互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療下在線醫(yī)生的服務(wù)水平評估研究

文章編號：1005?9679（2025）01?0114?06

摘 要： 隨著互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺的快速發(fā)展，線上問診已成為患者獲取醫(yī)療服務(wù)的重要渠道。然而，面對海量的在線醫(yī)生信息，患者如何做出明智選擇成為了一項(xiàng)挑戰(zhàn)。以好大夫在線平臺為研究對象，基于醫(yī)生的基本信息數(shù)據(jù)，運(yùn)用因子分析法對在線醫(yī)生的服務(wù)水平進(jìn)行了量化評估，并將其劃分為兩個(gè)關(guān)鍵維度：能力水平和努力程度（包含線上和線下努力）。此外，還探討了醫(yī)院等級和醫(yī)生性別對醫(yī)生服務(wù)水平的潛在影響。研究發(fā)現(xiàn)，三甲醫(yī)院的醫(yī)生在能力水平上整體優(yōu)于非三甲醫(yī)院的醫(yī)生；在努力程度方面，性別差異顯著，男性醫(yī)生在線上服務(wù)上更為積極，而女性醫(yī)生在線下服務(wù)上投入更多。這些發(fā)現(xiàn)為患者選擇合適的線上醫(yī)生提供了實(shí)證基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞： 互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療；線上問診；因子分析；服務(wù)水平；在線醫(yī)生

中圖分類號： C 931，C 812 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

The Research on the Service Evaluation of Online Doctors in

Internet Healthcare： Taking Haodf Online as an Example

ZHENG Chunyan SUI Yue

（Antai College of Economics and Management， Shanghai Jiao Tong University， Shanghai" 200030， China）

Abstract： With the rapid development of internet medical platforms， online consultations have become an important channel for patients to access medical services. However， faced with an abundance of online doctor information， making informed choices has become a challenge for patients. This study takes the Haodf.com as an example， using basic information data of doctors to quantitatively assess the service levels of online doctors through factor analysis. The service levels are categorized into two key dimensions： competence level and effort level （including online and offline effort）. Additionally， the study explores the potential impact of hospital grade and doctor gender on service levels. The results indicate that doctors from top?tier hospitals generally have higher competence levels than those from non?top?tier hospitals. In terms of effort levels， significant gender differences are observed： male doctors are more active in online services， while female doctors invest more in offline services. These findings provide empirical support for patients in selecting suitable online doctors.

Key words： internet medical service; online consultations; factor analysis; service level; online doctors

如何科學(xué)評估并量化在線醫(yī)生的服務(wù)水平，成為了一個(gè)亟待解決的問題。本文旨在通過分析好大夫在線平臺上的數(shù)據(jù)，運(yùn)用現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)分析方法，對在線醫(yī)生的服務(wù)水平進(jìn)行評估。本研究將探討影響醫(yī)生服務(wù)水平的多重因素，并提出建設(shè)性的參考建議，以輔助患者在線上做出更明智的醫(yī)生選擇。

1 文獻(xiàn)綜述

國家衛(wèi)生健康委員會于2024年頒布了《國家臨床專科能力評估辦法（試行）》，其核心目標(biāo)在于提升醫(yī)療服務(wù)的整體質(zhì)量，并引導(dǎo)醫(yī)療機(jī)構(gòu)優(yōu)化資源配置[3]。該政策特別強(qiáng)調(diào)了在線醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量對于醫(yī)療平臺持續(xù)發(fā)展的重要性。在此背景下，眾多學(xué)者紛紛提出了旨在提升在線醫(yī)療平臺服務(wù)質(zhì)量的策略與建議[4，5]。醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量是在線醫(yī)療平臺能夠持續(xù)發(fā)展的重點(diǎn)，需要嚴(yán)格把關(guān)。在線醫(yī)生的服務(wù)水平、服務(wù)價(jià)格等因素會影響在線醫(yī)療的服務(wù)質(zhì)量[6，7]。

在醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的評估方法上，研究者們展現(xiàn)了多樣性的探索。例如，Elizabeth利用SERVQUAL工具對大學(xué)健康診所的服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行了測量[8]，而趙盼盼等人基于服務(wù)質(zhì)量差距模型理論，構(gòu)建了家庭醫(yī)生簽約服務(wù)質(zhì)量的評價(jià)框架[9]。

醫(yī)患之間的溝通行為對患者滿意度及在線醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量具有深遠(yuǎn)的影響[10]。諸多學(xué)者深入研究了醫(yī)患溝通行為，并通過實(shí)證分析方法探討了影響在線問診平臺醫(yī)患關(guān)系的因素[11，12]。馬騁宇以好大夫在線為例，從醫(yī)生活躍度、患者訪問量、患者滿意度等多個(gè)維度分析了醫(yī)患互動行為[13]。這些互動對患者的線上咨詢意愿和在線問診選擇產(chǎn)生了顯著影響[14，15]。

醫(yī)生的服務(wù)水平和態(tài)度被證實(shí)對服務(wù)實(shí)施效果具有顯著影響[6]。因此，構(gòu)建一個(gè)綜合評價(jià)在線醫(yī)生能力的指標(biāo)體系顯得尤為重要。耿爽等人為此構(gòu)建了一套評價(jià)指標(biāo)體系，涵蓋了醫(yī)生的基礎(chǔ)條件、知識貢獻(xiàn)和服務(wù)表現(xiàn)等關(guān)鍵維度[16]。

盡管已有研究為在線醫(yī)療服務(wù)領(lǐng)域提供了寶貴的見解，但對在線醫(yī)生服務(wù)水平的量化研究仍然相對不足，這限制了我們對在線醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量深入理解的能力。本文旨在填補(bǔ)這一研究空白。通過分析好大夫在線醫(yī)療服務(wù)平臺上的數(shù)據(jù)，本文運(yùn)用因子分析法，從醫(yī)生的能力水平和努力程度兩個(gè)維度衡量線上醫(yī)生的服務(wù)水平，并進(jìn)一步探究了影響服務(wù)水平的多種因素，最終提出了針對性的管理啟示及建議。

2 理論模型與數(shù)據(jù)

2.1 因子分析法

因子分析法是一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法，它通過提取一組較少的綜合因子，將眾多具有信息重疊和復(fù)雜關(guān)系的變量進(jìn)行有效歸結(jié)。這種方法的核心目的在于探究變量間的潛在聯(lián)系，并通過降維技術(shù)對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行簡化，使得我們能夠更加直觀和深入地理解變量間的相互關(guān)系。基本思想在于依據(jù)變量間的相關(guān)性程度進(jìn)行分組，確保同一組內(nèi)的變量間相關(guān)性較高，而跨組變量間的相關(guān)性較低，從而揭示數(shù)據(jù)背后的潛在結(jié)構(gòu)。

設(shè)X為一個(gè)n ? p的原始變量矩陣，其中n為樣本數(shù)，p為變量數(shù)。因子分析的目標(biāo)是找到一個(gè)n ? m的因子得分矩陣F，其中m為因子的數(shù)量，且m lt; p。同時(shí)，定義一個(gè)p ? m的因子載荷矩陣Λ，它描述了每個(gè)原始變量與每個(gè)因子之間的關(guān)系。

因子分析的數(shù)學(xué)模型可以表示為：X = F ΛT + ?

其中：

· X是原始數(shù)據(jù)矩陣;

· F是因子矩陣，它的每一行對應(yīng)一個(gè)樣本，每一列對應(yīng)一個(gè)因子;

· Λ是因子載荷矩陣，它的每一行對應(yīng)一個(gè)原始變量，每一列對應(yīng)一個(gè)因子;

· ?是一個(gè)n × p的誤差矩陣，表示除了因子外的其他因素對原始變量的影響.

在實(shí)際應(yīng)用中，通常假設(shè)誤差項(xiàng)?與因子F相互獨(dú)立，并且具有零均值和常數(shù)方差。

2.2 數(shù)據(jù)來源

作為我國在線醫(yī)療領(lǐng)域的佼佼者，好大夫在線平臺以其卓越的服務(wù)理念和創(chuàng)新技術(shù)，成為最具代表性的醫(yī)療平臺之一。該平臺秉承“合理分配醫(yī)療資源，助力患者精準(zhǔn)匹配適醫(yī)生”的使命，致力于提供優(yōu)質(zhì)的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療服務(wù)[17]。

在本研究中，我們聚焦于好大夫在線平臺，深入分析其服務(wù)模式和醫(yī)生表現(xiàn)。通過對平臺數(shù)據(jù)的精心收集，我們獲取了來自上海市104家醫(yī)院的2214名醫(yī)生的個(gè)人信息數(shù)據(jù)（詳見表1）這些數(shù)據(jù)涵蓋了醫(yī)生的專業(yè)背景、個(gè)人主頁訪問量等多方面信息，為我們評估在線醫(yī)生的服務(wù)水平提供了實(shí)證基礎(chǔ)。

2.3 數(shù)據(jù)整理

在數(shù)據(jù)收集階段，我們獲取了包含大量文本信息的醫(yī)生資料。面對這一挑戰(zhàn)，我們首先對文本型數(shù)據(jù)進(jìn)行了信息提取，并將其轉(zhuǎn)換為合適的數(shù)值型數(shù)據(jù)，以便于后續(xù)的定量分析。接下來，我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行了徹底的清洗，以確保分析的準(zhǔn)確性和可靠性。在數(shù)據(jù)清洗過程中，我們將信息缺失嚴(yán)重的數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除。該決策基于兩個(gè)主要原因：首先，該數(shù)據(jù)的樣本量足夠大，去除掉信息不完整的數(shù)據(jù)后對整體結(jié)果產(chǎn)生的影響小；其次，由于醫(yī)生信息介紹的格式各異，保留信息較完整的記錄可以確保分析的一致性和科學(xué)性。經(jīng)過嚴(yán)格的數(shù)據(jù)清洗流程，我們排除了不合格的數(shù)據(jù)樣本，最終保留了1314份醫(yī)生資料用于后續(xù)分析。這一過程不僅提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量，也為我們的研究發(fā)現(xiàn)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

3 統(tǒng)計(jì)分析與結(jié)果

好大夫在線平臺上匯聚了眾多來自國內(nèi)頂尖醫(yī)療機(jī)構(gòu)的專業(yè)醫(yī)生，這些醫(yī)生以其卓越的專業(yè)技能為患者提供優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)。在對平臺醫(yī)生的數(shù)據(jù)分析中發(fā)現(xiàn)，約有88%的上海市醫(yī)生隸屬于三甲醫(yī)院，這一比例突顯了平臺醫(yī)生團(tuán)隊(duì)的專業(yè)性和權(quán)威性。此外，平臺上約70%的醫(yī)生擁有高級職稱，其中39%為副主任醫(yī)師，32%為主任醫(yī)師。在學(xué)術(shù)領(lǐng)域，超過半數(shù)的醫(yī)生（約61%）擁有學(xué)術(shù)職稱，其中47%的醫(yī)生更是達(dá)到了副教授及以上的學(xué)術(shù)水平。

然而，醫(yī)療領(lǐng)域信息的不對稱性導(dǎo)致了醫(yī)患之間交流的障礙和信任度的不足。患者在選擇線上醫(yī)生時(shí)往往會表現(xiàn)出謹(jǐn)慎的態(tài)度。盡管網(wǎng)上提供的醫(yī)生信息內(nèi)容豐富，但患者往往難以辨別哪些信息是關(guān)鍵性的，哪些是次要的。為了解決這一問題，本研究基于醫(yī)生的基本情況介紹，采用因子分析方法構(gòu)建了一套線上醫(yī)生服務(wù)水平的評價(jià)指標(biāo)體系。進(jìn)一步地，通過進(jìn)行方差分析，本文探究了醫(yī)院等級及醫(yī)生性別對在線醫(yī)生服務(wù)水平的影響。本文所有統(tǒng)計(jì)分析均在SPSS 22.0軟件中完成。

3.1 因子分析法評估在線醫(yī)生的服務(wù)水平

3.1.1 相關(guān)性分析與KMO檢驗(yàn)

在開展因子分析之前，我們首先對所選原始變量進(jìn)行了詳盡的相關(guān)性分析。通過構(gòu)建相關(guān)矩陣并審視其輸出結(jié)果，我們能夠識別出幾組具有較強(qiáng)線性關(guān)系的變量，它們分別是：職業(yè)職稱X1，學(xué)術(shù)職稱X2，日均訪問量X3，開通天數(shù)X4，收費(fèi)價(jià)格X5，坐診天數(shù)X6。這些變量間存在信息重疊現(xiàn)象，具體的相關(guān)性結(jié)果詳見表2。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證這些變量是否適合進(jìn)行因子分析，我們執(zhí)行了巴特利特球形檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示KMO值為0.626，超過了0.6的基準(zhǔn)值，表明變量間存在一定的相關(guān)性，適合進(jìn)行因子分析。同時(shí)，該檢驗(yàn)的p?value為0.000，遠(yuǎn)小于0.05的顯著性水平，這進(jìn)一步證實(shí)了變量間相關(guān)性的統(tǒng)計(jì)顯著性，從而支持了進(jìn)行因子分析的決策。

4.1.2 因子分析模型

在確認(rèn)變量適合進(jìn)行因子分析之后，我們采用主成分分析法（PCA）對變量進(jìn)行因子提取。根據(jù)特征值大于1的原則，我們提取出三個(gè)主因子，分別記為F1、F2和F3。這三個(gè)因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到了66.4%，表明它們能夠有效地捕捉原始變量的大部分變異性。接下來，我們構(gòu)建了因子載荷矩陣Λ，該矩陣詳細(xì)描述了原始變量與提取出的因子之間的關(guān)系。因子載荷矩陣Λ的具體元素值為：

[0.789" " " " 0.184" "-0.0250.779" "-0.048" "-0.139-0.052" " 0.847" " " " 0.1130.251" " " " 0.708" "-0.1190.632" " " " 0.110" " " " 0.2470.018" "-0.008" " " " 0.956]

由此可得因子分析的數(shù)學(xué)模型如下：

X1=0.789F1+0.184F2?0.025F3 （1）

X2=0.779F1?0.048F2?0.139F3 （2）

X3=?0.052F1+0.847F2+0.113F3 （3）

X4=0.251F1+0.708F2?0.119F3 （4）

X5=0.632F1+0.110F2+0.247F3 （5）

X6=0.018F1?0.008F2+0.956F3 （6）

在該因子分析模型中：第一主因子F1主要由三個(gè)原始變量：職業(yè)職稱（X1）、學(xué)術(shù)職稱（X2）和收費(fèi)價(jià)格（X5）所決定。這些變量在F1上的載荷相對較高，說明它們是醫(yī)生專業(yè)能力水平的重要指標(biāo)。具體來說，F(xiàn)1對原始數(shù)據(jù)的解釋能力（即方差貢獻(xiàn)率）高達(dá)31%。這一發(fā)現(xiàn)提示患者在選擇線上醫(yī)生時(shí)，應(yīng)特別關(guān)注醫(yī)生的職業(yè)職稱、學(xué)術(shù)職稱和收費(fèi)價(jià)格，因?yàn)檫@些因素不僅可能指示醫(yī)生的專業(yè)水平，而且較高的收費(fèi)價(jià)格也可能反映出醫(yī)生較高的專業(yè)能力。

第二主因子F2主要由日均訪問量（X3）和開通天數(shù)（X4）兩個(gè)指標(biāo)所決定。這兩個(gè)變量在F2上的載荷均超過了0.5，表明它們是衡量醫(yī)生線上活躍度的關(guān)鍵指標(biāo)。F2反映了醫(yī)生在線上平臺的投入和努力程度，這對評估醫(yī)生服務(wù)水平具有重要意義。

第三主因子F3主要由坐診天數(shù)（X6）決定，代表著醫(yī)生在線下門診中的努力程度。這一因子揭示了醫(yī)生線下工作量的投入，也是衡量其服務(wù)水平不可忽視的一個(gè)維度。

綜合考慮F2和F3，我們可將它們歸納為醫(yī)生的總體努力程度，包括線上和線下的努力。基于因子分析的結(jié)果，我們可以將在線醫(yī)生的服務(wù)水平劃分為兩個(gè)關(guān)鍵維度來衡量：一是醫(yī)生的能力水平， 二是醫(yī)生的努力程度，這包括線上和線下的努力。這種劃分有助于我們更全面地理解和評估在線醫(yī)生的服務(wù)質(zhì)量。

4.1.3 因子得分函數(shù)

根據(jù)因子載荷和原始數(shù)據(jù)，可以估計(jì)出每個(gè)樣本在每個(gè)因子上的得分。具體因子得分函數(shù)如下：

F1=0.459X1+0.489X2?0.161X3+0.048X4+0.374X5+0.011X6 （7）

F2=0.033X1?0.154X2+0.706X3+0.551X4?0.011X5?0.034X6 （8）

F3=?0.030X1?0.136X2+0.089X3?0.135X4+0.238X5+0.937X6 （9）

本研究通過綜合分析在線醫(yī)生的各項(xiàng)指標(biāo)，提出了一個(gè)二維評估模型來衡量醫(yī)生的服務(wù)水平：一是醫(yī)生的能力水平，二是醫(yī)生的努力程度，包括線上和線下的努力。具體來說，醫(yī)生的能力水平主要依據(jù)三個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)來評估：職業(yè)職稱、學(xué)術(shù)職稱以及收費(fèi)價(jià)格。這些指標(biāo)不僅反映了醫(yī)生的專業(yè)資質(zhì)，而且也與其提供的服務(wù)質(zhì)量密切相關(guān)。另一方面，努力程度則通過醫(yī)生個(gè)人頁面的日均訪問量、開通時(shí)間以及線下坐診時(shí)間來衡量，這些指標(biāo)體現(xiàn)了醫(yī)生在提供醫(yī)療服務(wù)方面的投入和活躍度（詳見表3）。

患者在選擇線上醫(yī)生時(shí)，應(yīng)根據(jù)自己的具體病情和需求來做出決策。對于那些面臨復(fù)雜或嚴(yán)重健康問題的患者的來說，選擇能力水平較高的醫(yī)生至關(guān)重要。盡管這可能意味著需要支付更高的費(fèi)用，但醫(yī)生的專業(yè)能力與其收費(fèi)水平通常是正相關(guān)的。此外，高職稱評級通常代表著更豐富的醫(yī)療經(jīng)驗(yàn)和更高的服務(wù)質(zhì)量。相反，如果患者的病情較為普通，對醫(yī)生的能力水平?jīng)]有特別高的要求， 那么他們可以更靈活地選擇醫(yī)生，因?yàn)楹么蠓蛟诰€平臺上的大多數(shù)上海市醫(yī)生都來自三甲醫(yī)院，這為醫(yī)生的專業(yè)水平提供了一定的保證。通過這種系統(tǒng)的評估方法，患者可以更加明智地選擇適合自己的線上醫(yī)生，從而獲得更優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)體驗(yàn)。

3.2 在線醫(yī)生服務(wù)水平的差異分析

根據(jù)上述分析，在線醫(yī)生的服務(wù)水平可以從醫(yī)生能力水平和努力程度兩個(gè)維度評估。為了驗(yàn)證醫(yī)院等級和醫(yī)生性別對這些維度的潛在影響，我們提出了以下研究假設(shè)：

H1： 不同等級醫(yī)院的醫(yī)生在能力水平上存在顯著性差異，其中三甲醫(yī)院的醫(yī)生展現(xiàn)出的能力水平整體優(yōu)于非三甲醫(yī)院的醫(yī)生。

H2： 在醫(yī)生的整體能力水平方面，男性與女性之間并無明顯差距。

H3： 醫(yī)院等級對于醫(yī)生的線上和線下努力程度沒有顯著性影響。

H4： 在線上努力程度方面，男性醫(yī)生相較于女性醫(yī)生投入更多的努力；而在線下努力程度方面，女性醫(yī)生則顯示出更多的付出。

3.2.1 能力水平的差異分析

為了檢驗(yàn)不同醫(yī)院等級及性別對醫(yī)生能力水平的影響，并驗(yàn)證提出的研究假設(shè)H1和H2，本研究在SPSS 22.0軟件中進(jìn)行了多因素方差分析。

在醫(yī)院等級這一因素上，p?value=0.003lt; 0.01，表明在0.01的顯著性水平下，不同等級醫(yī)院的醫(yī)生在能力水平上存在顯著性差異。三甲醫(yī)院的醫(yī)生與非三甲醫(yī)院的醫(yī)生的能力水平有明顯區(qū)別，具體而言，三甲醫(yī)院的醫(yī)生展現(xiàn)出的能力水平顯著高于非三甲醫(yī)院的醫(yī)生。此觀測結(jié)果與普遍認(rèn)知相符，考慮到三甲醫(yī)院對醫(yī)生的專業(yè)能力和技術(shù)經(jīng)驗(yàn)有更高的要求，因此醫(yī)生群體的整體能力水平自然更為突出。這一結(jié)果為假設(shè)H1提供了有力支持。

在性別因素上，p?value=0.485gt;0.1，表明醫(yī)生的性別并不能反映其能力水平的顯著性差異。該結(jié)果支持假設(shè)H2。這意味著在能力水平方面，男性與女性醫(yī)生之間并無明顯差距。因此，醫(yī)生能力水平的評估應(yīng)更多地依據(jù)其專業(yè)資質(zhì)和所在醫(yī)療機(jī)構(gòu)的等級，而非性別。這一發(fā)現(xiàn)強(qiáng)調(diào)了在職場中消除性別歧視的重要性，提倡基于能力和表現(xiàn)的公正評價(jià)。

4.2.2 努力程度的差異分析

為了檢驗(yàn)不同醫(yī)院等級及性別對醫(yī)生線上及線下努力程度的影響，并驗(yàn)證提出的研究假設(shè)H3和H4，本研究在SPSS 22.0軟件中進(jìn)行了多因素方差分析。

（1）線上努力程度

在醫(yī)院等級因素下，我們發(fā)現(xiàn)p?value=0.558gt;0.1，表明不同等級醫(yī)院的醫(yī)生在線上努力程度上并無顯著性差異。該結(jié)果揭示了無論在三甲醫(yī)院還是非三甲醫(yī)院，醫(yī)生們由于面對緊張的醫(yī)療供需關(guān)系，普遍展現(xiàn)出高度的忙碌狀態(tài)，其線上努力程度并無明顯區(qū)別。在性別因素下，p?value=0.067lt;0.1，在0.1的顯著性水平下，醫(yī)生的性別對其線上努力程度有顯著影響，其中男性醫(yī)生相較于女性醫(yī)生在線上投入了更多的努力。

（2）線下努力程度

采用相同的分析方法，我們發(fā)現(xiàn)不同等級醫(yī)院的醫(yī)生在線下努力程度上同樣沒有顯著性差異。三甲醫(yī)院的醫(yī)生與非三甲醫(yī)院的醫(yī)生的線下努力程度沒有明顯區(qū)別。此外，在0.01的顯著性水平下，醫(yī)生的性別能反映出其努力程度的差異，女性要比男性付出更多的線下努力。

綜合上述分析，我們可以得出結(jié)論：醫(yī)生的線上和線下努力程度受到性別的顯著影響，而醫(yī)院等級對醫(yī)生努力程度的影響并不顯著。該結(jié)果支持假設(shè)H3和H4。無論是三甲醫(yī)院還是非三甲醫(yī)院，醫(yī)生們普遍表現(xiàn)出高度的工作忙碌度，他們在工作投入上的時(shí)間和精力整體差異不大。

由此可推斷出：醫(yī)院等級是反映醫(yī)生能力水平差異的一個(gè)重要因素，而性別則在一定程度上反映了醫(yī)生努力程度的差異。具體來說，三甲醫(yī)院的醫(yī)生在能力水平上整體高于非三甲醫(yī)院的醫(yī)生，而男性與女性醫(yī)生在能力水平上并無明顯差距。在線上努力程度方面，男性醫(yī)生比女性醫(yī)生付出了更多的努力；在線下努力程度方面，女性醫(yī)生則顯示出更多的努力。這些比較結(jié)果的詳細(xì)信息見表4。

4 結(jié)論與展望

在我國醫(yī)療改革的背景下，醫(yī)生和患者構(gòu)成了醫(yī)療市場的兩大基石。然而，醫(yī)生與患者之間的矛盾協(xié)調(diào)仍是一個(gè)亟待解決的問題。互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺的興起，為醫(yī)患溝通架設(shè)了新的橋梁，不僅有助于患者全面了解醫(yī)生，也使得醫(yī)生能夠更有效地為患者提供幫助。

本研究以好大夫在線醫(yī)療平臺為基礎(chǔ)，對在線醫(yī)生的基本屬性進(jìn)行了分析，旨在初步衡量其服務(wù)水平，并為患者選擇線上醫(yī)生提供參考建議。通過對平臺中上海市線上醫(yī)生的文本信息進(jìn)行科學(xué)化處理和數(shù)值化轉(zhuǎn)換，本研究在SPSS 22.0中進(jìn)行了深入的統(tǒng)計(jì)分析。

研究首先構(gòu)建了線上醫(yī)生服務(wù)水平的評價(jià)體系，通過因子分析法將服務(wù)水平劃分為能力水平和努力程度兩個(gè)維度。分析結(jié)果表明，醫(yī)生的收費(fèi)價(jià)格與其學(xué)術(shù)職稱和職位職稱相匹配，提示患者在選擇醫(yī)生時(shí)應(yīng)考慮“一分價(jià)錢一分貨”的原則。對于嚴(yán)重病情，患者應(yīng)重視醫(yī)生的專業(yè)能力，即使收費(fèi)較高，也可能是醫(yī)生實(shí)力的體現(xiàn)。同時(shí)，患者的選擇也應(yīng)考慮醫(yī)生的努力程度，因?yàn)楦咚降尼t(yī)生可能無法投入更多時(shí)間于在線咨詢。

進(jìn)一步的方差分析探究了醫(yī)院等級和醫(yī)生性別對服務(wù)水平的影響。結(jié)果顯示，三甲醫(yī)院的醫(yī)生在能力水平上顯著高于非三甲醫(yī)院的醫(yī)生，而男性與女性醫(yī)生在努力程度上存在明顯差異。這些發(fā)現(xiàn)在醫(yī)療改革的大背景下尤為重要，它們揭示了我國醫(yī)療資源分配的不均衡性，以及基層醫(yī)院在資源和服務(wù)條件上的不足。互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療在一定程度上可以解決這個(gè)問題。創(chuàng)建資源共享平臺，仍需要多方的共同努力。盡管本研究基于醫(yī)生的基本屬性信息構(gòu)建了線上醫(yī)生服務(wù)水平的評價(jià)體系，但仍存在一些局限性。由于數(shù)據(jù)獲取的限制和文本數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜性，本研究僅分析了醫(yī)生主頁中的個(gè)人信息。未來的研究可以獲取更多種類的數(shù)據(jù)，以豐富樣本結(jié)構(gòu)，進(jìn)行更全面的分析。此外，患者選擇線上醫(yī)生的決策可能受多種信息的影響，包括其他患者的反饋信息等，這是本研究尚未涉及的領(lǐng)域，需要未來的研究進(jìn)一步探索。

總之，本研究為在線醫(yī)生服務(wù)水平的評價(jià)提供了新的視角，并為患者選擇合適的線上醫(yī)生提供了實(shí)證基礎(chǔ)。隨著互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的不斷發(fā)展，我們期待通過創(chuàng)建資源共享平臺，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療資源的優(yōu)化配置，為解決“看病難”問題提供可行的解決方案。

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收稿日期：2024?08?18

作者簡介：鄭春燕（1995—），女，河南南陽人，博士生，研究方向：優(yōu)化與運(yùn)作管理；隋越（通信作者），女，博士生，研究方向： 運(yùn)營管理，企業(yè)社會責(zé)任。