應用智慧門診縮短門診繳費時間的效果觀察與分析

邵京 王興梅 李雨彤 郭寶智

摘要：隨著“互聯網+”的不斷發展，對我國國民經濟，社會民生的發展都產生了深刻的影響，智慧醫療其中典型的一個例子，在我市衛生主管部門的推動下，全市所有三級甲等醫院都將實現智慧門診，今后智慧門診將是一個必然發展趨勢。我院通過智慧醫療項目對門診患者繳費流程進行優化改進，觀察實施新流程后HIS數據庫中患者門診繳費時間縮短的效果，總結實施經驗，改進不足之處，不斷提高患者就醫體驗。

關鍵詞：智慧門診；縮短時間；數據庫；流程優化

中圖分類號：R197 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2018）06-0217-02

我院自2017年12月12日正式實施智慧門診，截止到2018年5月1日，已經連續運行了5個多月時間， 根據這5個月以來運行狀況，針對實施智慧門診后患者就診期間的繳費消耗時長以及實施前同期繳費消耗時長進行了數據的對比分析，觀察智慧門診具體縮短患者在繳費中排隊等待時間以及效果，并對此進行相關探討。

1 智慧門診實施前門診收費模式介紹

天津市中醫藥研究院附屬醫院是集科研、臨床、教學、康復、健康管理為一體的綜合性科研、醫療機構。我院的皮膚科是國家中醫藥管理局重點學科，皮膚科日門診量占全院日門診量50%以上。隨著時代和環境的發展，醫院的門診量逐年穩定向上提升，但吸納包容能力卻日趨飽和，我院的門診量具有患者流動量大、患者就診高峰時間過于集中、排隊等候時間長、收費窗口有限等特點。在未實施智慧門診前，我院與其他醫院一樣使用人工窗口即門診收費窗口進行費用的收取。為了照顧皮膚科患者，減少他們繳費排隊等待時間，皮膚科診區的收費窗口占全部收費窗口的50%、其他科室診區的收費窗口占50%。上午就診患者占日總就診量的70%，下午占30%，上午門診收費窗口上午全部開放，下午收費窗口只開放全部的40%。綜上由于門診收費窗口分配的不均衡，患者來院就診時間又過于集中，在就診高峰期，非皮膚科收費窗口聚集了大量患者排隊，導致門診大廳秩序亂，排隊等待時間長，就醫體驗差等問題的產生。

2 我院智慧門診實施后門診收費模式介紹

我院的智慧門診與傳統的門診繳費流程進行對比，其中最大的改變是由傳統的人工收費窗口收費轉變為利用“互聯網+”技術，由患者自己在多功能自助機上完成相關操作，可以實現預約掛號、現場掛號、繳費、查詢、門診小結打印等多種功能，解決了人工服務速度慢、效率低、易出錯的問題，在不增加人力的前提，增加門診繳費通道解決高峰時段收費窗口排隊過長現象，從而縮短患者門診繳費排隊等待時間。智慧門診實施后我院撤銷所有門診收費窗口，只保留一個急診人工收費窗口，然后布置34臺多功能門診自助掛號繳費機，其中皮膚科診區布置了17臺，非皮膚科診區布置了17臺，患者就診結束后可以通過自助機完成繳費過程。另外我院患者還可以通過手機app進行繳費操作，在手機的繳費信息可以在自助機上進行查詢，憑證打印等功能，實現了自助機——手機APP的互聯互通。

3 智慧門診繳費流程介紹

當患者結束醫生診療后來到自助機自行完成繳費的流程如下：

（1）首先使用身份證、醫保卡及綁定患者個人信息的院內卡進行身份識別。

（2）識別成功后，自助機自動顯示出該患者應繳納費用金額。

（3）患者可以自主選擇多種繳費方式完成支付：1）院內卡押金支付；2）銀行卡支付；3）微信支付；4）支付寶支付。

（4）支付成功，自助機打印相關繳費憑證，患者取走憑證，門診繳費過程結束。

由于我院實現了手機app繳費，它的繳費流程和自助機相比較更加快捷，患者只需在app上點擊繳費按鈕后，系統會自動顯示應繳費金額，然后選擇一種移動支付方式后完成支付，支付成功后患者可憑手機app上產生的二維碼作為支付成功的憑證進行下一步就診流程，同時由于自助機和手機APP互聯互通，也可在自助機打印出來繳費憑證。

4 智慧門診繳費時長分析

門診自助機繳費時長：通過計時，實際操作，大致可以得出理想狀態下，自助機不同支付方式下的耗時。（1）院內卡支付，耗時最短一般在20秒鐘內完成繳費。（2）微信、支付寶支付，一般在40秒內完成繳費。（3）銀行卡支付，一般在60秒內完成繳費。

以上均是理想狀態下的繳費速度，在實際應用中由于種種外界因素，例如患者首次使用不是很熟練導致高峰時段自助機也有排隊現象。尤其是當患者使用院內卡支付時如果院內卡余額不足，繳費時還需要二次在人工窗口排隊進行補充充值，另外新的繳費模式有可能會讓一些中老年患者第一次使用時感到陌生，并且不理解，不認可，有抵觸情緒。這些都需要在今后實踐中不斷的提升、改進，優化流程，使所有患者接受，認可這種繳費模式。

5 智慧門診數據統計分析

（1）統計標本：選擇從2015年起至2018年，每年的3月1日-4月15日這個時間段的皮膚科患者上午、下午繳費排隊消耗時間，非皮膚科患者上午、下午繳費排隊消耗時間，作為統計標本。

（2）患者門診繳費消耗時間（簡稱消耗時間Wt）的確定：將HIS數據庫中，醫生為患者錄入最后一種藥品的錄入時間作為患者等候時間的起始時間（簡稱起始時間Bt，因患者就診流程比較復雜，為簡化起見，將最后一種藥品的錄入時間視為醫生診療過程的結束時間，從此之后患者就開始進入排隊繳費階段）。將HIS數據庫中患者繳費完成的時間定為患者繳費過程結束時間（簡稱結束時間Et），消耗時間（Wt）=結束時間（Et）-起始時間（Bt）（單位：秒）。

（3）統計方法：運用標準化數據庫查詢語言（SQL），統計每天規定時間段內每一位錄入藥品并繳費患者的wt之和，然后再除患者人數得到單日人均wt。然后再將單日人均wt求和后除以總天數，得到總日人均wt。

（4）統計結果與分析見表1。

分析：通過對2015年至2018年同時間段的皮膚科患者門診繳費日平均消耗時間觀察，我們發現，對于皮膚科患者，實施智慧門診后，其上午時段的總日人均wt，比實施前三年的總日人均wt下降了230秒，縮短了大約4分鐘。下降幅度為50%。下午時段的總日人均wt，比實施前三年的總日人均wt下降了78秒，縮短了約一分鐘。下降幅度為23%。對于非皮膚科患者，實施智慧門診后，其上午時段的總日人均wt比實施前三年的總日人均wt下降了1593秒，縮短了28分鐘，下降幅度為40%。下午時段的總日人均wt，比實施前的總日人均wt下降了2698秒，縮短大約45分鐘，下降幅度84%。

6 結語

綜合以上數據，我們得出結論，智慧醫療實施以來對非皮膚科患者門診繳費時間降低效果非常明顯，在沒有增加人力投入的前提下，上午縮短了28分鐘的排隊等待時間，下午縮短了45分鐘的排隊等待時間。對于皮膚科患者門診繳費時間降低效果也有一定效果，雖然不如非皮膚科患者明顯，但是最低的降幅也超過20%。智慧門診實施后解決我院以前門診收費窗口布局不均衡造成的非皮膚科患者繳費排隊時間過長的問題。

7 結語

隨著“互聯網+”的不斷發展，對我國國民經濟，社會民生的發展都產生了深刻的影響，智慧醫療其中典型的一個例子，在我市衛生主管部門的推動下，全市所有三級甲等醫院都將實現智慧門診，今后智慧門診將是一個必然發展趨勢。不斷完善提高智慧門診功能的應用是將來的主要工作，我院經過這5個月的實際應用，發現目前運行的智慧門診還存有一些不足之處，患者使用院內卡支付之前必須先去充值窗口充值后才能完成支付，這個充值過程就會產生排隊現象，如果充值不足還會導致患者重復排隊。今后計劃對自助機增加充值功能，讓患者可以直接在自助機上完成充值繳費操作，減少排隊等候現象。另外在自助機上集成檢驗報告打印、B超心電圖物理診斷報告打印等功能，繼續擴大智慧門診的覆蓋范圍，提升患者的就醫體驗，減少患者就醫排隊等待時間，優化患者就醫流程。

參考文獻

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Abstract：With the continuous development of "Internet +"， it has a profound influence on the national economy and the development of the people's livelihood. One of the typical examples of wisdom medical treatment is that under the impetus of the municipal health department， all three grade hospitals in the city will realize the intelligent outpatient clinic. In the future， the intelligent outpatient will be a must. But the trend of development. Through the optimization and improvement of the outpatient payment process through the intelligent medical project， we observe the effect of shortening the time of payment of the patient's outpatient payment in the HIS database after the implementation of the new process， summarize the experience， improve the deficiency， and constantly improve the patient's medical experience.

Key words：intelligent clinic； shorten time； database； process optimization