒng)性等。在滿(mǎn)足基礎(chǔ)功能的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)采樣功能自動(dòng)化、效率最大化；采樣設(shè)備具有可移動(dòng)性，使其能滿(mǎn)足不同地區(qū)的資源調(diào)配，滿(mǎn)足用戶(hù)就近采樣的需求，使采樣過(guò)程更加便捷化；智能采樣設(shè)備的系統(tǒng)性，通過(guò)產(chǎn)品間相互合作實(shí)現(xiàn)采樣環(huán)節(jié)智能化，給被采樣群眾帶來(lái)更加舒心的體驗(yàn)，讓醫(yī)護(hù)人員工作更加高效輕松。最終建立產(chǎn)品整體服務(wù)流程。

3? 移動(dòng)醫(yī)療檢測(cè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)實(shí)例

3.1? 技術(shù)解決方案

自動(dòng)化智能采樣。內(nèi)部有采樣機(jī)械臂、旋蓋機(jī)械臂、試劑管傳輸裝置以及自動(dòng)貼條碼機(jī)，可實(shí)現(xiàn)從采樣、收集、分裝到保存環(huán)節(jié)的全流程自動(dòng)化操作。

試劑管運(yùn)輸系統(tǒng)。設(shè)計(jì)了傳輸帶、試劑管夾、滑軌、自動(dòng)貼條形碼機(jī)，能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)運(yùn)輸、匯集、封裝和保管樣本。

采樣機(jī)械頭。內(nèi)部結(jié)構(gòu)參考左輪手槍結(jié)構(gòu)，可實(shí)現(xiàn)保存棉簽試劑、自動(dòng)彈出棉簽試劑的功能；采樣頭攜帶攝像機(jī)，可將采樣畫(huà)面實(shí)時(shí)傳輸?shù)结t(yī)護(hù)人員電腦端；采樣頭將采樣拭子送到口腔內(nèi)后，拭子開(kāi)始旋轉(zhuǎn)，一次可采集4個(gè)有效位置的樣本，以確保采樣的真實(shí)性、有效性。

自動(dòng)貼條碼機(jī)。根據(jù)采樣前被采樣群眾在顯示屏端填寫(xiě)的信息，條形碼打印機(jī)可打印出對(duì)應(yīng)身份信息的條形碼，并在試劑管被傳輸?shù)綕L輪處時(shí)，自動(dòng)貼附在試劑管上，以便后續(xù)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中的身份識(shí)別。

3.2? 醫(yī)療檢測(cè)產(chǎn)品造型與設(shè)備小程序界面設(shè)計(jì)

移動(dòng)醫(yī)療檢測(cè)設(shè)備造型上以簡(jiǎn)約方正型為主，棱邊進(jìn)行圓潤(rùn)處理，削弱其尖銳感，一方面保證了使用安全性，另一方面彰顯產(chǎn)品線(xiàn)條美；色彩上，以白色為主色調(diào)，以醫(yī)療藍(lán)點(diǎn)綴，營(yíng)造干凈清透的感受；材料上，整體采用抗菌功能彩涂板，最大限度阻隔病毒污染采樣設(shè)備，保障用戶(hù)安全。設(shè)備前部設(shè)有顯示屏，顯示屏下方為身份驗(yàn)證區(qū)，顯示屏右側(cè)為采樣窗口，窗口下方為翻蓋垃圾箱，方便檢測(cè)群眾將廢棄垃圾扔進(jìn)垃圾箱，采樣車(chē)左部抽屜為采樣試劑瓶取出口，方便醫(yī)護(hù)人員將檢測(cè)完的采樣瓶取出。采樣車(chē)右側(cè)抽屜方便更換垃圾。如圖2和圖3所示。

設(shè)備端界面設(shè)計(jì)，主功能進(jìn)行簡(jiǎn)化設(shè)計(jì)，考慮到用戶(hù)群體的廣泛性，降低特殊人群的使用難度，主要包括菜單、首頁(yè)、個(gè)人等頁(yè)面，可快速完成必要信息登記。

手機(jī)端小程序可配合設(shè)備端進(jìn)行檢測(cè)地和時(shí)間的預(yù)約服務(wù)，主要有4大功能，分別為預(yù)約、打卡、老幼助查和咨詢(xún)醫(yī)生。可實(shí)現(xiàn)設(shè)備端和小程序的配合，減少等待時(shí)間和人群聚集。小程序開(kāi)發(fā)有效彌補(bǔ)了醫(yī)療檢測(cè)過(guò)程中技術(shù)因素和社會(huì)服務(wù)的不足。

4? 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)調(diào)研捕獲用戶(hù)痛點(diǎn)轉(zhuǎn)化為用戶(hù)需求，對(duì)醫(yī)療檢測(cè)產(chǎn)品進(jìn)行服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)。采用SET分析法，得到綜合性產(chǎn)品機(jī)會(huì)缺口，通過(guò)AHP層次分析法得到用戶(hù)關(guān)鍵需求，將產(chǎn)品機(jī)會(huì)缺口與用戶(hù)需求動(dòng)態(tài)化結(jié)合，產(chǎn)出了更前沿的新方向設(shè)計(jì)目標(biāo)，明確了核心設(shè)計(jì)要素。將SET分析法與AHP層次分析法結(jié)合，既能利用SET深入分析用戶(hù)需求機(jī)會(huì)缺口，又能結(jié)合層次分析法的定量研究特性，提升產(chǎn)品設(shè)計(jì)的創(chuàng)新性、科學(xué)性與合理性。為今后完善醫(yī)療檢測(cè)產(chǎn)品系統(tǒng)提供了理論依據(jù)與發(fā)展方向。在實(shí)踐層面上由于設(shè)計(jì)的移動(dòng)醫(yī)療檢測(cè)產(chǎn)品及其系統(tǒng)平臺(tái)、小程序設(shè)計(jì)受不同類(lèi)型衛(wèi)生事件用戶(hù)調(diào)研的限制，后期還需根據(jù)設(shè)計(jì)案例進(jìn)一步測(cè)試完善。

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