智慧健康系统评价指标研究

张博文，金新政

智慧健康系统评价指标研究

张博文，金新政*

目的 通过归纳分析智慧健康系统各项影响因素，设计一套科学完整的智慧健康系统评价指标体系，确定各项指标权重。方法 构建智慧健康体系架构帮助建立指标体系框架，采用德尔菲专家调查法帮助完善指标体系，使其更具有代表性和实用性。结果 经过两轮专家调查确定了4个一级指标，12个二级指标，49个三级指标。结论 本研究构建的智慧健康系统评价指标体系可用于评价城市智慧健康质量和服务水平，指导和促进智慧健康建设。

智慧城市：智慧健康：指标体系：德尔菲法

0 前言

近年来，国家已经分批公布了200余个智慧城市试点，引领中国特色的新型城市化道路［1］。作为我国智慧城市建设与应用推广中的重要一环，智慧健康的实现与运作对于未来疾病控制与预防、医疗控费、医学研究和医疗效率的提升将会起到至关重要的作用，因此，如何判断一个城市或者社区的智慧健康系统质量正在得到越来越多的关注。为了对智慧健康系统进行科学评价，本研究采用德尔菲法建立了一套智慧健康系统评价指标体系，以便为智慧健康的科学测评提供依据参考。

1 测评内涵

智慧健康是智慧城市情境下的电子健康技术的交叉概念，是由智能技术，健康技术，网络技术支撑为人类健康提供服务功能的复杂动态系统［2］。基于上述概念，本研究认为评价智慧健康实现与运作情况，其核心是测评城市或社区健康智慧程度以及新型医疗服务模式是否真正促进健康产出，实现应有价值。然而评价体系的建立是一个复杂的系统工程，为了对指标体系选择做出客观正确判断与选择，研究首先构建了智慧健康体系架构，如图1。

图1 智慧健康体系架构

如图所示，模型为金字塔状，分别由泛在网络，公共支撑平台，智慧应用与价值实现4个维度组成，代表了智慧健康建设过程中自底向上所涉及的方方面面。由于智慧健康是智慧城市概念下的产物，因此以泛在网络为代表的智慧城市基础设施现代化与智能化的普及是实现智慧健康的必要条件与基础。在智慧城市基础设施完备的基础上，公共支撑平台起到了健康保健概念下的基础作用，是实现智慧健康的关键条件，而健康智慧应用是智慧健康最终实现价值，促进健康产出所提供的具体手段与服务路径。整个智慧健康架构良好运行与否决定了最终的价值实现，也贯穿了评价指标体系的各个方面，因此研究以该模型为参考，通过研究小组讨论，将评测指标分为4大类，定为评价体系一级指标，在之后的德尔菲法中也得到专家们的一致认可。

2 指标体系构建的基本原则

系统性原则 每一组指标对应着智慧健康系统下的一个子系统，要求指标系统层次性明显，自上而下，构成统一的有机整体。其次，智慧健康作为跨学科领域的交叉概念内容复杂，要求指标能反映出其子系统的主要特征与状态，还要体现出系统间的内在联系。

可比性原则 必须明晰评价体系内每个指标代表内容、统计方法、适用对象与范围，使不同城市可以利用该指标进行横向、纵向对比，把握评价对象智慧健康建设质量和发展趋势。此外，为保证可比性原则，指标体系应尽量采用相对指标，少用绝对指标［3］。

可操作性原则 要求指标体系资料来源简单明了，不宜过多，可获得性较高，对各个城市都有较高的适用性，其次要求评价方法定量与定性相结合，才能客观、全面对对象进行评价［4］。

可持续性原则 在评价指标选择时，既要有动态指标，又要有静态指标，以便来综合反映城市智慧健康发展的现状与趋势。除此之外，指标体系应根据智慧健康发展进程的不同进行动态调整，使得评测结果与实际情况较为吻合。

3 指标体系构建方法与内容

3.1 构建方法

由于智慧健康评价指标包含内容繁多，因此在初步建立体系框架后，研究分为4组，采用两轮德尔菲专家调查访谈法，邀请了国家、省级卫计委信息中心研究人员、华中科技大学同济医学院教授、大型卫生信息IT企业专家和卫生服务机构工作人员共30人参加。通过调查，每组提出了30-50条有关城市智慧健康的指标和因素，经过研究小组评定，确定了指标体系。

3.1.1 专家基本情况

从总体情况上看，参加函询的专家中以从事相关工作10年以上（80%）的学历背景硕士及以上（60%）的为主，主要任职科研教育（40%）及行政管理（30%）工作，专业分布以卫生（事业、信息）管理（45%）、计算机（20%）、临床医学（20%）为主。

3.1.2 专家积极性

专家积极性系数表示专家对本研究的关心程度，一般以专家函询的有效回收率表示［5］。第一轮发出函询30份，回收有效问卷26份，有效回收率为86.7%。第二轮发出函询26份，有效回收问卷25份，有效回收率为96.1%。

3.1.3 专家意见协调程度

根据专家的回执评分结果，对所有指标进行Kendall和谐系数W检验。统计结果显示专家意见协调程度较好（P＜0.05），见表1。

表1 Kendall和谐系数W检验结果

3.1.4 专家建议和意见

德尔菲法实施反馈中，部分专家对于指标的重要性、可操作性、典型代表性以及需要增添和删减的指标提出了建议，研究充分采纳了这些建议。在第一轮专家咨询中，专家认为：A1.1卫生信息专网建设水平和A1.2数据中心硬件、系统软件配置水平表达太过笼统，可用单一量化指标来体现，建议修改为A1.1卫生信息专网覆盖的业务范围和A1.2社区卫生服务中心/乡镇卫生院计算机普及率；A1.5数据中心机房建设水平在一定程度上与同位类指标信息表示较为重合，不具有代表性，建议删除；A2.1投入比例表达较为含糊，建议修改为A2.1投入资金与同时期卫生总费用之比；B1.1政策法规落实情况与B3.4信息化人员队伍结构表达不准确，建议修改为B1.1卫生信息规划落实情况与B3.4信息化人员学历结构；D2.3卫生总费用影响因素过多，总费用的高低在当前发展阶段不能客观评价智慧健康质量，建议删除；在C2平台应用范围内，专家建议添加C3.5信息利用分析水平和C3.6决策水平两项指标来反应平台应用的决策支持能力［6］。

经过第二轮专家咨询，专家对第一轮反馈结果表示普遍赞同，部分专家指出D2.2慢病管理费用信息范围过大，信息收集困难，建议修改为D2.2人均糖尿病管理费用；针对D2经济效益指标，为了更好体现医疗区域信息整合带来的好处，专家建议增加D2.5重复检查费用减免指标；在A2信息化筹资范围内，考虑到智慧健康生态系统的多样性，系统的成熟必然伴随着融资的多样化，所以专家建议增加A2.2融资渠道多样化程度［7］。

3.2 指标体系内容与权重

经过专家的多轮审议和研究，最终确定了智慧健康系统评价指标，体系共由4个一级指标，12个二级指标，49个三级指标组成，如表2。

指标体系权重设计采用百分制，由专家做出独立判断，将最后一轮确定的指标重要性得分均值进行归一化处理，4个一级指标权重和为100，每个指标的下级指标的权重和为100，三级指标采用组合权重。其中泛在网络、公共支撑平台、智慧应用、价值实现4个一级指标的权重分别为14.29、24.36、40.71和20.64，说明该指标体系着眼于实现智慧健康的关键条件和实际健康产出，重点评价智慧健康具体服务路径质量。

表2 智慧健康系统评价指标体系

4 结语

本研究采用德尔菲法对智慧健康系统评价指标体系进行了科学构建，弥补了智慧城市大背景下智慧健康测评方面的空缺，对该领域的研究提供了经验借鉴，具有一定的参考价值。但众所周知智慧健康的建设与实现并非一朝之功，基于此指标评价体系的构建也是一个不断修改，完善，应用反馈的循环过程，加之受限于评价对象结构的复杂以及研究成员的能力与经验，评价体系在后期指标量化与计算上存在一定不足，在今后研究实践过程中，仍需根据智慧健康建设的进展和实际需要对指标体系进行动态调整。

［1］ 张博文，金新政.智慧健康服务模式研究［J］.智慧健康，2016（9）:27-31.

［2］ 韩晓丹，金新政.智慧健康研究热点分析［J］.智慧健康，2016.（9）:2-7.

［3］ 李贤毅， 邓晓宇. 智慧城市评价指标体系研究［J］. 电信网技术， 2011（10）:43-47.

［4］ 张涛， 刘月星， 宗文红. 区域卫生信息平台建设评价指标体系研究［J］. 中国卫生信息管理杂志， 2014（6）:548-553.

［5］ 刘硕. 区域人口健康信息化发展水平综合评价指标体系构建研究［D］. 北京协和医学院， 2015.

［6］ 徐勇勇， 孙振球， 颜虹. 医学统计学（第三版）/高等学校教材［M］. 高等教育出版社， 2014.

［7］ 陈婷， 方鹏骞. 健康中国建设需要评价指标［J］. 中国卫生， 2016（8）.

The Research of Assessment Index System on Smart Health

ZHANG Bo-wen，JIN Xin-zheng*
（Research Centre of Health Information Resource， HUST， Wuhan 430030， Hubei， China）

Objective To analyze the factors affecting the quality of smart health， the research establish a set of complete and scientific assessment index system on smart health and weigh up each index. Method The research design an architecture of smart health to build assessment index system and use Delphi expert consultation to improve the index system and make it more representative and practicality. Result After two times of expert consultations， 4 first-level indicators， 12 second-level indicators and 49 third-level indicators were determined. Conclusion The smart health assessment index system can be used to evaluate the quality and service level of smart health and guide the development of smart health.

Smart City； Smart Health； Index System； the Delphi Method

“国家科技支撑计划项目”资助（项目编号：2008BAI52B00）

张博文，男，研究生在读，卫生信息管理专业；研究方向：卫生信息管理；

金新政，男，华中科技大学同济医学院 管理学教授，研究生导师，系华中科技大学健康信息资源研究中心主任。主要研究方向是信息管理、卫生事业管理和软科学。