研究背景我国医疗资源短缺,但医疗浪费现象如小病看专家、小病大处方等过度医疗现象却非常严重。据有关部门估计,我国医疗资源浪费占到医疗总费用的30%以上,严重地区可达40%-50%。而造成医疗资源浪费的根源之一就是患者缺乏基本的医疗知识,就诊前无法对病情进行客观预估而直接选择就诊医院,就诊时又无法与医生就病情严重程度平等对话。智能预诊系统的问世,使得患者在就诊前进行基本的医疗判断成为可能。但国内移动医疗尚处于发展阶段,移动医疗应用的性能质量参差不齐,而且行业内缺少对于移动医疗应用的评估。目前国外已有评价智能预诊系统准确性的相关研究,但国内智能预诊系统的准确性还是未知数,其质量评价也只有相关的满意度调查结果报道,对智能预诊系统的质量评价方面还缺乏相关的系统性研究。因此,利用现有理论,确立一套评价智能预诊系统质量的指标体系,从而更好的评估国内智能预诊系统的服务质量,成为我们此次探索的重点。研究目的从用户角度出发,开发一套评价智能预诊系统质量的指标体系,为今后智能预诊系统的完善和评价提供技术支持,也为移动医疗服务的质量评价提供参考。研究方法在对传统医疗服务质量评价理论和技术接受理论文献研究的基础上,运用德尔菲法确立智能预诊系统质量评价指标体系,运用层次分析法对最终确立的指标体系中的各指标进行赋权。研究内容(1)建立智能预诊系统质量评价理论模型。在传统医疗服务质量评价理论和技术接受理论基础上,提出智能预诊系统质量评价理论模型(2)确立智能预诊系统质量评价指标体系。通过多轮德尔菲专家咨询,不断对初始建立的指标体系进行修改和完善,最终确立智能预诊系统的质量评价指标体系。(3)确定智能预诊系统质量评价指标体系的权重。运用层次分析法对建立的各级指标进行赋权,最终建立一套完整的智能预诊系统质量评价指标体系。研究结果(1)本研究基于“结构-过程-结果”理论和技术接受模型,构建了智能预诊系统质量评价模型,认为智能预诊系统的质量主要取决于它的有用性、易用性及准确性。(2)本研究邀请21名专家参与问卷咨询,共进行三轮。三轮问卷的专家积极系数分别为1.00,0.95,0.90,专家积极性较高。而判断系数(Ca)、熟悉程度(Cs)、权威系数(Cr)三值的算术平均数均高于0.7,标准差分别为0.11,0.11,0.10。综合以上各指标,本研究邀请的专家的权威性较高。(3)经过两轮德尔菲专家咨询,智能预诊系统指标体系最终确立,共包含3个一级指标,11个二级指标。两轮咨询后,各指标专家意见相对比较集中,专家评分意见的整体指标的肯德尔协调性(W=0.398)及各级指标协调性(一级指标W=0.496,二级指标W=0.364)均具有显著性。(4)对各位专家的判断矩阵进行一致性检验,一致性比率均在可接受范围内,即CR<0.1,判断矩阵均通过一致性检验。(5)智能预诊系统质量评价指标体系层次总排序结果:一级指标排序为预诊结果(0.5962),交互性能(0.2266),预诊价值(0.1772);二级指标排序为预诊结果的准确性(0.3234),预诊方案的通俗性(0.1752),就诊指导(0.0997),预诊方案的全面性(0.0976),症状列表(0.0670),语言表述(0.0651),疾病知识(0.0499),问诊时间(0.0408),反应能力(0.0344),附加服务(0.0275),界面设计(0.0194)。结论(1)本研究经过两轮指标体系的德尔菲咨询,确立一套智能预诊系统质量评价的指标体系。其中一级指标为3个,分别为系统的交互性能、预诊结果和使用价值;二级指标为11个,分别为症状列表、界面设计、语言表述、问诊时间、反应能力、预诊方案的通俗性、预诊方案的全面性、预诊结果准确性、疾病知识、就诊指导、附加服务。(2)由第三轮指标权重咨询结果可知,作为预诊系统,其核心质量在于预诊结果,权重为0.5962;其次是交互性能,权重为0.2266;最后是使用价值,权重为0.1772。(3)本研究从智能预诊系统的易用性、准确性和有用性作为切入点,确立的指标体系的整体指标协调性及各级指标的协调性均具有显著性,指标体系较合理。