基于用戶滿意度進行江西省智慧醫療項目研究
——以南昌市為例

王建文 邢鐵奇 吳佳萍 劉曦

1.福建工程學院；2.南昌大學

一、緒論

（一）研究背景

從近年來我國醫療改革中關于醫療信息化方面的內容中可以很直接的發現，相關政策關注重點從以醫院為中心的醫院數字化建設，轉向以病人臨床為中心的CIS系統建設和區域信息化建設，而醫療大數據和互聯網醫療已經成為國家醫療改革的重點和發展的方向，因此智慧醫療就顯得非常重要。

按照國家和江西省南昌市的醫療發展要求，南昌市在智慧醫療項目建設上緊跟國家的步伐，把智慧醫療項目作為鼓勵醫療機構應用與互聯網結合等信息技術拓展的醫療服務空間和內容，構建線上線下一體化醫療服務模式。支持醫療衛生機構、符合條件的第三方機構搭建互聯網信息平臺。

智慧醫療項目在運營過程中的客戶滿意度與客戶忠誠度如何？是本次探索和研究的課題，“以需求為導向，以問題為突破點”是我們解決問題的方法。

（二）文獻綜述

（1）智慧醫療定義

智慧醫療英文簡稱WIT120。智慧醫療就是一套融合物聯網、云計算等技術，以患者數據為中心的醫療服務模式，采用新型傳感器、物聯網、通信等技術結合現代醫學理念，構建出以電子健康檔案為中心的區域醫療信息平臺，將醫院之間的業務流程進行整合，實現資源優化，真正做到以病人為中心的智慧醫療。[1]未來，智慧醫療系統應建立醫療數據互通平臺，既要為普通人提供健康管理相關服務，同時也可改善醫生的就業生態、患者就診生態和慢性病管理的生態，傳播健康的生活理念。[2]

（2）智慧醫療研究現狀

智慧城市作為未來城市發展的趨勢，智慧醫療也已經成為了醫療管理和服務的重要組成部分。[3]隨著信息技術的發展，我國正加速推進智慧醫療模式，該模式能夠高效的分析和處理海量的醫療信息數據，促進我國醫療體系實現跨越式的發展，這引起了眾多學者的關注和實踐。[4]馮永等人認為要探索和解決5G醫療時代下醫療體系的新模式和新問題，需要在頂層設計的基礎上，政府、企業、醫院和民眾共同參與合作。[5]

（3）國內外研究現狀

微軟公司于2007年推出Health Vault基于網絡存儲的衛生健康服務平臺后，谷歌、蘋果于2014年推出Google Fit、Health Kit。據相關數據顯示，2016至2018年全球智慧醫療服務支出年復合增長率約為60%，在2019年全球智慧醫療服務產業規模達到4000億美元。2017年我國醫療信息化市場規模約為457億元，2018年中國醫療信息化市場規模約為550億元，未來五年（2018-2022）年均復合增長率約為20.05%，2022年將達到1142億元。

（4）南昌市研究現狀

目前，南昌市醫療衛生資源存在集中性均衡性共享性較弱、便民體驗感不強、專業市場化運營缺失等問題，在產業規劃布局方面尚無醫療衛生相關行業的國有公司。

2020年初，南昌大學第一附屬醫院互聯網醫院已進入內測，即將上線。這是我省設立的首家互聯網醫院。今后，依托互聯網醫院平臺，南昌大學第一附屬醫院互聯網醫院將運用多元化方式為患者提供醫療服務。

（5）客戶滿意度研究綜述

客戶滿意度，即為Customer Satisfaction Degree，簡稱CSD，是客戶在對購買的對象以及過程中主觀的情感反饋，是測量統計客戶滿意的指標之一。通過創造不同的服務體驗，強化其感知價值，可以提高顧客的滿意度。[6]學術界對客戶滿意的定義眾多。例如，齊小玲等人認為患者滿意度是患者對就醫體驗的真實反饋，要提高患者滿意度，解決患者就醫難的問題，提高醫療服務質量，推動智慧醫院服務模式的建立是大勢所趨；[7]汪莉霞認為提高顧客滿意度可以增加用戶黏性，也就是顧客會更依賴企業的平臺，而用戶黏性對客戶信任的影響是正向顯著，那么極大的提高顧客滿意度，顧客才會通過企業的平臺去購買他們所需的商品以及服務，繼而向該平臺企業的其他消費者進行推薦商品和鼓勵購買；[8]陳憲鵬等人認為滿意度是建立在購買前消費者對產品預期與購買后對產品質量的認識,以兩者間的差距來表示滿意或不滿意。可見,顧客滿意是一種結合事實與情感因素的綜合評價。[9]胡富宇等人認為醫院員工滿意是提高患者滿意度的前提，滿意度應當從內部、外部兩方共同考慮。[10]醫院作為員工職業生涯得以存在和發展的載體，只有基于員工滿意，才能讓他的患者得到滿意。把員工視為顧客，將組織的內部員工與外部客戶統一為組織的顧客，強調內部顧客與外部顧客具有相等的重要性[11]。

（三）研究方法

本研究旨在研究結合智慧醫療發展現狀的客戶滿意度。本研究希望通過分析文獻資料建立模型做出假設，針對問卷統計數據，借助SPPS軟件開展探索性因子分析，獲取影響滿意度的關鍵因子；然后，利用LISREL軟件開展驗證性因子分析，進一步驗證關鍵影響因子。通過實證分析，為智慧醫療產品的發展提供改進方向，促進智慧醫療的發展。

二、調查設計

（一）調查對象

本次調查的主要目的是研究中國最新推出的智慧醫療這一新型“互聯網+醫療”在社會的認知、對現有認知的滿意度以及其未來的發展前景，本次研究的參與對象是南昌市有使用互聯網技術載體能力的大眾人群，被調查者在不同年齡、職業、文化程度等均有分布；訪談對象為醫生、政府公務人員、年長者。

（二）樣本量的確定和分配

在整個采樣過程中，樣本量的選擇至關重要。根據樣本容量計算公式：

計算得到n≥385，在實際調查中調整公式為：調整后樣本量=調整前樣本量/問卷的有效率，即計算調整后算得n≥ 401，故最終確定樣本量為N=415。按照四個轄區的人口比例進行分層抽樣，具體實施如下：

圖1.樣本量分析圖

（三）信度分析

本次調查實發問卷415份（含預調查），其中紙質問卷288份，電子版127份，有效問卷408份。采用Cronbach’s ALPha（克倫巴赫）系數，應用于非二分法計分的測試問卷信度，計算公式為：

利用SPSS對408份有效問卷數據進行了可靠性分析，ALPha信度系數即該測試的內部一致性信度系數為0.965，據此問卷的內部一致性信度較理想。

三、數據分析

（一）調查數據概要

表1 問卷基本信息數據

（二）影響智慧醫療普及程度的因素分析

考慮到受訪者對智慧醫療的了解程度可能會受到性別、年齡、職業、學歷、戶口類型以及是否購買商業保險等因素的影響。因此通過卡方檢驗和交叉列聯表分析驗證。

原假設H0:各項基本信息對受訪者了解智慧醫療的程度均沒有顯著性影響。檢驗結果如下：

表2 卡方檢驗結果

由表2可知，年齡、職業、戶口類型以及是否購買商業保險都在5%的顯著水平下均通過檢驗，說明以上四個因素對受訪者對智慧醫療的了解程度都存在著顯著影響，其余在5%的顯著水平下未通過檢驗，說明這兩個因素對受訪者了解智慧醫療的影響程度并不顯著。由此，進一步將年齡、職業、戶口類型以及是否購買商業保險進一步進行交叉分析。

結果表明，①各個年齡階段的人群對于智慧醫療還是較為陌生。在目前人工智能時代來臨之際，如何通過有效的宣傳方式將這一新型醫療方法在各群體中普及是智慧醫療日后發展的關鍵所在。②職業的不同，對智慧醫療的了解程度會有許多差異，公務員、企事業職員對智慧醫療的了解程度普遍相對較高，而學生、自由職業者、農民及退伍軍人群體對智慧醫療的了解程度普遍較低。③由于戶口類型不同而導致受訪者對智慧醫療的了解程度有所不同，城鎮居民的了解程度普遍相對較高，農業戶口的受訪者對與智慧醫療的了解程度較差。④是否購買過商業保險對于受訪者對智慧醫療的了解程度也存在一定的影響，購買過商業保險的人群有56.68%對智慧醫療的了解程度達到了基本了解及以上，而未曾購買過商業保險的人群僅36.02%對智慧醫療的了解程度達到了基本了解及以上。

（三）傳統醫療模式的優缺點分析

將所有調查者的選擇傾向聚集，借助python編程語言制成的詞云圖可知：傳統智慧醫療因為其可以讓病人有真實的體驗感得到被訪者的普遍認可，其次是因為便捷安全。而因為排隊等候時間過長、人流量過大、醫患關系緊張、醫療資源分配不均勻都是被訪者選擇的重點項目，近年來人們對傳統醫療的抱怨日益增多，由此可見，智慧醫療將擁有很大的市場空間。醫院應構架外部與內部顧客的關系。

（四）南昌市智慧醫療的大眾普及度

將所有調查者的選擇傾向聚集可知：大眾現階段接觸最多的智慧醫療是“線上掛號”，與其他幾種智慧醫療的普及度拉開了不小的差距。而被訪者普遍認為大眾因堅持“傳統觀念”、政府宣傳力度不夠、地區經濟發展水平不高為南昌市智慧醫療發展現狀不好的主要原因，而也有少部分被訪者認為其原因是病人需求不足、醫療物聯網發展不成熟以及操作復雜，在未來我們需要對這些方面進行重點關注。

四、智慧醫療受眾群體的價值導向及發展前景分析

（一）受眾群體價值導向的因子分析

在統計分析回收問卷數據的基礎上，借助 SPSS 軟件進行探索性因子分析，得到的 KMO 值為 0.967，說明符合因子分析的條件。再采用主成分分析法、最大方差旋轉法分析，共獲得 1個特征值大于 1 的因子，指定提取了3個因子，3個因子共解釋了原有變量總方差的80.907%，因子分析效果理想。考慮到樣本數量較少，我們認為這個總解釋度仍在可接受范圍內。3 個因子的克朗巴哈系數 α 均超過 0.7 的常用標準，說明所用量表具有較好的信度。

（二）用戶受眾群體的價值導向

在進行因子分析之后，為了對因子分析的結果進行驗證，同時為了進一步探究各個觀測變量與潛在變量之間以及潛在變量彼此間的關系。

表3 智慧醫療受眾群體的價值導向的模型擬合指數

整體來看，智慧醫療的受眾群體的價值取向和醫療質量、醫療體驗、醫療體驗三個一階潛變量之間的路徑系數分別為0.98、0.97、0.99，表明三個因素對智慧醫療的受眾群體的價值取向有正向影響。

（三）發展前景logistic回歸

為了探究大眾對智慧醫療發展前景的看法受到哪些因素的影響，本文運用二元logistic回歸模型進行分析。回歸結果如表4所示：

表4.logistic回歸結果

由表4可知，在給定顯著性水平0.05的情況下，僅有對智慧醫療的了解程度、對智慧醫療能否有助于偏遠地區的醫療水平提升的評價這2個解釋變量是顯著的。剔除不顯著的解釋變量之后，得到回歸結果如表5所示：

表5.剔除不顯著變量后的logistic回歸結果

用X1、X2來表示這3個解釋變量，即令X1為智慧醫療的了解程度，X2對智慧醫療能否有助于偏遠地區的醫療水平提升的評價，可得出logistic回歸的表達式為：

根據上述邏輯回歸結果可的，解釋變量X1的系數為-0.398，即在其他解釋變量保持不變的情況下，對智慧醫療越了解的群體對智慧醫療未來的發展前景越樂觀。解釋變量X2的系數為-1.577，認為智慧醫療能有助于偏遠地區醫療水平提升的群體要更看好智慧醫療未來的發展前景。且智慧醫療能否有助于偏遠地區的醫療水平提升相對于對智慧醫療得了解程度來說對人們是否看好智慧醫療的發展前景的影響更大，因此在未來智慧醫療的普及過程中，不僅僅只是加大宣傳力度，更應發揮智慧醫療的優勢，為偏遠地區醫療水平的提升做出貢獻。患者更多從就醫全流程設計，并判斷內部顧客在為外部顧客提供優質服務時的滿意度結果指標，進而找到影響患者服務需求以及期望的重要因素，以持續將評價作為一種重要的結果研究，形成良性的閉環管理模式。[12]

五、結論與建議

（一）研究結論

依據提出的研究架構、研究目的及資料分析的結果做出綜合性歸納整理，并將研究假設論證結果，做出具體結論及提出相關建議。現將智慧醫療滿意度調查進行整理，詳述如下：

1.傳統醫療現狀

因為傳統醫療現有的排隊等候時間過長、醫患關系緊張、醫療資源分配不均勻等問題長期存在。此次新型冠狀病毒傳播期間，醫院作為高風險地區，為了減少接觸感染，智慧醫療獲得發展空間，通過將互聯網與醫療相結合來提高患者對醫院的滿意度。

2.智慧醫療現狀

通過調查分析南昌市智慧醫療的發展現狀，年齡、職業、戶口類型以及是否購買商業保險對受訪者對智慧醫療的了解程度都存在著顯著影響。2020年初南昌大學第一附屬醫院互聯網醫院即將上線。但由于醫療物聯網發展的不成熟以及宣傳力度的不足等問題，南昌市目前的智慧醫療發展還處于萌芽期。

3.南昌市智慧醫療發展趨勢

根據調研分析得出：對智慧醫療越了解的群體對智慧醫療未來的發展前景越樂觀。目前南昌市智慧醫療已投入使用，在此次疫情期間更是得到了很好的運用，降低了二次傳播的風險。我們預計在未來幾年內，更多的人不再堅持傳統觀念而去使用智慧醫療，南昌市智慧醫療普及度會大幅度提高，覆蓋面更廣。

六、研究建議

基于本研究結果，對南昌市智慧醫療提出以下幾點建議：

1.完善服務質量體系。高品質的產品和服務是最有力的競爭優勢，醫院以及相關企業想要獲得長遠發展，必須要在智慧醫療產品進行交易或使用時，從服務質量的維度入手，建立其相關的品牌形象。

2.注重客戶感知價值，激發客戶分享意愿。企業及醫院應注重客戶的使用體驗。不論是基于APP還是相關服務的功能的公眾號，平臺都會在客戶中心里設置“分享模塊”，有利于智慧醫療的推廣。

3.智慧醫療監管體制完善的需求。為了保護消費者的合法權益，完善網絡法規并建立誠信體系。除了政府要在打造健康有序的智慧醫療體驗環境上加強進度，還要從自身價值觀入手，真正做好產品、好服務，和客戶互利互惠，形成模范作用。

4.加大宣傳力度。智慧醫療的普及是當前南昌市智慧醫療發展的重中之重，很多人對智慧醫療的了解還只停留在線上掛號，應制定完整的宣傳方案，制定宣傳體系，將智慧醫療融入到居民的生活中，讓更多人受惠。

5.助力偏遠地區醫療水平提升,提升智慧醫療知名度。目前江西省還有很多鄉鎮醫療水平較低，以通過智慧醫療的大數據普及，給更多偏遠地區的人們帶來福利發揮智慧醫療的優勢為偏遠地區醫療水平的提升做出貢獻。