智能預(yù)診系統(tǒng)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建研究*

——李前慧 鐘 源 姜英玉 曾 光

高速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及快速涌現(xiàn)出的各類移動(dòng)醫(yī)療產(chǎn)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(fèi)現(xiàn)象卻比較普遍。據(jù)估計(jì)，我國醫(yī)療資源浪費(fèi)占到醫(yī)療總費(fèi)用的30%以上，嚴(yán)重地區(qū)可達(dá)40%～50%[1]。而造成醫(yī)療資源浪費(fèi)的根源之一就是醫(yī)患信息不對(duì)稱[2]。智能預(yù)診系統(tǒng)的應(yīng)用使患者在就診前進(jìn)行基本的自我判斷成為可能。智能預(yù)診系統(tǒng)是利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將傳統(tǒng)的預(yù)診分診過程開發(fā)成可供用戶直接使用的移動(dòng)應(yīng)用程序，以智能化的人機(jī)界面幫助用戶完成對(duì)自身病癥的初步判斷，從而引導(dǎo)患者合理就醫(yī)。目前國內(nèi)外智能預(yù)診系統(tǒng)已達(dá)50多種。

1 理論基礎(chǔ)

智能預(yù)診系統(tǒng)是傳統(tǒng)醫(yī)療服務(wù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的結(jié)合，它既屬于移動(dòng)應(yīng)用，又屬于醫(yī)療服務(wù)，因此對(duì)智能預(yù)診系統(tǒng)的質(zhì)量評(píng)價(jià)，應(yīng)兼顧醫(yī)療服務(wù)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)兩方面。

在傳統(tǒng)的醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)中，具有代表性的理論模型有服務(wù)質(zhì)量差距模型、SERVQUAL質(zhì)量評(píng)價(jià)模型、“結(jié)構(gòu)—過程—結(jié)果”質(zhì)量三環(huán)節(jié)理論等。考慮到智能預(yù)診系統(tǒng)的服務(wù)特點(diǎn)，本研究選擇“結(jié)構(gòu)-過程-結(jié)果”質(zhì)量評(píng)價(jià)理論作為指標(biāo)構(gòu)建的理論基礎(chǔ)。該理論是1968年由美國學(xué)者Avedis Donabedian提出的，它將醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)看成是一個(gè)由結(jié)構(gòu)、過程和結(jié)果組成的系統(tǒng)[3]。三者的關(guān)系是: 結(jié)構(gòu)要素使過程要素成為可能，過程要素促使產(chǎn)生短期結(jié)果(即中間結(jié)果)，最終促使產(chǎn)生健康結(jié)果。智能預(yù)診系統(tǒng)主要是對(duì)用戶病情進(jìn)行初步診斷，引導(dǎo)患者合理就醫(yī)，其預(yù)診結(jié)果的準(zhǔn)確性是質(zhì)量的重要影響因素。

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

結(jié)合醫(yī)療服務(wù)和技術(shù)接受這兩個(gè)理論基礎(chǔ)，本研究構(gòu)建了智能預(yù)診系統(tǒng)的質(zhì)量評(píng)價(jià)模型(如圖1)，在該模型的指導(dǎo)下，從智能預(yù)診系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、有用性和易用性進(jìn)行相關(guān)指標(biāo)設(shè)置。

圖1 智能預(yù)診系統(tǒng)質(zhì)量評(píng)價(jià)理論模型

2 資料與方法

2.1 指標(biāo)的初步擬定

查閱醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)文獻(xiàn)，結(jié)合智能預(yù)診系統(tǒng)的交互過程，提出了“使用價(jià)值”“交互性能”“預(yù)診結(jié)果”3個(gè)一級(jí)指標(biāo)，并對(duì)每個(gè)一級(jí)指標(biāo)進(jìn)行具體細(xì)分，初步建立了質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

2.2 德爾菲專家的選擇

本研究使用德爾菲法構(gòu)建指標(biāo)體系，共進(jìn)行3輪咨詢。德爾菲法的核心在于專家的選擇，多數(shù)學(xué)者認(rèn)為專家人數(shù)應(yīng)在10～50人[5]，本研究邀請(qǐng)21名專家參與指標(biāo)體系的咨詢。專家的入選標(biāo)準(zhǔn)：(1)從事衛(wèi)生管理、衛(wèi)生評(píng)價(jià)或互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療工作，對(duì)醫(yī)療質(zhì)量評(píng)價(jià)有所了解。(2)衛(wèi)生管理等相關(guān)領(lǐng)域人員至少工作5年以上，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療領(lǐng)域人員至少工作3年以上。(3)愿意積極配合指標(biāo)的構(gòu)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(lǐng)域工作人數(shù)比為2:1，高級(jí)職稱13人(61%)，中級(jí)職稱2人(10%)，初級(jí)職稱6人(29%)。學(xué)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(jí)職稱的專家。

對(duì)專家的判斷系數(shù)和熟悉程度根據(jù)賦值表標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行賦值，本研究專家的判斷系數(shù)(Ca)、熟悉程度(Cs)、權(quán)威系數(shù)(Cr)三值的綜合統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

三項(xiàng)的均值均高于0.7，標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.11、0.11、0.1，為可接受范圍。可見，本研究專家的權(quán)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(xiàng)目組，填寫時(shí)限為2周。

第一輪指標(biāo)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(biāo)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(quán)重咨詢發(fā)放20份權(quán)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(rèn)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(biāo)的篩選標(biāo)準(zhǔn)

研究指標(biāo)的修改與增加尊重專家意見，當(dāng)專家超過3人提出對(duì)某一指標(biāo)進(jìn)行修改或增加時(shí)，即考慮修改或增加指標(biāo)。刪除指標(biāo)則采用界值法[7]與專家意見相結(jié)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(biāo)準(zhǔn)差，低于界值則需要?jiǎng)h除；變異系數(shù)界值=均數(shù)+標(biāo)準(zhǔn)差，高于界值則需要?jiǎng)h除。為了不過分刪減指標(biāo)，刪除標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定當(dāng)某項(xiàng)指標(biāo)3個(gè)篩選值均超出界值時(shí)，刪除指標(biāo)；當(dāng)指標(biāo)不符合刪減標(biāo)準(zhǔn)，但專家意見超過3人要求刪減時(shí)，同樣考慮刪除該指標(biāo)。

專家意見協(xié)調(diào)程度用Kendall w協(xié)調(diào)系數(shù)來表示，W取值范圍為0～1，W值越大，表示專家對(duì)指標(biāo)設(shè)定的認(rèn)同程度越高，結(jié)果就越可靠[8]。兩輪指標(biāo)咨詢專家意見的總體協(xié)調(diào)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(diào)，兩輪咨詢后指標(biāo)的整體協(xié)調(diào)性良好。

2.5 指標(biāo)權(quán)重的確定

本研究利用層次分析法確定各級(jí)指標(biāo)的權(quán)重。由各位專家對(duì)確立的指標(biāo)進(jìn)行兩兩對(duì)比，然后按9分位比率排定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的相對(duì)優(yōu)劣順序，并依次構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)的判斷矩陣。最終由項(xiàng)目組計(jì)算得出各指標(biāo)權(quán)重。

指標(biāo)體系的權(quán)重咨詢表回收率為90%。對(duì)收回的專家咨詢表的判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，一致性比率CR<0.1，均通過一致性檢驗(yàn)。結(jié)合各專家的加權(quán)權(quán)威系數(shù)和判斷矩陣，最終確立的指標(biāo)體系包含3個(gè)一級(jí)指標(biāo)和11個(gè)二級(jí)指標(biāo)，各級(jí)指標(biāo)權(quán)重如表2所示。由指標(biāo)權(quán)重可知，作為預(yù)診系統(tǒng)，其核心質(zhì)量在于預(yù)診結(jié)果(權(quán)重為0.59)，其次是交互性能(權(quán)重為0.23)，最后是預(yù)診價(jià)值(權(quán)重為0.18)。

表1判斷系數(shù)(Ca)、熟悉程度(Cs)、權(quán)威系數(shù)(Cr)三值統(tǒng)計(jì)表

均值最大值最小值中位數(shù)眾數(shù)標(biāo)準(zhǔn)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(quán)威程度0.85±0.0410.650.850.850.10

注：置信度α取0.05。

表2智能預(yù)診系統(tǒng)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及權(quán)重

一級(jí)指標(biāo)歸一化權(quán)重二級(jí)指標(biāo)歸一化權(quán)重組合權(quán)重重要性排序交互性能0.23癥狀列表0.290.075界面設(shè)計(jì)0.090.0211語言表述0.290.076問診時(shí)間0.180.048反應(yīng)能力0.150.039預(yù)診結(jié)果0.59通俗性0.290.172全面性0.170.103準(zhǔn)確性0.540.321預(yù)診價(jià)值0.18疾病知識(shí)0.280.057就診指導(dǎo)0.560.104附加服務(wù)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(jìn)行錄入和整理，并運(yùn)用SPSS 17.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，指標(biāo)權(quán)重利用層次分析法軟件Yaahp 0.5.3進(jìn)行分析。本研究選取的檢驗(yàn)水準(zhǔn)為α=0.05，檢驗(yàn)結(jié)果P<0.05時(shí)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(cè)量的可信程度越大[9]。本研究中總指標(biāo)、交互性能、預(yù)診結(jié)果、預(yù)診價(jià)值的Cronbach's α系數(shù)分別為0.92，0.76，0.82，0.79，信度較高。運(yùn)用spearman相關(guān)系數(shù)對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行結(jié)構(gòu)效度檢驗(yàn)，一級(jí)指標(biāo)與總指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)依次為0.90，0.61，0.57，二級(jí)指標(biāo)與其對(duì)應(yīng)的一級(jí)指標(biāo)相關(guān)系數(shù)也具有明顯的相關(guān)性，說明指標(biāo)體系具有良好的結(jié)構(gòu)效度。

3 討論

3.1 指標(biāo)體系的科學(xué)性及適用范圍

科學(xué)性是建立和使用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的前提。本研究遴選的專家知識(shí)背景和經(jīng)驗(yàn)結(jié)構(gòu)良好，專家判斷系數(shù)、熟悉程度、權(quán)威程度均值均高于0.8，專家積極系數(shù)高達(dá)0.9，專家意見一致性的Kendall系數(shù)較好，均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。指標(biāo)系統(tǒng)具有較好的科學(xué)性。

各智能預(yù)診系統(tǒng)的開發(fā)者不同，導(dǎo)致系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和質(zhì)量可能會(huì)存在差異。本研究對(duì)國內(nèi)外智能預(yù)診系統(tǒng)的分析發(fā)現(xiàn)，不同預(yù)診系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)-過程設(shè)計(jì)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(duì)用戶輸入的病癥設(shè)有判斷結(jié)點(diǎn)，即系統(tǒng)對(duì)用戶有問診過程。另一類是系統(tǒng)對(duì)用戶沒有問診過程，直接對(duì)用戶選擇的病癥給出建議。對(duì)于第一類系統(tǒng)而言，可以直接應(yīng)用于本研究的指標(biāo)體系中進(jìn)行評(píng)價(jià)。而對(duì)于第二類系統(tǒng)，其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)相對(duì)簡單，預(yù)診結(jié)果則是系統(tǒng)核心，所占的權(quán)重會(huì)更大，因此本指標(biāo)體系可能需重新對(duì)權(quán)重進(jìn)行完善后才能使用。

3.2 指標(biāo)體系對(duì)預(yù)診系統(tǒng)質(zhì)量的導(dǎo)向

智能預(yù)診系統(tǒng)是為用戶提供就醫(yī)指導(dǎo)建議，引導(dǎo)用戶合理就醫(yī)的應(yīng)用系統(tǒng)。因此，其服務(wù)質(zhì)量的效果是評(píng)價(jià)的核心內(nèi)容，也是系統(tǒng)持續(xù)改進(jìn)的關(guān)鍵?？茖W(xué)建立指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，規(guī)范系統(tǒng)的服務(wù)模式，不僅可以幫助開發(fā)者發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)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(yù)診系統(tǒng)質(zhì)量的優(yōu)劣，便于用戶做出選擇。

在評(píng)價(jià)體系中，結(jié)果質(zhì)量尤其是預(yù)診結(jié)果的準(zhǔn)確性，是系統(tǒng)的關(guān)鍵性核心指標(biāo)。因此，智能預(yù)診系統(tǒng)應(yīng)注重提高預(yù)診結(jié)果準(zhǔn)確性。與傳統(tǒng)醫(yī)療服務(wù)相比，用戶看中的仍是移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)的最終結(jié)果。只有真正提高醫(yī)療服務(wù)的結(jié)果質(zhì)量，智能預(yù)診系統(tǒng)才能做到用戶滿意。

3.3 發(fā)展建議

由于智能預(yù)診系統(tǒng)大多數(shù)屬于免費(fèi)應(yīng)用，目前國內(nèi)外市場上的預(yù)診系統(tǒng)質(zhì)量令人堪憂[10]。不少開發(fā)者僅僅為了實(shí)現(xiàn)服務(wù)的多樣化，卻不注重預(yù)診系統(tǒng)的質(zhì)量，使預(yù)診系統(tǒng)失去了其對(duì)用戶病情進(jìn)行初步診斷的意義。甚至有開發(fā)者為了盈利，企圖利用預(yù)診結(jié)果誘導(dǎo)用戶，使用戶失去對(duì)移動(dòng)醫(yī)療的信任。

智能預(yù)診的初衷是為用戶提供就醫(yī)指導(dǎo)建議，引導(dǎo)用戶合理就醫(yī)。

優(yōu)秀的智能預(yù)診系統(tǒng)更應(yīng)注重提高預(yù)診結(jié)果，尤其是預(yù)診結(jié)果的準(zhǔn)確性，體現(xiàn)移動(dòng)醫(yī)療的價(jià)值和意義。而預(yù)診結(jié)果的準(zhǔn)確性需要龐大的醫(yī)療知識(shí)庫作為支撐。因此，系統(tǒng)開發(fā)者應(yīng)從用戶角度出發(fā)，不斷完善醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫，科學(xué)規(guī)范設(shè)計(jì)預(yù)診系統(tǒng)的判斷節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)真正意義上的“在線醫(yī)療”，將預(yù)診服務(wù)做好。