新冠疫情期間眼病患者線上問診模式與影響因素分析

劉臻臻，吳曉航，陳睛晶，晏丕松，金 玲，胡偉玲，張恩恩，李 偉，林浩添

0 引言

新型冠狀病毒引起的傳染性疾病(coronavirus disease 2019，COVID-19)于2019年底相繼發生于多個國家[1]。為及時控制疾病傳播，我國各地相繼啟動重大公共突發衛生事件一級響應，世界衛生組織也于2020-01-30宣布新冠疫情為“國際關注的第六次突發公共衛生事件”[2]。2020-02-02中國國家衛生健康委員會發布《新型冠狀病毒防控指南(第一版)》，在新冠疫情期間提倡全民宅家，避免公眾場所的人群聚集，以降低新冠傳播風險[3]。

然而，疫情期間非新冠患者的正常就診因此受到一定影響。在這一特殊情況下，互聯網醫療是為非新冠患者提供醫療衛生服務、部分緩解患者就醫需求的有效手段；以網絡為媒介的醫療服務不受地域、場所與時間限制，可確保在避免人群聚集的前提下，為患者提供一定的醫療服務。2020-02-28，中國國家醫保局、國家衛生健康委發布了推進《新冠肺炎疫情防控期間開展“互聯網+”醫保服務的指導意見》，明確提出在新冠疫情期間充分發揮互聯網醫療服務優勢，以及時為群眾提供病情評估與指導[4]。

響應國家的號召與需要，中山大學中山眼科中心基于原有的人工智能與大數據專科迅速建設互聯網醫院，在疫圖1中山眼科中心線上“專家問診”診療流程。

情期間為群眾提供免費的眼科專家線上問診等互聯網醫療服務[5]。互聯網醫療作為一種提供醫療服務的新模式，尚未有研究對眼科患者的線上就診需求與模式進行系統分析。患者線上就診行為有何特點？這些特點與患者的基本特征、病種、就診目的之間有何關系？這些信息均對指導醫療機構制定相應的診療計劃、提供針對性的服務等醫療決策具有重要意義。為回答上述問題，本研究對中山眼科中心在新冠疫情期間，互聯網診療服務中的“專家問診”模塊的就診者進行觀察分析，以明確眼科患者線上問診的需求、就診模式及其影響因素，為進一步深化、優化互聯網醫療提供借鑒。

1 互聯網“專家問診”的服務對象與服務方式

1.1 “專家問診”的服務對象及分類標注的依據

1.1.1 按就診目的劃分(1)舊病復診：病情相對穩定，但需要長期維持用藥的復診患者，如青光眼、葡萄膜炎、視神經炎以及眼科術后時間已超過3mo者;(2)術后短期復診：本次線上就診前3mo以內接受了眼部手術;(3)新發不適：非急診范疇，新的眼部不適且發病時間在3mo以內者。需要咨詢者。線上就診僅提供指導性建議，不進行診斷、不開出處方。(4)其它：非急診范疇，眼部不適診斷未明但發病時間超過3mo；以及其它不屬于上述各項但需要咨詢者。

1.1.2 按疾病解剖位置和種類劃分外眼、屈光、眼表、青光眼/疑似青光眼、晶狀體、葡萄膜、眼底、外傷。

1.1.3 按每例患者所患眼部不適的種類劃分患單一眼病、2種眼病、3～4種眼病。

1.2 “專家問診”診療流程線上接診專家志愿報名后，由醫務科統一排班并按時出診。“專家問診”模塊接診時間為周一到周日，8∶00～20∶00；其它時段患者也可線上留言給對應的眼科專家。專家可通過移動手機或電腦端登陸醫生端工作平臺，根據病情，給出診療建議、開出處方、轉診相應專科或指引患者線下就診。

患者對眼部情況提交文字描述和/或相應的檢查結果、眼部圖片。維持用藥的患者，由相應專科的醫師根據患者目前的情況給出進一步的用藥方案，如維持原量、減量、增量，并開出相應處方；如判斷患者病情已出現明顯變化，囑其線下就診，重新評估。新近出現眼部不適者，由接診醫師根據患者資料進行評估，并給出三類診療建議：病情相對明確的非首診患者，可開出相應用藥處方；線上轉對應專科的醫師進一步評估；對于眼外傷、角膜潰瘍穿孔、新發視網膜脫離等需要急診線下治療的患者，建議其及時轉為線下診療；首診患者不得開出處方。“專家問診”診療流程參見圖1。

圖2 數據納入與分析流程。

統計學分析：采用軟件Stata 16(StataCorp, College Station TX, USA)進行數據分析。首先分析納入研究的患者的問診次數的頻數分布。其次將問診患者劃分為單次問診和重復問診兩組；在單次問診的患者中，隨機抽取與重復問診患者數量相等的患者作為對照，描述和比較兩組患者的年齡、性別、就診目的、疾病類型以及患病數量的數據分布。年齡呈非正態分布，報告中位數和四分位數間距。對分類變量報告頻數和百分比。重復問診的患者按問診次數分為三個亞組：2、3～5和>5次，并分組對患者數據分布做上述相同的描述和比較。在分組比較時，秩和檢驗(Wilcoxon-rank sum test)用于年齡，卡方檢驗(Chi-squared test)用于分類變量。對于多分類變量(包括就診目的和患病數量)，如果單次組與重復組間分布存在統計學差異，進一步采用比例檢驗(proportion test)比較重復問診組中每個亞組間的差異。多因素邏輯回歸(Logistic regression)用于分析是否重復問診的影響因素，納入單次和重復問診分組比較中所有P<0.05的變量。由于重復問診次數過度離散，使用廣義的Poisson回歸，即負二項回歸(Negative binomial regression)用于分析重復問診患者就診次數的影響因素。單因素回歸中P<0.05的變量納入多因素回歸。所有統計分析基于雙側顯著性水平0.05。

2 結果

2.1 患者問診頻次分析中山眼科中心互聯網醫院線上“專家問診”服務自2020-02-01/03-15服務患者共9831人次，年齡為7～93歲；其中3919人(39.86%)為單次問診，5912人(60.13%)來源于1967名患者的重復問診(圖2)，重復問診總人次超過單次問診人次。

重復問診患者中，單人最高重復次數為33次，頻次占比隨著重復次數逐漸下降(圖3)。其中，重復次數2次者為1128人(57.34%)，重復3次者為417人(21.20%)，4次為187人(9.50%)，5次為100人(5.08%)，6次為43人(2.19%)，7次為24人(1.22%)，8次為20人(1.02%)，更高重復次數者占比均小于1%。在后續分析中，根據上述重復次數的頻數分布，將重復次數劃分為2、3～5及5次以上三個等級。

2.2 單次問診與重復問診患者的特征比較及影響因素分析從3919名單次問診患者中隨機抽取1967名，與1967名重復問診患者的特征進行比較(表1、2，圖4)。單次問診組年齡中位數為32(19，49)歲，男性占45.80%；重復組年齡中位數為32(20，50)歲，男性占46.92%。兩組年齡、性別分布差異無統計學意義，且年齡(P=0.101)、性別(P=0.770)不影響患者重復問診的次數。

圖3 重復問診患者頻數分布。

兩組均涵蓋就診目的為“新發不適”“舊病復診”“術后短期復診”的患者，但構成不同(P<0.001)，單次組中“舊病復診”、“術后短期復診”占比低于重復組；單次組中因“新發不適”就診者占29.59%，高于重復組的20.39%。重復組中各重復頻次對比的就診目的構成不同(P=0.010)；對重復組中不同重復頻次的患者進行分析，其中重復問診高于5次者目的為“舊病復診”“術后短期復診”者占比分別高達68.15%、20.74%。

疾病種類上兩組均涵蓋外眼、屈光、眼表、青光眼/疑似青光眼、晶狀體、葡萄膜、眼底，及眼外傷患者。與單次組相比，重復組中屈光患者較少(P<0.001)，眼表、葡萄膜、眼底患者較多(P=0.013，0.002，<0.001)；重復5次以上者，眼表患者占42.22%，眼底患者占20.00%。

從單名患者的眼病數量上看，重復組中單人眼病數量≥2種者，占比高于單次組(P<0.05)。

將表1中P<0.05的因素納入Logistic多因素回歸(表3)，結果顯示“舊病復診”“術后短期復診”者比“新發不適”者傾向于重復問診；眼表、眼底、葡萄膜疾病患者傾向于重復問診，而屈光患者傾向單次問診；同時患有三種及以上眼病的患者傾向于重復問診。

2.3 重復問診次數的影響因素分析將患者的年齡、性別、就診目的、眼病種類、眼病數量同時納入負二項回歸分析。單因素分析顯示“舊病復診”(IRR：1.08，P=0.038)、“術后短期復診”者(IRR：1.18，P=0.001)比“新發不適”者重復問診次數更多；青光眼/疑似青光眼(IRR：0.88，P=0.002)、晶狀體(IRR：0.86，P=0.012)疾病重復次數較少，眼表(IRR：1.07，P=0.021)、眼底(IRR：1.09，P=0.014)、葡萄膜(IRR：1.13，P=0.049)患者重復問診次數較多，見表4。

多因素分析與單因素結果基本一致，“舊病復診”“術后短期復診”者比“新發不適”者重復問診次數更多；青光眼/疑似青光眼、晶狀體疾病重復問診次數較少，眼表患者重復問診次數較多，但眼底、葡萄膜疾病對問診次數的影響不再具有統計學顯著性(表5)。

3 討論

本研究觀察分析了2020-02-01/03-15使用中山眼科中心互聯網醫院“專家問診”線上服務的9831人次患者的特征及其就診模式。結果表明，線上專家診療為不同年齡、性別、眼病種類及就診目的的患者提供了醫療服務。線上問診人次中，重復問診超過一半。單次、重復問診最主要的問診目的均是舊病復診。與單次問診患者相比，重復問診患者中，目的為舊病復診與術后復查者較多，眼表、眼底、葡萄膜疾病患者較多，患有兩種及以上眼病者占比較多。屈光患者傾向單次問診，而舊病復診、術后短期復診，眼底、葡萄膜疾病傾向重復問診。重復問診的患者中，舊病復診、術后隨訪較新發不適重復次數更多；晶狀體與青光眼/疑似青光眼疾病重復問診次數較少，眼表疾病重復問診次數較多。

表1 單次問診與重復問診者的特征分析與比較n=3934

表2 重復問診患者的亞組分析n=1967

圖4 單次問診與重復問診者及重復問診者亞組特征分析 A：單次問診與重復問診患者就診目的比較；B：不同次數重復問診患者就診目的比較；C：不同眼病類型患者單次問診與重復問診比較；D：不同眼病類型患者重復問診不同次數比較；E： 單次問診與重復問診患者單人眼病數量的比較；F：不同次數重復問診患者單人眼病數量的比較。

表3 Logistic回歸分析患者是否重復問診的影響因素n=3934

3.1 互聯網醫療是為群眾提供眼病服務的有效模式隨著互聯網技術的迅速發展與成熟，近年來“互聯網+醫療健康”服務新模式新業態蓬勃發展，為方便群眾就醫、提高優質醫療資源的可及性、提升醫療服務質量效率發揮了重要作用，國務院辦公廳也于2018-04-28印發《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》加以進一步支持與引導[6]。

表4 患者重復問診次數影響因素單因素分析n=1967

表5 患者重復問診次數影響因素多因素分析n=1967

在新冠疫情期間，互聯網醫療在為群眾提供眼病服務方面也突顯出其與傳統就醫模式相比獨特的優勢，互聯網診療成為醫療服務的一個重要組成部分[7]。受疫情影響，線下問診坐診醫生數量、排班均減少，來自周邊甚至省外患者的出行也受限制。中山眼科中心根據疫情變化，在減少線下就診的同時，迅速開放了覆蓋周一到周日的線上“專家問診”，為緩解疫情期間醫療資源的緊缺、滿足群眾眼病就醫需求發揮積極作用，為不同年齡段、不同眼病種類和就診目的的患者及時提供了線上醫療服務。

3.2 重復問診是眼科患者線上問診的重要特征研究期間納入的總人次中5912人次(60.13%)為重復問診，且重復問診者中，42.66%(839人)重復次數為3次及以上，這表明“重復問診”是眼科患者線上問診的一個重要特征。線下就診模式下，患者在單次就診過程中，也存在遺留未解決的疑問。但是線下就診受時間成本、號源的影響，患者可能放棄再次咨詢、就診。而在線上問診模式中，咨詢時間自由、場地不受限制、號源充足，醫療資源的可及性極大提高，患者短時間內的重復問診的需求體現更明顯。這一特征不僅在眼科，在其它疾病也可能具有類似表現。

3.3 線上問診以舊病復診為主，而新發不適者較少單次、重復問診患者中均以舊病復診為主要目的，而新發不適者較少。提示對于診斷未明的、新近出現的眼部不適，在就診模式上患者可能仍然更傾向于傳統的線下就診模式。

可能的原因在于目前線上“專家問診”時，醫生可利用的檢查資料較少，局限于患者的舊病歷、已經做好的檢查，和自行拍攝的眼部圖片，而無法針對性的在線進行遠程實時檢查。這使醫生無法根據病情實時開出并獲得相應的檢查結果，降低了對病情評估判斷的能力，繼而使新發不適的患者在線上問診過程中，在目前的條件和資源下，難以獲得滿意的診療效果。社區檢查平臺結合人工智能技術有望提高互聯網醫療對新發不適患者的診療能力。

為提高互聯網醫療對新發不適患者的診療能力，應進一步完善“互聯網+醫療健康”的支撐體系，包括建立基于社區的醫療檢查平臺，并在保障數據安全的前提下加快實現不同層級醫院的醫療信息網絡互通共享[6]。國家衛健委在遠程醫療工作方案及后續的文件、工作中，也先后提出了對互聯網醫療服務建設的不同層次的要求，指出要在繼續擴大遠程醫療服務覆蓋面的基礎上，著力拓展遠程醫療服務內涵[8]。

在布局基于社區的醫療檢查平臺的基礎上，結合人工智能(artificial intelligence, AI)的應用也為眼病互聯網診療提供新的可能。AI技術對于圖像資料識別的優勢，為基于眼部形態、結構改變的眼病診斷帶來革命性變化[9]。中山眼科中心前期基于嬰幼兒行為視頻、眼前段照相、廣域眼底照相等多種影像資料研發出相應AI輔助眼病診療系統，并在多家合作醫院及基層社區衛生服務中心得到應用[3, 10-11]。另外，中山眼科中心及國內外其它研究組已建立了針對圓錐角膜、青光眼、白內障、糖尿病視網膜病變、年齡相關性黃斑變性等的多種眼前、后段病變的AI診斷模型[12-16]。這些基于大規模圖像特征學習的AI模型不斷完善，為建立綜合眼病智能輔助診斷系統提供技術支撐。多網點檢查資料的采集、智能判讀與互通，可以有效完成眼科常見病的篩查和輔助診斷，進一步助力于互聯網醫療的診療能力和服務效率。

3.4 病程遷延和需要長期治療的疾病是眼科患者線上問診的主要病種與患者線上問診主要目的為“舊病復診”相一致，從病種上看，線上問診患者以眼表、青光眼/疑似青光眼、眼底疾病這些病程遷延、需要長期治療的疾病居多。這些病種在整個病程中需要根據病情變化，對用藥等治療方案進行調整或續藥。線上問診后，若無法同時解決患者的用藥需求，患者無法真正直接享受到互聯網醫療帶來的紅利。因此，中山眼科中心及時建設完善了在線處方平臺和藥品配送，于2020-02-17起，中山眼科中心互聯網醫院新增一項服務——復診患者(中山眼科中心有過就診記錄的患者)可實現在線續方、藥品快遞到家，建立互聯網眼科診療的閉環服務體系，使群眾真正享受到互聯網醫療帶來的便利[17]。

3.5 智能問答可作為“專家問診”的有效補充和支持“專家問診”線上服務的患者中，“術后短期復診” 即3mo內接受過眼科手術的患者也占相當大一部分(單次組：8.49%，重復組：13.5%)，且這類患者傾向于重復且多次的問診。這說明術后短期的患者非常關注與手術相關的治療、護理等問題。

這一大類與手術后早期相關的問題，在包括眼科在內的各個側重手術治療的科室，實際上已經形成相對成熟的宣教、指引流程。因此，這類具有“標準化答案”的問題的解答，可借助智能問答機器人，依據患者填寫的病種或眼科亞專科設置提問關鍵詞，自動提供相應答案。智能問答不依賴于醫生，可實現全天24h服務，有望更有效地滿足了民眾了解術后治療、護理細節的需求。

本研究的優勢在于首次對眼病線上問診患者的就診模式及其影響因素進行了系統分析，從問診次數、就診目的、疾病類型與患病種類四個方面揭示了線上問診患者的就診特征。局限性在于時間跨度較短，且疫情期間線下就診與非疫情期存在明顯不同，本研究得到的結論是否具有普遍性，需要進一步的驗證。

我們的研究顯示，新冠疫情期間，互聯網醫療是為群眾提供眼病服務的有效模式。眼科患者線上就診的疾病種類、就診目的與所患眼病數量均影響患者是否重復問診及問診次數，應根據患者的就診需求與模式調整眼科不同亞專科線上接診醫生的數量與排班。互聯網醫療的軟、硬件配套的完善，包括AI技術的應用、檢查平臺的建設等，有望進一步提高互聯網醫療對眼病的診療能力。