基于SERVQUAL模型的手術追溯系統的設計與應用

王毅豪，袁駿毅，侯旭敏

上海市胸科醫院/上海交通大學醫學院附屬胸科醫院 a.信息中心；b.院長辦公室，上海 200030

引言

近年來無線射頻識別技術（Radio Frequency Identification，RFID）得到廣泛的重視，其具有存儲容量大、使用壽命長、操作距離長、可重復使用、識別速度快等優點，為手術追溯系統的建設奠定了基礎[1]。國內外學者對手術追溯系統做了大量研究探索，但主要集中在手術器械、手術植入物和手術毒麻藥品管理，缺乏基于手術患者的信息化建設研究[2-4]。手術追溯系統的建設可以有效提高手術質量和安全，通過對手術全過程進行記錄和追蹤，可以及時發現和解決手術過程中的問題，避免因疏忽或失誤導致手術失敗或患者出現不良反應[5]。此外，手術追溯系統還可以幫助醫生和護士更好地了解患者的病情和手術需求，提高手術的準確性和效率。隨著信息技術的快速發展，醫療信息化已經成為醫療行業的重要趨勢。手術追溯系統是醫療信息化建設的重要組成部分，其可以為醫院管理提供支撐以及為患者提供更好的服務，促進醫療行業的健康發展。本研究探索患者手術信息的量化和使用，基于服務質量（Service Quality，SERVQUAL）模型實證分析手術追溯系統的服務質量并提出改進措施，以期為其他醫療機構研究手術追溯提供參考依據。

1 技術架構

手術追溯系統采用B/S 架構，使用兩臺高性能服務器分別作為數據庫服務器和應用服務器。數據庫采用SQL Server 2015 版本，服務器使用Windows Server 2018 版本，整體架構圖如圖1 所示。通過虛擬防火墻、內外網隔離和服務器隔離的雙重防護，保障手術追溯系統的數據安全和網絡安全[6]。整體架構由業務層、數據層、應用層和終端層組成，業務層主要通過SQL 數據庫的發布和訂閱功能從定位系統、手麻系統、手術排班系統和SPD 系統中將數據匯集到訂閱庫中。發布訂閱功能因其異步和去耦合的特性已被廣泛應用于大規模的信息傳輸系統中[7]。數據層通過高性能服務器對數據進行清洗并將數據量化成手術指標。醫療數據具有多源、多模態、異構且分散存儲的特點，開展多中心數據治理能夠提高研究數據質量[8]。應用層提供指標查詢服務、手術示蹤服務和消息提醒服務。終端層提供對手術指標和推送消息的展示功能。另一方面，系統通過歷史手術數據的大數據分析，智能預測出不同類型手術的手術時長。最后，在終端層通過電腦、候診大屏和手機等硬件設備載體，為患者家屬、醫生、護士和醫院管理者提供高質量的數據服務，提升醫院精細化管理水平，助力醫院加速實現數字化轉型。

2 功能模塊

手術追溯系統功能模塊包括手術患者追溯指揮艙、家屬等候大屏、手術患者智能手環和醫護消息智能提醒。面向醫生、護士、患者、家屬和醫院管理者，提供手術全流程數據的智慧管理，實現手術質量和服務的雙提升。

2.1 家屬等候大屏

家屬等候大屏能夠實時展示手術患者狀態，包括離開病區、進入手術間、麻醉開始、手術中、蘇醒中和進入病房等。家屬通過等候大屏能夠及時了解手術患者的情況，有效緩解家屬焦慮的情緒，并提高患者滿意度。基于RFID 手術患者智能手環，系統能夠實時獲取患者所在位置，實現精準定位。系統采用交叉位運算對傳輸信息進行加密，將數據中的位進行重新排列從而實現壓縮效果，在防止攻擊者惡意入侵的同時，使得協議能夠達到超輕量級別，且能夠較好地滿足系統所需要的安全性，適用于低成本的移動RFID 系統中[9-10]。手術患者智能手環全程記錄患者從離開病區到回到病區的18 個時間節點，真正意義上實現了手術閉環管理，使手術狀態全程可追溯。基于RFID 的全域感知，實現數據指標量化、智能數據預測和智能數據分析，為醫院管理者決策提供數據支撐，有效提升醫院管理效率和醫院服務水平。

2.2 醫護消息智能提醒

手術追溯系統智能消息提醒功能分為預測提醒和實時提醒兩部分。預測提醒是通過對歷史手術時長的大數據分析，在病區護士通過掌上電腦綁定智能手環時，預測患者手術開始時間，推送給手術室，保障開臺工作準確進行。實時提醒是通過智能手環獲取實時定位，在手術結束時提醒病區護士做好接病人準備，并提醒下一臺手術醫生前往手術室。智能消息推送是通過消息集成平臺實現，消息集成平臺的構建能夠規范單點消息提醒和預警，有效降低用戶對關鍵預警信息的漏讀率，提升醫療安全和質量[11]。數據驅動下，縮短手術患者各環節的銜接時間，提高手術開臺準點率，提升醫院手術效率和手術資源利用率。

2.3 手術患者追溯指揮艙

結合醫院實際情況和信息化建設基礎，經過研究討論總結出關鍵指標集10 項和手術指標40 項。關鍵指標集包括：近7 d 關鍵點位等待時長、近7 d 手術房間手術人次/手術患者綁定率、各病區手術排班占比、總手術人次、準臺數、手術室實時動態、耗材剩余數量、復蘇室人數、停刀信息和手術明細。

手術患者追溯指揮艙主界面如圖2 所示，手術指標以圖表展示為主，醫院管理者可以清晰地看到手術室的實時動態，有效提高醫院精細化管理水平。界面上的數據圖表均支持下鉆功能，系統能夠根據需要展示每個指標的明細數據，如點擊各病區手術排班實時占比餅圖，系統能夠自動跳轉到各病區手術排班明細展示頁面；如點擊當月總手術人次，系統能夠根據手術日期和手術等級展示手術明細。

圖2 手術患者追溯指揮艙主界面

3 應用效果

手術追溯系統于2020 年1 月正式上線，通過對接手術定位系統、手術麻醉系統、手術排班系統和手術供應鏈管理系統，患者手術數據被清洗、校驗、整合、量化成10 個手術指標集和40 項具體手術指標。本研究對象為醫院年度質量管理考核的核心指標，將手術追溯系統上線前后半年的指標情況設為對照組和觀察組。采用SPSS 24.0 軟件對數據進行統計分析，計量數據用±s表示，行t檢驗，以P＜0.05 為差異有統計學意義。

醫院年度質量管理考核的核心指標（手術接臺時間、CT 定位等待時間和CT 定位后等待時間）系統上線前后的對比如表1 所示，觀察組的各項時間均顯著低于對照組（P＜0.05）。系統上線后有效提升了手術室和外科醫生的工作效率。手術接臺時間直接影響每天手術臺次數量，通過手術消息提醒和智能算法使手術接臺時間縮短了7.7%，使醫院能夠每天為更多的患者進行手術，提升了患者滿意度和醫療服務質量。手術CT 定位可以在術前明確病灶位置，手術追溯系統上線后助力醫療流程優化，患者平均CT 定位等待時間縮短了35.8%。大數據賦能下消除了手術信息孤島現象，為醫院管理者提供了決策的基礎，支撐醫院精細化管理高質量發展。

表1 手術追溯系統上線前后核心指標對比（±s，min）

表1 手術追溯系統上線前后核心指標對比（±s，min）

組別手術接臺時間CT定位等待時間CT定位后等待時間對照組60.95±2.0817.89±0.9238.24±0.97觀察組56.28±1.3811.49±1.2733.37±1.40 t值3.5916.647.60 P值0.016＜0.0010.001

4 評估體系

4.1 SERVQUAL模型

SERVQUAL 模型在1985 年由美國營銷領域PZB研究團隊提出，是國內外學術界研究服務質量的關鍵模型，從有形性、可靠性、響應性、保證性、移情性5 個維度來探索服務質量[12]。SERVQUAL 理論強調顧客對服務質量的實際感知，是一種客觀的服務質量評價方法[13]，通過SERVQUAL 量表對系統服務質量進行評估，能夠為系統進一步優化提供參考。

4.2 手術追溯系統服務質量評估量表

本研究顧問小組通過對醫生、護士、醫務管理人員代表進行焦點訪談，訪談結果顯示臨床對軟件的穩定性和操作便捷性非常關注，醫務管理人員則對數據指標的準確性更為重視。根據訪談結果結合SERVQUAL 模型5 個維度，經過顧問小組頭腦風暴形成手術追溯系統服務質量評估量表，見表2。

表2 手術追溯系統服務質量評估量表

5 實證分析

5.1 調查對象及方法

本研究隨機選取外科臨床醫生、外科病區護士和醫務管理人員作為調查對象，其中男性占比為74.55%，在院工作3 年以上人員占比為80.91%。調查以問卷的形式進行，共包含22 個小項，采用李克特（Likert Scale）七分制量表編制，分為非常不滿意、不滿意、比較不滿意、一般、比較滿意、滿意、非常滿意[14]。研究共發放問卷110 份，實際回收有效問卷79 份，有效率為71.82%。

5.2 調查問卷的信度檢驗

采用SPSS 24.0 軟件，通過對79 份有效問卷的數據進行統計分析，計算問卷的Cronbach’s α 系數，從而驗證問卷內部一致性信度[15]。5 個維度的Cronbach’sα系數分別為：0.821、0.892、0.843、0.832、0.806，系數均大于0.8 說明問卷可信度較高，具有較好的一致性。

5.3 結果與分析

對有效回收問卷進行定量分析，手術追溯系統服務質量評分均值如表3 所示。從期望與感知的差距角度分析可知，指標T5、L1、L4 和L5 的服務質量評分為0.114、0.240、0.329 和0.317 分，超過用戶預期，說明系統可靠性較好；而指標A1 和A2 的服務質量評分為-1.101 分和-1.013 分，與預期差距較大，說明系統保證性需要加強關注。整體上看大部分指標的用戶感知和期望存在一定差距，所有指標的平均得分為（-0.432±0.424）分。

表3 手術追溯系統服務質量評分平均值（分）

本研究通過四分圖法對問卷結果進行定性分析，見圖3。感知得分作為X 軸，期望得分作為Y 軸，X ∈[4.228，6.430]，Y ∈[5.215，6.253]，把X=5.3 和Y=5.7 作為分區線構建四分圖模型。A 區為優勢區，說明指標A3、L1、L2、L5、T2、T3、R3 和E1 具有高重要性和高滿意度，手術指揮艙界面圖表展示風格應該繼續保持并發揚。B 區為修補區，說明指標A1、T1 和L6具有高重要性和低滿意度，后續需要重點關注設備維修速度并進行整改。C 區為機會區，說明指標A2、T4、T6、T7、R1、R2、E2 和E3 具有低重要性和低滿意度，后續可以暫時把重心放在其他指標上面，其對整體的影響非常小。D 區為維持區，說明指標L3、L4 和T5 具有低重要性和高滿意度，后續可以考慮發揮智能手環定位準確性高的優勢，使其向優勢區發展。

圖3 手術追溯系統服務質量四分圖模型

6 討論與總結

相較于以往建設的手術追溯系統大多從手術器械、手術植入物和手術毒麻藥品管理角度出發，本研究從手術患者角度出發，基于SERVQUAL 模型建立手術追溯系統服務質量評估量表，通過問卷調查法統計分析后得出優勢區、修補區、機會區和維持區的手術指標，為系統后續改進和優化提供了依據，手術追溯系統的成功上線有效提升了醫院手術的精細化管理水平。

6.1 探索新技術提高患者智能手環精準度

四分圖模型顯示指標L3 處于維持區，應繼續提升智能手環定位準確性，未來有望向優勢區發展。患者智能手環作為手術追溯系統重要的組成部分之一，承擔著手術全生命周期數據采集的重要工作，是建立起患者手術閉環的媒介和橋梁。智能手環的精確度將直接影響后續數據指標的量化和管理者的決策。RFID 技術由于其非接觸的特性會遇到信息碰撞的問題，未來應繼續優化算法避免發生信息碰撞，提高智能手環精確度；另一方面隨著網絡技術的發展，探索RFID 和Wi-Fi 6 相結合實現多網合一，有助于更高效的通道訪問和節省智能手環能耗。兩種通信技術緊密融合后，其所具備的各種特性能優化整個網絡通信能力，更好地滿足新型業務需求[16]。

6.2 深入挖掘患者手術數據背后的巨大價值

由指標L6 處于修補區可知，數據準確性方面是用戶重點關注的方向，未來應該重點提升數據質量。大數據賦能醫院數字化轉型背景下，如何利用信息化手段更好地為患者服務是未來研究的主要方向。外科手術作為醫院的核心業務，具有流程復雜、管理難度大等特點，手術追溯系統通過數據的抽取和量化，將多維度的數據匯聚到一起，使醫院管理者能夠快速了解醫院手術實際情況。隨著人工智能技術的發展，手術追溯系統必定會創造更大的價值，從原來被動式的數據處理變為主動式機器學習，數據賦能下將發現并解決現有流程中的不足，持續提升手術效率，提高患者滿意度。

6.3 持續優化手術追溯系統服務質量評估量表

本研究服務質量調查結果同時指明了系統未來改進的方向，秉持PDCA 持續改進精神和服務至上的理念，后續應定期開展問卷調研對手術追溯系統的服務質量進行評估[17]。SERVQUAL 手術追溯系統評估量表從5 個基礎維度和22 項指標進行評估，每次評估前應對量表進行調整從而保證評估結果的真實性和可靠性，如加入新的評價維度、增加和刪減評價指標等[18]。未來完善后的手術追溯系統評估量表有望向全市推廣，為其他醫療機構研究和評估信息系統服務質量提供參考。

綜上所述，基于SERVQUAL 模型的研究可以為手術追溯系統的評估和改進提供依據，從而保證系統的長期穩定運營。手術追溯系統的成功建立提升了醫院信息化管理水平，同時優化了患者的手術體驗。