用户需求视角下医疗健康类APP适老化改造内容优先序研究

毛太田 刘捷 赵绮雨

关键词：医疗健康类APP; Kano模型；适老化改造；用户需求

在健康中国战略的驱动下，公众逐渐提高了对身心健康的关注程度，老年群体也正在积极地融入网络社会以进行网络健康知识学习。各类健康APP以其传播有效性、即时性和教学性等特点获得了广泛的青睐，成为广大网民搜寻健康信息、学习健康知识和提升健康水平的重要渠道。据CNNCI调查显示，截至2022年12月，60岁及以上网民群体占比由2021年12月的11.3%提升至14.3%，互联网进一步向中老年群体渗透。各类机构相应开展适老化改造工作，推出老年人专属APP版本，以满足老年群体的使用需求，如移动支付、线上购物等。工信部公示的首批适老化及无障碍改造APP名单就包括“114健康”“好大夫在线”等医疗健康类APP．适老版的推出一定程度上满足了老年群体的使用需求。然而，目前较多程序的适老化改造仅局限于现有框架的局部调整，未能真正结合老年群体的需求进行设计。调查显示，在众多APP适老版中，医疗健康类APP存在着广告诱导内容偏多、人口难寻等问题，导致老年用户对其适老版满意度偏低，不利于老年群体跨越“数字鸿沟”，与现代社会相融。

2022年，国家卫生健康委等15部门联合印发《“十四五”健康老龄化规划》，明确提出要提升各类健康产品的适老化水平以适应老年人需求。老年群体的需求和体验是医疗健康类产品的重要衡量标准。因此，准确分析用户需求以提升医疗健康类APP适老化改造水平的重要性毋庸置疑。目前已有学者对政务服务APP、新闻资讯APP、手机银行APP等平台的适老化改造进行了研究，但对医疗健康类APP的适老化研究较少。为了更好地识别和迎合老年群体的医疗健康类APP使用需求和偏好，有效提升用户满意度，本文基于Kano模型这一用户需求分类方法，从用户需求视角挖掘老年群体对于医疗健康类APP适老化改造服务的关键需求，并进行需求分类以及确定优先序，明确老年群体的痛点、兴趣点和关注点，为开发商对医疗健康类APP实施高效的适老化改造工作提供借鉴参考。

1研究综述

1.1医疗健康类APP适老化改造相关研究

适老化的概念起源于欧洲，最初多集中在设计、建筑领域的研究中。在我国，“适老化”最早产生于人口老龄化的背景下，当前学界对于“适老化”这一概念并无一致界定，通过对已有文献调研发现，适老化多与“改造”“设计”等概念相联系，指考虑老年人需求特征而作出相应的改造或设计，其内涵多与“老年友好”保持一致。随着人口老龄化程度的加深，国外首先将研究聚焦于老年人使用健康APP的阻碍上，认为认知、动力、身体能力和知觉是老年群体使用健康APP的主要障碍，应用的“可用性”会直接对老年人的技术接受行为产生影响，一款使用便捷、信息处理功能清晰准确的健康APP不仅能显著提升用户满意度，并且长期使用能够显著提高其批判健康素养水平。后续研究进一步探索了健康类应用程序对老年人健康护理的帮助，发现医疗健康类APP是一些独居老人居家护理的合适工具，在老年人健康护理的健康决策制定方面具有重要作用。同时，可以通过评估智能技术应用在积极健康老龄化中的应用效果来选择与用户需求契合度高的应用程序。伴随着国内各互联网网站与移动互联网应用适老化改造工作的持续推进，APP适老化改造研究逐渐成为相关学界的研究热点。目前，相关研究多聚焦于各类APP的适老化设计，如医药类APP交互界面的设计、“适老化”的信息无障碍环境构建等，从多维角度探究了如何使适老化设计更符合老年人需求的问题。对于医疗健康类APP，已有研究主要针对特定人群开展，探索了适老版对新老年人的隐私披露意愿影响、对老龄用户价值实现及主观幸福感的影响等。

综上所述，目前不乏对医疗健康类APP适老化改造内容等展开的研究，也有不少研究从老年群体层面进行探索，但鲜有从用户需求视角来了解适老版改造内容，并对其进行分类、确定改造优先序的研究成果。用户需求是APP适老化改造的驱动力，在老年用户逐渐增多的情况下，其使用需求满足与否是衡量适老化改造质量并决定其能否获得持续使用的关键因素。因此，确定医疗健康类APP适老版要优先改造哪些内容，有助于提高其改造质量，优化老年人的使用体验，提升老年群体健康素养。

1.2Kano模型概述

Kano模型是日本学者狩野纪昭于1984年提出的一种基于双因素理论的评价方法，该方法基于用户需求分析构建一个“功能一用户”的双维认知模型，能够对用户需求进行类别划分以及重要级排序。Kano模型认为各功能属性与用户满意度之间存在着非线性关系，并非每一项功能都能影响用户的满意度，同时将用户满意度的影响因素分为5种类型，分别为：必备型需求（M：

Must-beRequirement）、魅力型需求（A： Attractive Require-ment）、期望型需求（0：One - dimensional

Require-ment）、无差异型需求（I： Indifferent Requirement）和逆向需求（R： Reverse Requirement），如图1所示。

Kano模型以用户调查数据为基础，融人用户动机、期望等多项元素，在学界受到广泛应用。众多经济学、医学领域学者利用该模型来了解顾客需求以解决现实问题。在图情领域，研究较多聚焦于图书馆学，围绕用户满意度、服务需求、服务平台优化等内容进行探讨。如高校图书馆官网服务内容用户满意度、图书馆网站用户满意度等满意度的研究；高校图书馆用户的健康信息服务需求、公共图书馆视障读者需求等服务需求的研究；专利信息服务平台功能优化、学科服务平台优化等研究。

综上所述，Kano模型在图情领域得到了广泛的应用，被频繁应用于用户需求、用户满意度等主題的探究中。因此，基于Kano模型识别医疗健康类APP适老化改造的用户需求，并进行需求分类以及确定优先序，明确老年群体使用医疗健康类APP适老版的痛点、兴趣点和关注点，同时借助混合类分析和Better-Worse系数分析法对结果进行完善优化，可以对医疗健康类APP的适老化改造工作精准施策，提升改造质量以满足老年人核心医养需求，助力APP适老版的可持续发展。

2研究设计

2.1医疗健康类APP适老版用户需求属性确定

用户是产品成功与否的关键，虽然各类适老版APP都有不同的开发特色、服务属性与功能重点，但均需要以满足用户需求为前提。为保证用户需求属性调研的全面性、科学性和准确性，本文主要通过以下步骤来确定医疗健康类APP适老版用户需求属性。

1）基于现有文献提取用户需求属性。在对国内外学者前期对APP适老版改造以及医疗健康类APP适老化研究成果调研的基础上，提取出38个有关医疗健康类APP适老化改造的内容属性。

2）对相关用户访谈获取原始信息。本研究对10位老年用户（其中5位有医疗健康类APP两年以上使用经验，5位有医疗健康类APP适老版1年以上使用经验）进行访谈，访谈问题为“以上服务属性是否都满足您的需求？除却以上内容您还希望医疗健康类APP适老版增加什么改造内容？”。根据访谈结果，还需增加“服务代办、辅助输入输出、非接触式认证、适老版即时切换、老年人专属顾问”5项改造内容，同时剔除“专区演示、信息安全、健康监测、定期提供健康报告”4项改造内容，最终初步确定39个改造内容。

3）邀请老年人行为研究领域资深专家2人，适老化研究方向硕、博研究生3人组成讨论小组，通过专家咨询、小组讨论等方式，对上述39项具体改造内容进行精简归类、充分凝练，最终确定4个类别共含26个改造内容，如表1所示。

2.2基于Kano模型的问卷设计

医疗健康类APP适老版的主要服务人群为老年人，因此，本研究将老年群体作为此次问卷的调查对象，以期获得老年群体对于医疗健康类APP适老版的评价反馈。

在依照上述既定属性拟定初步问卷后，本研究在调研相关文献的基础上进一步咨询图情领域的资深专家来对问卷进行修订，并邀请5位老年用户进行问卷测试以检验问卷题项的合理性，最后根据专家意见以及测试反馈意见进行题项修正，修改模糊表达以及复杂语句，最后形成正式问卷。正式问卷共分为两个部分：第一部分是人口统计变量，包括性别、年龄、是否使用过医疗健康类APP以及使用情况等；第二部分是矩阵量表部分，是问卷的主体，分为4个类别共26道题项：界面设置类（5题）、便捷操作类（7题）、使用保障类（5题）、健康功能类（9题）。同时，每一属性均采用正反提问的方式，具体为改造（提供）和不改造（不提供）某项内容（服务）时用户的态度。量表类的题项均利用李克特五级量表法进行制定，分别为“我很满意”“应当如此”“无所谓”“可以忍受”“很不满意”，以方便用户根据感受进行直观选择，部分问卷示例如表2所示。

2.3Kano问卷收集

问卷通过问卷星平台进行制作，面向身边或社会上具备医疗健康类APP使用经验的老年用户展开调查，同时辅以纸质问卷，采用线上线下相结合的方式收集问卷数据。问卷发放时间为2023年4月29日-5月15日，最终共回收问卷341份，含线上問卷266份，线下问卷75份。在对问卷数据进行初步检查之后，剔除无效问卷40份，无效问卷多为选项数据完全相同或选择存在明显矛盾，最终剩余301份有效问卷，问卷回收的有效率为88.27%。有效调研样本的基本信息情况如表3所示。

由表3可知，从性别上来看，男女比例较为均衡，但女性比例略高于男性；从年龄上来看，60～70岁这一年龄段的老龄用户人数较多，达到80%：从医疗健康类APP的使用经历和使用情况方面来看，有73%的用户医疗健康类APP的使用时间在3年以内，27%的用户有3年以上的使用经历。在各类医疗健康类APP中，好大夫在线、百度医生和丁香医生是老龄用户平常接触最多的医疗健康类APP。综合来看，被调查者在性别、年龄、使用经历等方面比例分布均较为均衡，且调查对象都是老龄用户，与本研究的研究内容主体完全契合，因此该调查数据具备一定的代表性。

2.4Kano问卷信效度检验

利用数据分析软件SPSS 27对本研究的问卷数据进行信度、效度检验，具体结果如表4所示。由表中数据可知，Kano问卷、正向问题和反向问题的克隆巴赫Alpha检验值都符合标准，说明问卷具有良好的信度：其KMO值都在0.8以上，且Bartlett's球形度检验值都为0.000，表明问卷的有效性较高。综合看来，Kano问卷具备较好的信度与效度，数据较为可靠，满足分析要求，可用于后续的研究。

3数据分析

3.1医疗健康类APP适老版用户需求Kano层次分析

Kurt M等提出要进行Kano模型层次识别需利用3种统计工具，分别为Kano问卷、Kano模型定位对照表和Kano结果分析表。本研究首先对问卷数据进行Kano模型分析以确定需求层次，同时结合Kano模型定位对照表对医疗健康类APP适老化改造内容进行对比分析，如表5所示。在此基础上对各属性进行统计整理，并汇总成Kano结果分析表，如表6所示。

医疗健康类APP适老化改造用户需求可分成必备型、期望型、魅力型和无差异型4项类别。必备型需求包含调整字体字号、调整图标大小、精简界面框架、适老版即时切换、减少广告弹窗、风险提示、隐私保护和亲友号关联8个具体需求，此类需求被用户认为是必须具备的，虽然该类需求的提供并不会明显引起用户满意度的上升，但若不被提供会大大降低用户满意度；期望型需求包含6个，具体为：语言表述通俗易懂、引导功能、辅助输入输出、优质的医疗健康信息、服务代办和老年人健康社区，用户希望这类需求能够被主动提供，并且此类需求能否被满足直接影响着用户满意度的高低；魅力型需求较少，包含调整色彩辨识度、操作振动反馈、健康设备兼容和老年人专属顾问4个需求，此类需求对用户存在较强的吸引力，当需求被满足时，用户满意度会直接提高，但不被满足也不会降低用户满意度：无差异型需求较多，共8个，包含屏幕朗读、词句点读阅览、操作容错机制、适老模式路径统一、非接触式认证、健康知识百科、视听结合问诊和线下购药门店推荐8个需求，这类需求不论被满足与否都不会影响用户的满意度。但从长期来看，无差异型需求有向魅力型需求转变的可能．所以对于此类需求也不可完全忽略。

综合来看，在所有需求层次中，4个类别的需求都各占一定比例，且必备型需求和期望型需求都含有较为丰富的内容。其原因可能在于调查对象均有医疗健康类APP使用经验，且较多用户有长时间的使用经历，对于医疗健康类APP有自己较为独到的体验，能够客观厘清自身需求。

3.2用户需求混合类分析

上述Kano模型分析仅根据属性出现的频次高低来划分需求层次，但是当某两项属性频次接近时则难以对需求类别进行细致的划分。为了更准确地分析各个需求属性与用户满意度之间的关系，本文采用Lee M等提出的混合类分析方法对各项需求进行更为精细的区分。混合类分析法能够对传统Kano模型的分类结果进行二次确认，旨在识别混合类属性。该方法借助总强度TS（Total

Strength）和类别强度CS（Category Strength）两个量化指标区分属性，若某项属性在分析结果中无主导分类，则会被定义为混合类别，其类别强度CS不足时会被归为混合类别中，此时总强度TS则成为判断该项属性的标准。二者的计算公式为：

其中，TS值表示医疗健康类APP适老化改造的某项需求对用户满意度提升的程度，CS值反映用户对于某项需求现属类别的认同程度。

当TS≥60%且CS≤6%时，该属性即被划分为混合类别中。传统的Kano分类结果以及经过混合类优化计算后的分析结果如表7所示。

由表7可知，在经过混合类优化分析后，部分需求属性的所属类别发生了变化。操作振动反馈和健康设备兼容转变为魅力型需求（A）和无差异型需求（I）的混合类，表明二者的魅力特征并不是特别突出，需得到加强和优化：适老版即时切换和亲友号关联转变为必备型需求（M）与无差异型需求（I）的混合类，说明开发商应综合考虑两类需求的特征来进行改造设计；优质的医疗健康信息转变为期望型需求（O）和必备型需求（M）的混合类，表明该需求的提供对于用户的满意度提升有较强影响，应予以重点关注：健康知识百科转变为无差异型需求（I）和期望型需求（O）的混合类，表明该需求虽当前不太受重视，但是具备随日寸转化成期望型需求的可能，而相关研究也证实用户对于需求的态度会随着时间的推移呈现出I-yA-yO-yM的转换周期。

3.3用户需求Better-Worse系数分析

上述借助传统Kano模型和混合类分析法来确认需求类型都仅是通过计算各需求频数并结合占比情况来划分类别，在对部分需求属性类别的划分上仍存在一定局限。因此，在上述模型基础之上，采用Berger C等提出的Better-Worse用户满意度指数法，分析医疗健康类APP适老化改造的各项内容属性对用户满意度的影响，通过判断增加或删除某项需求属性后用户满意度的变化情况来确定实际应用中APP适老化改造内容的重点和优先序。Better系数值通常大于0．该值越接近1表示该项需求被满足后用户的满意度越高。Worse系数通常小于0，该值越接近-1，表示该项需求未被满足时用户满意度越低。二者的计算公式如下：

根据上述公式计算各需求属性的Better系数和Worse系数，计算结果如表7所示。Better加权系数平均值为0.46，Worse加权系数绝对值的平均值为0.48。为了直观呈现出各个属性的分布情况，以Better系数为横轴，Worse系数的绝对值为纵轴，以两个系数的均值（0.46，0.48）为原点，借助Excel软件建立Better-Worse系数四象限图，如图2所示。

第一象限中用户需求属性的Better值和Worse绝对值均高于平均值，表明此类需求的提供与否与用户满意度呈线性相关，对提高用户满意度与降低用户不满意度都有显著效果，是适老化改造应当优先考虑的内容，分别为：老年人健康社区、实时引导功能、辅助输入输出、语言表述通俗易懂和优质的医疗健康信息5项内容。此5项内容处于4个象限的最高优先级，均表现出高期望特征，会极大影响用户群体的满意度。因此，开发商应当重点关注此5项内容，以提高医疗健康类APP适老化的改造水平。

第二象限中用戶需求属性的Better值低于平均水平而Worse绝对值高于平均水平，表明此类需求对于提高用户满意度的作用较小，但是对于降低用户不满意程度的作用较大，包含减少广告弹窗、风险提示、隐私保护、调整图标大小、调整字体字号、精简界面框架、亲友号关联和适老版即时切换8项内容。该类需求呈现出必备型需求特征，是医疗健康类APP适老化改造中不可或缺的内容，应当予以重点提供以防触发用户不满情绪。

第三象限中用户需求属性的Better值和Worse绝对值均低于平均值，表明此类需求提供与否对于用户满意度的提升和不满意度的降低都无显著影响，包含屏幕朗读和线下购药门店推荐两项内容。此类需求呈现出无差异型特征和低魅力型特征，是适老化改造中可暂缓考虑的内容，但也可积极刺激该类需求向上一层次需求转化，以提高用户体验。

第四象限中用户需求属性的Better值高于平均水平而Worse绝对值低于平均水平，表明此类需求的提供与否能够积极影响用户满意度，但对于降低用户不满意度产生的作用较小，包含健康知识百科、操作容错机制、服务代办、适老模式路径统一、非接触式认证、词句点读阅览、视听结合问诊、老年人专属顾问、操作振动反馈、健康设备兼容和调整色彩辨识度11项内容。此类需求呈现出魅力型特征，是适老化改造中的特色所在，能够最大程度提升用户吸引力，增强用户粘性。因此，开发商也应当重视这类需求的提供，提高用户的满意度。

4启示与策略

医疗健康类APP适老化改造的内容差异会对用户满意度产生不同的影响。综合上述3类分析方法，用户对医疗健康类APP适老化改造的内容需求主要可以分为必备型、期望型、魅力型和无差异型4种类别需求。开发商应根据M>O>A>I的顺序来确定适老化改造内容的优先级顺序，对医疗健康类APP的适老化改造进行功能设计与服务优化。本文针对上述分析结果提出以下具体策略。

4.1解决用户痛点问题，保障必备型需求供给

研究共识别出8项必备型需求，分别为：调整字体字号、调整图标大小、精简界面框架、适老版即时切换、减少广告弹窗、风险提示、隐私保护、亲友号关联。必备型需求是用户的痛点所在，是医疗健康类APP适老化改造中必须满足的需求类别，开发商在实际开发过程中应极力完善此类需求功能以使用户的基本需求得到满足与保障。

根据Better-Worse系数分析结果：首先，减少广告弹窗、风险提示和隐私保护三者的Worse绝对值都较高，表明此3项需求是造成用户满意度低的关键因素。广告弹窗多且难以关闭是目前较多老年用户在使用APP时遇到的共性问题，并且有许多广告诱导性较强，导致老年用户易受到错误引导进而掉人消费陷阱。平台应禁止广告弹窗的植入或者通过较大的标识引导用户自行关闭，在用户误触广告或跳转风险界面后及时予以提示，完善平台的隐私保护功能以构建安全可信赖的使用环境，降低用户风险感知。其次，用户对于适老版APP的界面设置十分看重，应合理对APP适老版的字体字号、图标大小等进行相应调整，使设计适应老年人感官需求以满足老年用户视觉阅览的需要。此外，APP的内设界面不能过于复杂，需简化栏目设置并突出核心功能，以网格式界面设计布局并按照视觉浏览顺序调整功能位置，可方便老年群体捕捉重点信息。最后，根据用户对适老版即时切换和亲友号关联两个功能需要，平台可以推出单独的APP适老版本或者在用户打开APP后即可选择跳转适老版，通过简化用户操作流程来推进用户持续使用，设置单独的亲友号栏目可以方便用户及时寻求亲友帮助，此过程既能帮助老年人熟悉应用功能，又能增强其与亲友的联络，满足用户情感交流需求。

4.2明晰用户意愿需求，提升期望型内容质量

研究共识别出7项期望型需求，分别为：语言表述通俗易懂、实时引导功能、辅助输入输出、优质的医疗健康信息、健康知识百科、服务代办、老年人健康社区。期望型需求是用户的关注点，是医疗健康类APP适老化改造中要重点关注的内容，可通过满足此类需求来提升自身竞争力，增强用户获得感。

根据Better-Worse系数分析结果：优质的医疗健康信息和健康知识百科的Worse绝对值偏高，表明这两项需求极大地影响着用户的不满意度，所以平台应当提升医疗健康信息的质量，保证信息的权威度、可信度和准确度，积极组织线上健康知识科普教育活动，增加健康知识的普及性，同时针对用户个体差异动态管理信息内容，以满足用户的使用需要。服务代办和老年人健康社区的Better值偏高，若得到满足能够极大提升用户的满意度。平台可以根据用户地域建立线上交流社区，开通老年群体线上交流的渠道，通过社群提供的情感支持功能帮助用户有效减轻健康信息带来的心理压力，缓解用户负面情绪。设置服务代办功能可便于APP使用经验不足或者有紧急需要的用户及时解决问题，优化用户使用体验。另外，语言表述通俗易懂、实时引导功能和辅助输入输出都是用户期望能够提供的内容。開发商应当使用通俗易懂的语言来帮助用户理解各项功能的操作，简单直白的表达更能契合老年用户的理解能力。同时进行用户调研，了解其在输入输出方面的困难，可通过增加词库或者提供替代搜寻功能来帮助用户获取所需信息知识。此外，可以开发实时引导功能来辅助用户使用，如手势引导、标识指引或者AI智能助手等具体技术，通过增加操作的感知反馈来提高用户的获得感。

4.3挖掘用户潜在需求，扩大魅力型内容供给

调整色彩辨识度、操作振动反馈、健康设备兼容和老年人专属顾问4项内容属于魅力型需求。魅力型需求是用户的兴趣点所在，是医疗健康类APP适老化改造中能给用户带来惊喜的内容，平台应提供多方面的特色功能发挥适老版APP的独特魅力，进而增强用户黏性。

根据Better-Worse系数分析结果：老年人专属顾问是高魅力需求，是适老版APP的特色所在。开发商可以单独设置用户关怀栏目，通过专属顾问功能对用户近期的健康状况予以关怀询问，构建双向沟通模式。在这一过程中可提高专家的参与度，借助专家话语权威帮助用户提升个体健康认知，增强与平台间的情感维系。健康设备兼容这一需求表现出较高的Better值。在智能硬件和家居的普及下，老年人健康设备的交互使用呈现出普及化、个性化和定制化的显著特征，将用户日常使用的健康设备与APP相关联，可增强用户对于自身健康状况的了解程度，方便用户及时进行健康监测、打卡等日常管理活动。此外，提供操作振动反馈功能能够增强用户在使用过程中的触觉感知，帮助用户实时把控操作进程，借助触觉信息的增强弥补视觉或听觉信息的缺失，缓解部分用户因感官弱化而产生的操作焦虑。调整色彩辨识度可通过采用柔和的对比色来减轻用户在使用中产生的疲劳感，也可采用贴合实际场景的色彩环境以增强用户对平台的信赖感，但同时也需要强化功能模块之间的色彩层级区分以平衡视觉感受。

4.4动态分析平台情境，灵活调整无差异型内容

研究共识别出7项无差异型需求，分别为：屏幕朗读、词句点读阅览、操作容错机制、适老模式路径统一、非接触式认证、视听结合问诊、线下购药门店推荐。无差异型需求对用户的满意度无显著影响，但在未来可能会向魅力型、期望型和必备型需求转变。因此，该类需求不可被完全忽视，可根据用户的使用状况进行灵活调整，或者将此类需求与其他类别需求相融合，形成合力以增强用户使用效能。

词句点读阅览、操作容错机制、适老模式路径统一、非接触式认证和视听结合问诊5项内容属性的Better值较高，在Better-Worse系数四象限图中体现出向魅力型需求转化的显著趋势，表明这5项内容有其独特优势所在，对用户具备较强的吸引力。开发商可将问诊功能以视频或语音等形式进行丰富以契合多元群体的使用需求，通过开发词句点读阅览功能辅助用户理解各项功能含义，并提供操作容错机制给用户更多的容错空间，防止用户在操作失误后束手无策，既可提高用户操作效率，又能满足用户自尊保护需要，提高用户使用软件的积极性。另外，在与第三方应用合作时要注意页面跳转之后保持适老模式的一致性，以防转变过于突兀使得用户无所适从。屏幕朗读功能暂未被用户需要，可能与调查对象年龄多处于60～70岁有关，随着年龄的增长，用户对此功能的需求可能会得到重视。推荐线下购药门店可以帮助用户准确快速了解药物的购买地点，一定程度上能够给用户生活带来便利。开发商可以在有余力的情况下适当增加此二项需求功能，以满足部分群体的使用需要，在发展过程中不断优化更新以激发此类功能的潜力，推动其向更高层次类别转化。

5结语

研究在梳理整合医疗健康类APP适老化改造用户需求的基础上，综合运用Kano模型、混合类分析以及Better-Worse系数分析对归纳的26项需求进行分类，旨在探析医疗健康类APP适老化改造内容的优先序，并根据4类需求特征提出相应的改造策略，为医疗健康类APP分层次、有重点地进行适老化改造提供理论支撑，有助于增强APP适老版本与用户需求的契合度并提升用户满意度，提高医疗健康类APP适老版本的改造水平，为帮助老年群体更好地融人现代社会、跨越数字鸿沟提供帮助。但本研究仍存在一定局限：研究对适老化改造的用户需求属性提取的全面性还不足，未来可通过扩大地域范围、增加访谈样本量来充实完善需求属性。此外，研究主要围绕医疗健康类APP的适老化改造来展开，但此类APP涉及购药、求诊等一些细分APP，用户对于各细分APP可能存在不同的需求。因此，在后续的研究中，应进一步把握各细分APP之间的异同点，以提高医疗健康类APP适老版与用户之间的贴合度。