智能導(dǎo)檢系統(tǒng)在體檢中心的應(yīng)用和評(píng)估

陳 鋼，陳燕芬，路 平，馬 驍

（1.中日友好醫(yī)院 健康體檢中心，北京 100029；2.中日友好醫(yī)院 科研處，北京 100029）

隨著人們對(duì)自身健康的重視，參加定期體檢的人群逐年增長(zhǎng)，2018年我國(guó)參加健康體檢的人群已經(jīng)超過(guò)4 億人[1]。由于各體檢中心業(yè)務(wù)量的急劇上升，如何提升客戶的體檢體驗(yàn)是每個(gè)體檢中心面臨的重要問(wèn)題。中日友好醫(yī)院健康體檢中心于2018年4月啟用了智能導(dǎo)檢系統(tǒng)，經(jīng)過(guò)不斷探索與改進(jìn)，系統(tǒng)平穩(wěn)運(yùn)行，成為工作中不可缺少的工具。通過(guò)對(duì)導(dǎo)檢系統(tǒng)運(yùn)行中產(chǎn)生數(shù)據(jù)的進(jìn)一步分析，我們能量化體檢的流程信息，同時(shí)也可以評(píng)估智能導(dǎo)檢系統(tǒng)的運(yùn)行效果。

1 資料和方法

1.1 智能導(dǎo)檢系統(tǒng)的工作流程

智能導(dǎo)檢系統(tǒng)的軟件布置在醫(yī)院內(nèi)網(wǎng)，與醫(yī)院信息系統(tǒng) （hospital information system，HIS）連接，主要有導(dǎo)診臺(tái)的導(dǎo)檢工作站和診室的醫(yī)生工作站；硬件主要是診室外的顯示屏。基本工作流程分為4 步：（1） 客戶持體檢指引單在導(dǎo)診臺(tái)掃碼，導(dǎo)檢工作站會(huì)根據(jù)客戶的體檢項(xiàng)目及各診室實(shí)時(shí)的排隊(duì)情況，通過(guò)“AI 導(dǎo)檢算法”安排客戶第一站的體檢項(xiàng)目；（2）客戶到診室外等候檢查，診室外顯示屏?xí)?dòng)態(tài)列出排隊(duì)信息，同時(shí)語(yǔ)音提醒需要進(jìn)入診室客戶和下一位等候客戶的姓名；（3）客戶在診室完成體檢后，醫(yī)生工作站會(huì)提示客戶下一個(gè)體檢項(xiàng)目，醫(yī)生要在指引單上標(biāo)記并指導(dǎo)客戶前往。（4）當(dāng)客戶被分配到收表處時(shí)，表示客戶已經(jīng)完成了所有的體檢項(xiàng)目。

1.2 研究對(duì)象

我們收集了2018年6月20日～2019年7月8日智能導(dǎo)檢系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)包括客戶姓名、年齡、性別、體檢登記號(hào)、體檢項(xiàng)目數(shù)（即客戶實(shí)際進(jìn)入檢查科室的次數(shù)，包括檢查中調(diào)換科室次數(shù)）、進(jìn)入導(dǎo)檢系統(tǒng)順序（排號(hào)）、體檢開(kāi)始時(shí)間（導(dǎo)檢系統(tǒng)分入第一個(gè)檢查科室的時(shí)間）、體檢結(jié)束時(shí)間（導(dǎo)檢系統(tǒng)分到收表處的時(shí)間，未完成導(dǎo)檢的客戶沒(méi)有這個(gè)數(shù)據(jù)）等。

1.3 數(shù)據(jù)整理

統(tǒng)計(jì)每日進(jìn)入導(dǎo)檢系統(tǒng)的人數(shù)、完成導(dǎo)檢人數(shù)、年齡總和、項(xiàng)目數(shù)總和、體檢用時(shí)總和（min），計(jì)算出每日客戶的平均年齡（歲）、平均項(xiàng)目數(shù)（項(xiàng)目數(shù)）、平均體檢用時(shí)（體檢時(shí)間）和當(dāng)日的導(dǎo)檢完成率。

1.4 對(duì)所有排號(hào)給予完成體檢的次序積分

將每日的數(shù)據(jù)按照體檢結(jié)束時(shí)間重新排序，根據(jù)先后順序賦予每個(gè)排號(hào)次序積分： 第1 個(gè)完成導(dǎo)檢的排號(hào)積1 分、第2 個(gè)完成導(dǎo)檢的排號(hào)積2 分，以此類(lèi)推；未完成導(dǎo)檢的排號(hào)不統(tǒng)計(jì)。匯總所有數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)每個(gè)排號(hào)的頻數(shù)及平均次序積分。

1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

應(yīng)用SPSS25.0 軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，計(jì)量資料用x－±s 表示。平均體檢時(shí)間相關(guān)因素分析采用多因素線性回歸分析。排號(hào)與平均次序積分的相關(guān)關(guān)系，采用單因素線性回歸分析。

2 結(jié)果

2.1 體檢中心工作的一般情況

共收集259 天的數(shù)據(jù)，每天的平均體檢人數(shù)（人數(shù)）為207.42±40.01（80～317），體檢者平均年齡為42.17±4.32 歲（33.22～60.13 歲），體檢項(xiàng)目數(shù)11.93±1.01（7.90～14.36），導(dǎo)檢完成率為93.12%±7.32%（20%～100%），平均體 檢時(shí)間120.01±21.24min（58.73～167.82min）。

2.2 影響每日平均體檢時(shí)間的相關(guān)因素分析

以體檢時(shí)間（Y）作為因變量，年齡（X1）、項(xiàng)目數(shù)（X2）、人數(shù)（X3）、叫號(hào)完成率（X4）為自變量，b0為常量，建立多重線性回歸模型：Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4。

采用多因素線性回歸分析的逐步法（Stepwise），最終得到一個(gè)包含3 個(gè)自變量 （“年齡”、“項(xiàng)目數(shù)”和“人數(shù)”）的回歸模型，“導(dǎo)檢完成率”不符合進(jìn)入條件而被剔除。方差分析：F=162.00，P＜0.01，說(shuō)明該模型有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

表1 示，常量及各自變量的回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＜0.01）。因此，模型的線性回歸方程為： 體檢時(shí)間=-67.73+0.79×年齡+7.7×項(xiàng)目數(shù)+0.30×人數(shù)。各自變量的方差膨脹因子（VIF）均＜4，提示各自變量之間不存在多重共線性。

2.3 排號(hào)與平均次序積分的關(guān)系

在317 個(gè)排號(hào)中，排號(hào)＞270 的數(shù)據(jù)其頻數(shù)均＜10，說(shuō)明體檢中心絕大多數(shù)工作日的體檢人數(shù)在270 人以?xún)?nèi)。因此，我們選取了排號(hào)位于前270 的數(shù)據(jù)，經(jīng)統(tǒng)計(jì)學(xué)處理，排號(hào)與平均次序積分的相關(guān)系數(shù)為0.99，呈強(qiáng)正相關(guān)（P＜0.01）。排號(hào)與平均次序積分的散點(diǎn)圖見(jiàn)圖1。

表1 影響體檢時(shí)間的多因素線性回歸分析

圖1 排號(hào)與平均次序積分的關(guān)系

3 討論

3.1 智能導(dǎo)檢系統(tǒng)的應(yīng)用能改善體檢秩序

“秩序是人類(lèi)最大的需要，是真正的幸福所在”。由于是導(dǎo)檢系統(tǒng)來(lái)安排客戶的體檢項(xiàng)目、維護(hù)各診室的檢查順序，減少了客戶的隨意性，在導(dǎo)檢系統(tǒng)使用之后，工作人員最直觀的感受是體檢秩序明顯改善。對(duì)于客戶而言，不必費(fèi)心安排體檢流程，不用擔(dān)心漏檢了項(xiàng)目。診室外顯示屏上詳細(xì)的排隊(duì)信息和溫馨的語(yǔ)音提示等，讓客戶對(duì)候檢時(shí)間有合理預(yù)期，減少了候診焦慮。

3.2 對(duì)智能導(dǎo)檢系統(tǒng)的評(píng)估

導(dǎo)檢系統(tǒng)的應(yīng)用，規(guī)范了體檢秩序，減少了客戶的隨意性，但這種安排是否會(huì)對(duì)客戶正常完成體檢造成影響？排隊(duì)導(dǎo)檢的一個(gè)重要原則就是“先到先服務(wù)”[2]。在對(duì)排號(hào)與平均次序積分關(guān)系的分析中，排號(hào)代表客戶來(lái)體檢時(shí)的順序，平均次序積分反映了該排號(hào)完成體檢的次序，數(shù)據(jù)分析顯示兩者之間存在著極強(qiáng)的正相關(guān)性，說(shuō)明導(dǎo)檢系統(tǒng)很好地做到了“先到，先完成體檢”的結(jié)果，因此，我們認(rèn)為，智能導(dǎo)檢系統(tǒng)的應(yīng)用沒(méi)有對(duì)客戶正常完成體檢產(chǎn)生不利的影響。

在智能導(dǎo)檢系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，系統(tǒng)是依托于體檢中心的歷史數(shù)據(jù)，“AI 導(dǎo)檢算法”綜合評(píng)估客戶每個(gè)檢查項(xiàng)目可能花費(fèi)的時(shí)間、診室間的距離、部分項(xiàng)目的特殊要求（如：空腹項(xiàng)目?jī)?yōu)先）、現(xiàn)場(chǎng)各診室的排隊(duì)情況等因素，為客戶最優(yōu)選擇下一個(gè)體檢項(xiàng)目。這與客戶僅憑個(gè)人直觀感受或者既往經(jīng)驗(yàn)去選擇體檢項(xiàng)目排隊(duì)，不可同日而語(yǔ)。因此，智能導(dǎo)檢絕不是一個(gè)簡(jiǎn)單的排隊(duì)和維持秩序，它的智能設(shè)計(jì)能夠提升客戶的滿意度。

3.3 智能導(dǎo)檢數(shù)據(jù)可指導(dǎo)合理安排體檢人數(shù)

對(duì)于一個(gè)體檢中心，環(huán)境和工作人員相對(duì)固定，那么影響客戶體檢時(shí)間的主要因素就是當(dāng)天客戶的人數(shù)、每個(gè)客戶體檢的項(xiàng)目數(shù)、客戶的年齡、以及體檢的秩序等。從影響每日平均體檢時(shí)間的相關(guān)因素分析中，可以看到體檢人數(shù)、年齡、體檢項(xiàng)目數(shù)均與體檢時(shí)間有正相關(guān)，而與導(dǎo)檢完成率無(wú)關(guān)，反映了智能導(dǎo)檢系統(tǒng)雖然可以改善體檢秩序，但對(duì)客戶體檢時(shí)間影響不大。在影響體檢時(shí)間因素的回歸分析中，我們最終得到了回歸方程：體檢時(shí)間=-67.73+0.79×年齡+7.7×項(xiàng)目數(shù)+0.30×人數(shù)，提示在其他自變量不變的情況下，項(xiàng)目數(shù)每增加1 個(gè)，體檢時(shí)間會(huì)增加7.7min；年齡每增加1歲，體檢時(shí)間會(huì)增加0.79min；體檢人數(shù)每增加1人，體檢時(shí)間會(huì)增加0.30min，可見(jiàn)客戶體檢的項(xiàng)目數(shù)對(duì)體檢時(shí)間的影響較大。換言之，體檢客戶平均體檢項(xiàng)目增加1 個(gè)，相當(dāng)于增加了約26 人體檢，或者相當(dāng)于客戶平均年齡增加將近10 歲。在體檢客戶預(yù)約，特別是團(tuán)體單位體檢預(yù)約時(shí)，可以根據(jù)體檢人員的年齡分布、體檢項(xiàng)目數(shù)量合理安排每日的體檢人數(shù)。

綜上所述，智能導(dǎo)檢系統(tǒng)的應(yīng)用對(duì)體檢中心工作是一個(gè)極大的助力，它還能提升工作效率、提高客戶滿意度、減少投訴[3，4]。但是，每個(gè)體檢中心的環(huán)境、人員配備、工作流程、體檢人群等方面不盡相同，因此，在智能導(dǎo)檢系統(tǒng)的調(diào)試過(guò)程中，要與工程技術(shù)人員充分溝通，盡可能地在導(dǎo)檢系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)體檢中心的個(gè)性化需求，這樣才能最大限度地發(fā)揮智能導(dǎo)檢的作用。