基于大數(shù)據(jù)的公立醫(yī)院患者滿意度融合平臺(tái)建設(shè)實(shí)踐

王辰昊 范理宏 趙晶

[摘要] 通過文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)，目前患者滿意度測(cè)評(píng)中存在樣本體量小、數(shù)據(jù)后期分析運(yùn)用不足等問題。該文旨在深入闡述某三甲醫(yī)院患者滿意度大數(shù)據(jù)融合平臺(tái)建設(shè)及其實(shí)施效果。通過數(shù)據(jù)分析，深入探討其在醫(yī)院管理中產(chǎn)生的正向作用以及該平臺(tái)目前存在的缺陷和完善方法。

[關(guān)鍵詞] 大數(shù)據(jù)；患者滿意度；醫(yī)院管理

[中圖分類號(hào)] R19 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1672-5654（2019）02（b）-0103-03

Construction Practice of Convergence Platform of Satisfactory Degree of Patients in the Public Hospitals Based on the Big Data

WANG Chen-hao， FAN Li-hong， ZHAO Jing

Shanghai 10th Peoples Hospital， Shanghai， 200072 China

[Abstract] The literature study discovers that there are problems such as small sample size and insufficient application of data post-analysis in the evaluation of satisfactory degree. The paper deeply elaborates the construction and implementation effect of convergence platform of satisfactory degree of patients in some AAA hospital. The data analysis deeply studies the positive function of it in the hospital management and existing defects and improvement methods at present.

[Key words] Big data； Satisfactory degree of patients； Hospital management

醫(yī)患滿意度不僅是衡量醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量及客觀反映醫(yī)療機(jī)構(gòu)社會(huì)效益的重要測(cè)評(píng)指標(biāo)，而且已成為全面深化公立醫(yī)院綜合改革、治理并構(gòu)建和諧醫(yī)患關(guān)系的重要考量指標(biāo)[1]。目前的滿意度測(cè)評(píng)在量表制作以及測(cè)評(píng)過程等方面更加規(guī)范化，但是在樣本體量、數(shù)據(jù)后期分析方面尚存在上升空間?；ヂ?lián)網(wǎng)業(yè)界通常將大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)歸納為四個(gè)“V”，即多樣性（Variety）、體量（Volume）、速度（Velocity）和價(jià)值（Value）[2]，基于這些特性。該文以上海市某三甲醫(yī)院為研究樣本，重點(diǎn)闡述大數(shù)據(jù)平臺(tái)如何填補(bǔ)這個(gè)上升空間。

1 問題分析

通過文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)對(duì)于公立醫(yī)院患者滿意度的研究大多集中于測(cè)評(píng)量表的制作與驗(yàn)證[3]，以及針對(duì)問卷進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和對(duì)策研究，鮮少研究者集中探討研究大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)和作用分析[4]。大數(shù)據(jù)平臺(tái)具有數(shù)據(jù)量龐大的特點(diǎn)，可以對(duì)非正常的干擾因素進(jìn)行沉淀和過濾，更重要的是大數(shù)據(jù)平臺(tái)具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，更快地提供決策依據(jù)。該文旨在深入闡述某三甲醫(yī)院基于大數(shù)據(jù)的患者滿意度融合平臺(tái)建設(shè)以及其實(shí)施效果。

2 基于大數(shù)據(jù)的公立醫(yī)院患者滿意度融合平臺(tái)建設(shè)

2.1 信息平臺(tái)建設(shè)

目前滿意度測(cè)評(píng)系統(tǒng)實(shí)行門診、住院的各環(huán)節(jié)“分層測(cè)評(píng)”，主要包含自助機(jī)、PAD、微信、網(wǎng)站等四大測(cè)評(píng)方式，通過后臺(tái)管理系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)集中于中央數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行統(tǒng)一存儲(chǔ)、分析和處理（詳見圖1），實(shí)時(shí)監(jiān)控患者滿意度，同時(shí)采用分級(jí)查詢功能，醫(yī)院管理層、相關(guān)職能部門負(fù)責(zé)人、科主任、護(hù)士長(zhǎng)，可以根據(jù)自己的管理層級(jí)與權(quán)限，實(shí)時(shí)查詢?yōu)g覽滿意度調(diào)查的結(jié)果，及時(shí)整改，提升醫(yī)德醫(yī)風(fēng)管理的質(zhì)量。門診患者主要通過自助機(jī)、微信和網(wǎng)站進(jìn)行測(cè)評(píng)，住院患者主要通過PAD、微信和網(wǎng)站進(jìn)行測(cè)評(píng)。為保證測(cè)評(píng)結(jié)果的公正可靠性，將滿意度系統(tǒng)嵌入四個(gè)終端服務(wù)中，系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)取HIS系統(tǒng)中患者的就診信息，方可進(jìn)行測(cè)評(píng)。滿意度問卷分為門診問卷和住院?jiǎn)柧?。門診問題主要由17項(xiàng)環(huán)節(jié)問題組成，測(cè)評(píng)43個(gè)科室滿意度情況；住院?jiǎn)栴}主要由27項(xiàng)環(huán)節(jié)問題組成，測(cè)評(píng)49個(gè)科室滿意度情況，覆蓋了門診、住院病區(qū)的服務(wù)全流程。

2.2 三級(jí)測(cè)評(píng)流程建設(shè)

患者滿意度測(cè)評(píng)對(duì)于提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量、減少醫(yī)患糾紛、構(gòu)建和諧醫(yī)患關(guān)系具有重要意義[5]，患者滿意度測(cè)評(píng)的目的在于快速解決患者不滿意的問題。在制定測(cè)評(píng)流程時(shí)，分一級(jí)（總體滿意度）、二級(jí)（就診環(huán)節(jié)）和三級(jí)（不滿意因素）進(jìn)行測(cè)評(píng)，以期更快、更精準(zhǔn)地找準(zhǔn)問題，同時(shí)不讓患者在測(cè)評(píng)過程中產(chǎn)生不滿意。見圖2。

2.3 問題整改與反饋機(jī)制

建立問題歸納和整改反饋機(jī)制。相關(guān)部門以問題為導(dǎo)向，分析患者不滿意的問題及原因，每月制作滿意度問題整改表，分發(fā)到相關(guān)科室主任手里，責(zé)令相關(guān)部門及時(shí)提交問題整改清單，并對(duì)整改后問題進(jìn)行不定期檢查，圖3為整改反饋流程，有效提高評(píng)價(jià)的針對(duì)性和可操作性，促進(jìn)規(guī)范管理，不斷提升醫(yī)療服務(wù)水平。

2.4 激勵(lì)機(jī)制建設(shè)

為了提高醫(yī)務(wù)人員的服務(wù)質(zhì)量和態(tài)度，建立正向激勵(lì)機(jī)制。滿意度測(cè)評(píng)表通過綁定患者就診卡的方式開展，大數(shù)據(jù)平臺(tái)智能獲取與該次就診相關(guān)醫(yī)護(hù)人員，患者根據(jù)自身感受，自愿選擇星級(jí)醫(yī)護(hù)人員。該系統(tǒng)已與醫(yī)院人事信息系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)無縫對(duì)接，所有在人事系統(tǒng)中擁有正式ID編號(hào)的醫(yī)生、護(hù)士、醫(yī)技人員（包括實(shí)習(xí)生、規(guī)培生），均可選擇。為了進(jìn)一步鞏固激勵(lì)機(jī)制，按照年度內(nèi)累計(jì)的點(diǎn)贊數(shù)，年底在全院范圍內(nèi)按照醫(yī)生和護(hù)士?jī)纱箢?，評(píng)選“患者點(diǎn)贊的醫(yī)護(hù)人員”。除了經(jīng)查實(shí)有“紅包”“回扣”“商業(yè)賄賂”，發(fā)生嚴(yán)重醫(yī)患矛盾，被上級(jí)部門點(diǎn)評(píng)批評(píng)或被媒體曝光等，一律取消參評(píng)資格外，其余醫(yī)務(wù)人員均可參評(píng)。

3 實(shí)施效果

3.1 樣本量和數(shù)據(jù)信度

通過建立大數(shù)據(jù)平臺(tái)，尤其是開通自助機(jī)和微信在線滿意度測(cè)評(píng)以后，樣本量有了很大的提升，2017年滿意度的門診樣本量是2016年的296倍，住院患者滿意度樣本量由于床位數(shù)限制等原因，2017年是2016年的1.69倍（見表1）。由于樣本量的急劇增加，使得數(shù)據(jù)庫(kù)足以沉淀不真實(shí)數(shù)據(jù)，有效提高數(shù)據(jù)的可信度。

3.2 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析能力

大數(shù)據(jù)后臺(tái)能整合分析4個(gè)融合平臺(tái)的滿意度數(shù)據(jù)，包含人群特征、科室、就診環(huán)節(jié)等多個(gè)模塊與不滿意度之間的關(guān)系分析等。經(jīng)過大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)歸納分析，形成更為精細(xì)化的患者滿意度測(cè)評(píng)報(bào)告，有的放矢地解決患者最為急迫的、反響最大的問題。例如，2016年第四季度的大數(shù)據(jù)分析顯示，門診測(cè)評(píng)一共涉及17個(gè)環(huán)節(jié)，其中患者投票選擇不滿意的門診環(huán)節(jié)有7個(gè)，按照投票多少依次為掛號(hào)收費(fèi)、接診醫(yī)生、門診化驗(yàn)、西藥房、一人一診、門診保安、門診環(huán)境。住院測(cè)評(píng)一共涉及26個(gè)環(huán)節(jié)，其中患者投票選擇不滿意的住院環(huán)節(jié)有23個(gè)。

4 思考與討論

4.1 為醫(yī)院決策提供客觀依據(jù)

從上文數(shù)據(jù)可知，使用大數(shù)據(jù)融合平臺(tái)以后，受訪者的樣本量大幅提升，隨著樣本體量的增加，會(huì)將無效問卷等“雜音”數(shù)據(jù)進(jìn)行沉淀，保證有效數(shù)據(jù)的體量，從而提高患者滿意度數(shù)據(jù)客觀性，在醫(yī)院決策過程中更具參考價(jià)值。

4.2 輔助醫(yī)院提高管理效能

與傳統(tǒng)的醫(yī)院管理工具相比，通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)取得的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，具有速度快、精準(zhǔn)度高、可視化的特點(diǎn)，能夠輔助醫(yī)院管理者找準(zhǔn)醫(yī)院診療技術(shù)、醫(yī)院服務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃等方面的問題所在。管理者聚焦患者不滿意度最高的方面，即醫(yī)院管理中最緊迫的問題精準(zhǔn)施力，提高管理效能。

4.3 缺乏更加精準(zhǔn)的歸因分析

由于考慮到患者付出時(shí)間成本與做滿意度測(cè)評(píng)配合度之間的反比關(guān)系，目前滿意度測(cè)評(píng)量表存在涵蓋面廣、深入性不夠的問題，使得大數(shù)據(jù)平臺(tái)無法進(jìn)行更加精準(zhǔn)的歸因分析。下階段擬通過增加開放性問題的方式，通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行歸類分析，提取患者滿意度測(cè)評(píng)中的關(guān)鍵因素，逐步改善測(cè)評(píng)量表，以期完成更加精準(zhǔn)的歸因分析。

[參考文獻(xiàn)]

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（收稿日期：2018-11-08）