基于SERVQUAL模型的手术追溯系统的设计与应用

2023-10-19 08:14王毅豪袁骏毅侯旭敏
中国医疗设备 2023年10期
关键词:手环服务质量智能

王毅豪,袁骏毅,侯旭敏

上海市胸科医院/上海交通大学医学院附属胸科医院 a.信息中心;b.院长办公室,上海 200030

引言

近年来无线射频识别技术(Radio Frequency Identification,RFID)得到广泛的重视,其具有存储容量大、使用寿命长、操作距离长、可重复使用、识别速度快等优点,为手术追溯系统的建设奠定了基础[1]。国内外学者对手术追溯系统做了大量研究探索,但主要集中在手术器械、手术植入物和手术毒麻药品管理,缺乏基于手术患者的信息化建设研究[2-4]。手术追溯系统的建设可以有效提高手术质量和安全,通过对手术全过程进行记录和追踪,可以及时发现和解决手术过程中的问题,避免因疏忽或失误导致手术失败或患者出现不良反应[5]。此外,手术追溯系统还可以帮助医生和护士更好地了解患者的病情和手术需求,提高手术的准确性和效率。随着信息技术的快速发展,医疗信息化已经成为医疗行业的重要趋势。手术追溯系统是医疗信息化建设的重要组成部分,其可以为医院管理提供支撑以及为患者提供更好的服务,促进医疗行业的健康发展。本研究探索患者手术信息的量化和使用,基于服务质量(Service Quality,SERVQUAL)模型实证分析手术追溯系统的服务质量并提出改进措施,以期为其他医疗机构研究手术追溯提供参考依据。

1 技术架构

手术追溯系统采用B/S 架构,使用两台高性能服务器分别作为数据库服务器和应用服务器。数据库采用SQL Server 2015 版本,服务器使用Windows Server 2018 版本,整体架构图如图1 所示。通过虚拟防火墙、内外网隔离和服务器隔离的双重防护,保障手术追溯系统的数据安全和网络安全[6]。整体架构由业务层、数据层、应用层和终端层组成,业务层主要通过SQL 数据库的发布和订阅功能从定位系统、手麻系统、手术排班系统和SPD 系统中将数据汇集到订阅库中。发布订阅功能因其异步和去耦合的特性已被广泛应用于大规模的信息传输系统中[7]。数据层通过高性能服务器对数据进行清洗并将数据量化成手术指标。医疗数据具有多源、多模态、异构且分散存储的特点,开展多中心数据治理能够提高研究数据质量[8]。应用层提供指标查询服务、手术示踪服务和消息提醒服务。终端层提供对手术指标和推送消息的展示功能。另一方面,系统通过历史手术数据的大数据分析,智能预测出不同类型手术的手术时长。最后,在终端层通过电脑、候诊大屏和手机等硬件设备载体,为患者家属、医生、护士和医院管理者提供高质量的数据服务,提升医院精细化管理水平,助力医院加速实现数字化转型。

2 功能模块

手术追溯系统功能模块包括手术患者追溯指挥舱、家属等候大屏、手术患者智能手环和医护消息智能提醒。面向医生、护士、患者、家属和医院管理者,提供手术全流程数据的智慧管理,实现手术质量和服务的双提升。

2.1 家属等候大屏

家属等候大屏能够实时展示手术患者状态,包括离开病区、进入手术间、麻醉开始、手术中、苏醒中和进入病房等。家属通过等候大屏能够及时了解手术患者的情况,有效缓解家属焦虑的情绪,并提高患者满意度。基于RFID 手术患者智能手环,系统能够实时获取患者所在位置,实现精准定位。系统采用交叉位运算对传输信息进行加密,将数据中的位进行重新排列从而实现压缩效果,在防止攻击者恶意入侵的同时,使得协议能够达到超轻量级别,且能够较好地满足系统所需要的安全性,适用于低成本的移动RFID 系统中[9-10]。手术患者智能手环全程记录患者从离开病区到回到病区的18 个时间节点,真正意义上实现了手术闭环管理,使手术状态全程可追溯。基于RFID 的全域感知,实现数据指标量化、智能数据预测和智能数据分析,为医院管理者决策提供数据支撑,有效提升医院管理效率和医院服务水平。

2.2 医护消息智能提醒

手术追溯系统智能消息提醒功能分为预测提醒和实时提醒两部分。预测提醒是通过对历史手术时长的大数据分析,在病区护士通过掌上电脑绑定智能手环时,预测患者手术开始时间,推送给手术室,保障开台工作准确进行。实时提醒是通过智能手环获取实时定位,在手术结束时提醒病区护士做好接病人准备,并提醒下一台手术医生前往手术室。智能消息推送是通过消息集成平台实现,消息集成平台的构建能够规范单点消息提醒和预警,有效降低用户对关键预警信息的漏读率,提升医疗安全和质量[11]。数据驱动下,缩短手术患者各环节的衔接时间,提高手术开台准点率,提升医院手术效率和手术资源利用率。

2.3 手术患者追溯指挥舱

结合医院实际情况和信息化建设基础,经过研究讨论总结出关键指标集10 项和手术指标40 项。关键指标集包括:近7 d 关键点位等待时长、近7 d 手术房间手术人次/手术患者绑定率、各病区手术排班占比、总手术人次、准台数、手术室实时动态、耗材剩余数量、复苏室人数、停刀信息和手术明细。

手术患者追溯指挥舱主界面如图2 所示,手术指标以图表展示为主,医院管理者可以清晰地看到手术室的实时动态,有效提高医院精细化管理水平。界面上的数据图表均支持下钻功能,系统能够根据需要展示每个指标的明细数据,如点击各病区手术排班实时占比饼图,系统能够自动跳转到各病区手术排班明细展示页面;如点击当月总手术人次,系统能够根据手术日期和手术等级展示手术明细。

图2 手术患者追溯指挥舱主界面

3 应用效果

手术追溯系统于2020 年1 月正式上线,通过对接手术定位系统、手术麻醉系统、手术排班系统和手术供应链管理系统,患者手术数据被清洗、校验、整合、量化成10 个手术指标集和40 项具体手术指标。本研究对象为医院年度质量管理考核的核心指标,将手术追溯系统上线前后半年的指标情况设为对照组和观察组。采用SPSS 24.0 软件对数据进行统计分析,计量数据用±s表示,行t检验,以P<0.05 为差异有统计学意义。

医院年度质量管理考核的核心指标(手术接台时间、CT 定位等待时间和CT 定位后等待时间)系统上线前后的对比如表1 所示,观察组的各项时间均显著低于对照组(P<0.05)。系统上线后有效提升了手术室和外科医生的工作效率。手术接台时间直接影响每天手术台次数量,通过手术消息提醒和智能算法使手术接台时间缩短了7.7%,使医院能够每天为更多的患者进行手术,提升了患者满意度和医疗服务质量。手术CT 定位可以在术前明确病灶位置,手术追溯系统上线后助力医疗流程优化,患者平均CT 定位等待时间缩短了35.8%。大数据赋能下消除了手术信息孤岛现象,为医院管理者提供了决策的基础,支撑医院精细化管理高质量发展。

表1 手术追溯系统上线前后核心指标对比(±s,min)

表1 手术追溯系统上线前后核心指标对比(±s,min)

组别手术接台时间CT定位等待时间CT定位后等待时间对照组60.95±2.0817.89±0.9238.24±0.97观察组56.28±1.3811.49±1.2733.37±1.40 t值3.5916.647.60 P值0.016<0.0010.001

4 评估体系

4.1 SERVQUAL模型

SERVQUAL 模型在1985 年由美国营销领域PZB研究团队提出,是国内外学术界研究服务质量的关键模型,从有形性、可靠性、响应性、保证性、移情性5 个维度来探索服务质量[12]。SERVQUAL 理论强调顾客对服务质量的实际感知,是一种客观的服务质量评价方法[13],通过SERVQUAL 量表对系统服务质量进行评估,能够为系统进一步优化提供参考。

4.2 手术追溯系统服务质量评估量表

本研究顾问小组通过对医生、护士、医务管理人员代表进行焦点访谈,访谈结果显示临床对软件的稳定性和操作便捷性非常关注,医务管理人员则对数据指标的准确性更为重视。根据访谈结果结合SERVQUAL 模型5 个维度,经过顾问小组头脑风暴形成手术追溯系统服务质量评估量表,见表2。

表2 手术追溯系统服务质量评估量表

5 实证分析

5.1 调查对象及方法

本研究随机选取外科临床医生、外科病区护士和医务管理人员作为调查对象,其中男性占比为74.55%,在院工作3 年以上人员占比为80.91%。调查以问卷的形式进行,共包含22 个小项,采用李克特(Likert Scale)七分制量表编制,分为非常不满意、不满意、比较不满意、一般、比较满意、满意、非常满意[14]。研究共发放问卷110 份,实际回收有效问卷79 份,有效率为71.82%。

5.2 调查问卷的信度检验

采用SPSS 24.0 软件,通过对79 份有效问卷的数据进行统计分析,计算问卷的Cronbach’s α 系数,从而验证问卷内部一致性信度[15]。5 个维度的Cronbach’sα系数分别为:0.821、0.892、0.843、0.832、0.806,系数均大于0.8 说明问卷可信度较高,具有较好的一致性。

5.3 结果与分析

对有效回收问卷进行定量分析,手术追溯系统服务质量评分均值如表3 所示。从期望与感知的差距角度分析可知,指标T5、L1、L4 和L5 的服务质量评分为0.114、0.240、0.329 和0.317 分,超过用户预期,说明系统可靠性较好;而指标A1 和A2 的服务质量评分为-1.101 分和-1.013 分,与预期差距较大,说明系统保证性需要加强关注。整体上看大部分指标的用户感知和期望存在一定差距,所有指标的平均得分为(-0.432±0.424)分。

表3 手术追溯系统服务质量评分平均值(分)

本研究通过四分图法对问卷结果进行定性分析,见图3。感知得分作为X 轴,期望得分作为Y 轴,X ∈[4.228,6.430],Y ∈[5.215,6.253],把X=5.3 和Y=5.7 作为分区线构建四分图模型。A 区为优势区,说明指标A3、L1、L2、L5、T2、T3、R3 和E1 具有高重要性和高满意度,手术指挥舱界面图表展示风格应该继续保持并发扬。B 区为修补区,说明指标A1、T1 和L6具有高重要性和低满意度,后续需要重点关注设备维修速度并进行整改。C 区为机会区,说明指标A2、T4、T6、T7、R1、R2、E2 和E3 具有低重要性和低满意度,后续可以暂时把重心放在其他指标上面,其对整体的影响非常小。D 区为维持区,说明指标L3、L4 和T5 具有低重要性和高满意度,后续可以考虑发挥智能手环定位准确性高的优势,使其向优势区发展。

图3 手术追溯系统服务质量四分图模型

6 讨论与总结

相较于以往建设的手术追溯系统大多从手术器械、手术植入物和手术毒麻药品管理角度出发,本研究从手术患者角度出发,基于SERVQUAL 模型建立手术追溯系统服务质量评估量表,通过问卷调查法统计分析后得出优势区、修补区、机会区和维持区的手术指标,为系统后续改进和优化提供了依据,手术追溯系统的成功上线有效提升了医院手术的精细化管理水平。

6.1 探索新技术提高患者智能手环精准度

四分图模型显示指标L3 处于维持区,应继续提升智能手环定位准确性,未来有望向优势区发展。患者智能手环作为手术追溯系统重要的组成部分之一,承担着手术全生命周期数据采集的重要工作,是建立起患者手术闭环的媒介和桥梁。智能手环的精确度将直接影响后续数据指标的量化和管理者的决策。RFID 技术由于其非接触的特性会遇到信息碰撞的问题,未来应继续优化算法避免发生信息碰撞,提高智能手环精确度;另一方面随着网络技术的发展,探索RFID 和Wi-Fi 6 相结合实现多网合一,有助于更高效的通道访问和节省智能手环能耗。两种通信技术紧密融合后,其所具备的各种特性能优化整个网络通信能力,更好地满足新型业务需求[16]。

6.2 深入挖掘患者手术数据背后的巨大价值

由指标L6 处于修补区可知,数据准确性方面是用户重点关注的方向,未来应该重点提升数据质量。大数据赋能医院数字化转型背景下,如何利用信息化手段更好地为患者服务是未来研究的主要方向。外科手术作为医院的核心业务,具有流程复杂、管理难度大等特点,手术追溯系统通过数据的抽取和量化,将多维度的数据汇聚到一起,使医院管理者能够快速了解医院手术实际情况。随着人工智能技术的发展,手术追溯系统必定会创造更大的价值,从原来被动式的数据处理变为主动式机器学习,数据赋能下将发现并解决现有流程中的不足,持续提升手术效率,提高患者满意度。

6.3 持续优化手术追溯系统服务质量评估量表

本研究服务质量调查结果同时指明了系统未来改进的方向,秉持PDCA 持续改进精神和服务至上的理念,后续应定期开展问卷调研对手术追溯系统的服务质量进行评估[17]。SERVQUAL 手术追溯系统评估量表从5 个基础维度和22 项指标进行评估,每次评估前应对量表进行调整从而保证评估结果的真实性和可靠性,如加入新的评价维度、增加和删减评价指标等[18]。未来完善后的手术追溯系统评估量表有望向全市推广,为其他医疗机构研究和评估信息系统服务质量提供参考。

综上所述,基于SERVQUAL 模型的研究可以为手术追溯系统的评估和改进提供依据,从而保证系统的长期稳定运营。手术追溯系统的成功建立提升了医院信息化管理水平,同时优化了患者的手术体验。

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