基于用戶感知的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療服務(wù)對(duì)策研究

吳濤 王柔 周一杰

摘要：互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療服務(wù)是醫(yī)療行業(yè)的新興領(lǐng)域，服務(wù)提供者和用戶間存在較為嚴(yán)峻的信息不對(duì)稱。為此，該項(xiàng)目以移動(dòng)平臺(tái)上的互動(dòng)醫(yī)療保健咨詢服務(wù)應(yīng)用為對(duì)象，采集用戶評(píng)論的感知信息并進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析，研究該服務(wù)現(xiàn)階段存在的問題，并基于具體案例，提出合理化對(duì)策，為該行業(yè)發(fā)展提供參考。

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療;用戶感知;情感分析;對(duì)策

中圖分類號(hào)：TP393? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2021）02-0234-04

近年來，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療服務(wù)日益受到國內(nèi)外醫(yī)療衛(wèi)生界的重視。國家政策的支持、市場需求的增加，尤其是信息技術(shù)的迅速發(fā)展，推動(dòng)了醫(yī)療健康服務(wù)的信息化的進(jìn)程，并逐漸成為當(dāng)今醫(yī)療服務(wù)領(lǐng)域的一個(gè)重要的組成部分。然而，作為又一項(xiàng)傳統(tǒng)領(lǐng)域步入信息化的實(shí)例，醫(yī)療服務(wù)是一項(xiàng)以人為中心的復(fù)雜化、多樣化服務(wù)，如何處理服務(wù)提供者與接受者的關(guān)系，一方面提高服務(wù)的可靠性，另一方面照顧用戶的使用感受，應(yīng)成為現(xiàn)階段互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)共同關(guān)心并亟待解決的問題。在這其中，用戶體驗(yàn)感受的分析是一類帶有主觀和不確定因素的問題，需要基于大量感知信息數(shù)據(jù)的分析與度量才能具有較高的可信度。因此，筆者擬將基于用戶感知的大數(shù)據(jù)情感分析方法引用到互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療服務(wù)的管理領(lǐng)域，幫助我們更好地了解、分析與改善用戶的體驗(yàn)感受。

1 對(duì)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療服務(wù)的認(rèn)識(shí)

1.1 互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療服務(wù)的基本概念

互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療服務(wù)是以互聯(lián)網(wǎng)為載體、以信息技術(shù)為手段（包含移動(dòng)通信技術(shù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等）與傳統(tǒng)醫(yī)療服務(wù)深度融合而形成的一種新型醫(yī)療服務(wù)業(yè)態(tài)的總稱。互聯(lián)網(wǎng)在醫(yī)療領(lǐng)域的運(yùn)用，能夠重構(gòu)就醫(yī)模式，更好地配置醫(yī)療資源，從而改善醫(yī)患關(guān)系;運(yùn)用信息技術(shù)，用戶數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)和共享得以實(shí)現(xiàn)，拓寬傳統(tǒng)醫(yī)療的服務(wù)范圍;另外，互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用還會(huì)使監(jiān)管模式得到創(chuàng)新，推動(dòng)管理體系和能力現(xiàn)代化。

1.2 互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療服務(wù)的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀

1.2.1 國家政策的支持

2015年7月，國務(wù)院公布《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見》，文件中對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”做出明確說明，提出引導(dǎo)醫(yī)療機(jī)構(gòu)面向中小城市和鄉(xiāng)村地域展開基層檢查、上級(jí)診斷遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)等意見。推動(dòng)有資質(zhì)的醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)、醫(yī)療服務(wù)等機(jī)構(gòu)同互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)合作，發(fā)展基因檢測(cè)、預(yù)防疾病等服務(wù)模式。

2018年政府工作報(bào)告也明確提出，要施行大數(shù)據(jù)發(fā)展舉措，增進(jìn)人工智能技術(shù)的研發(fā)，并在健康管理及醫(yī)療養(yǎng)老等多個(gè)重大民生領(lǐng)域，加快推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”進(jìn)程政策的引領(lǐng)將不斷推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的前進(jìn)。

2020年3月，《關(guān)于推進(jìn)新冠肺炎疫情防控期間開展“互聯(lián)網(wǎng)+”醫(yī)保服務(wù)的指導(dǎo)意見》進(jìn)一步指出，對(duì)于合乎要求的常見病、慢性疾病線上復(fù)診服務(wù)，各地可依規(guī)歸入醫(yī)?；鹬Ц斗懂牎?/p>

1.2.2 信息技術(shù)的支撐

隨著通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的發(fā)展，為遠(yuǎn)程醫(yī)療數(shù)據(jù)的傳輸提供了技術(shù)支持，近年來5G通信技術(shù)的興起更是為企業(yè)間大數(shù)據(jù)的傳輸提供了便利。衛(wèi)星通信、云計(jì)算、PAD和智能手機(jī)等技術(shù)使移動(dòng)醫(yī)療成為可能，提高了互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的便攜性。利用信息技術(shù)和醫(yī)療技術(shù)，使一定區(qū)域范圍內(nèi)的各種醫(yī)療資源得以整合，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療資源利用的最大化。

1.2.3 市場需求的增加

根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)表的《2020年中國互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療行業(yè)市場現(xiàn)狀及發(fā)展前景分析》指出，2012-2018年，我國互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的市場規(guī)模從67億元增加至491億元，年均復(fù)合增長率達(dá)39.37%，由此可以看出我國互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的市場需求正迅速增加。依照這一增幅，2020年行業(yè)規(guī)模預(yù)計(jì)將超過940億元，行業(yè)將進(jìn)入高速增長期。另一方面，2020年春節(jié)時(shí)期的肺炎疫情，也促進(jìn)了互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的開展，推動(dòng)許多互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院的成立。

1.3 互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療服務(wù)的評(píng)價(jià)過程

對(duì)現(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療服務(wù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，考慮到其是互聯(lián)網(wǎng)與醫(yī)療服務(wù)兩個(gè)產(chǎn)業(yè)的結(jié)合，要將互聯(lián)網(wǎng)和醫(yī)療服務(wù)兩方面的標(biāo)準(zhǔn)相結(jié)合起來進(jìn)行評(píng)價(jià)。通過主觀問卷調(diào)查，我們以用戶總體滿意度作為最終評(píng)價(jià)手段，并將其細(xì)分為操作性（服務(wù)操作的簡易程度）、便攜性（服務(wù)使用的便捷程度）、可靠性（服務(wù)實(shí)際的可用程度）、功能性（服務(wù)設(shè)計(jì)的完備程度）和效率性（服務(wù)回應(yīng)的快慢程度）五個(gè)方面作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，初步了解到用戶的感知信息。另一方面利用大數(shù)據(jù)手段，爬取大量帶有主觀因素的用戶評(píng)價(jià)感知信息，利用情感分析手段詳細(xì)的統(tǒng)計(jì)和劃分用戶的情感指數(shù)與關(guān)注角度。將兩方面分析整合，以獲得可信的統(tǒng)計(jì)信息。

2 基于用戶感知的情感分析法

樸素貝葉斯算法（Naive Bayesian algorithm）是基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假設(shè)的一種分類方法，在整個(gè)過程中都假設(shè)特征之間是相互獨(dú)立的以及每一個(gè)特征都是同等重要的。假設(shè)：所有的句子可以分類兩類：積極態(tài)度（c1）、消極態(tài)度（c2）;一個(gè)句子有特征w1，w2，...，wn，這n個(gè)特征相互獨(dú)立;對(duì)于情感分類任務(wù)中特征w1，w2，...，wn分別代表該句子中對(duì)應(yīng)的單詞。

由樸素貝葉斯分類器原理轉(zhuǎn)換成公式并進(jìn)行簡化，即：

3 產(chǎn)業(yè)問題分析

3.1 調(diào)查問卷分析

在問卷調(diào)查中，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)健康服務(wù)系統(tǒng)界面以及操作滿意度進(jìn)行分析，對(duì)總體滿意程度和操作性（服務(wù)操作的簡易程度）， 便捷性（服務(wù)使用的便捷程度）， 可靠性（服務(wù)實(shí)際的可用程度）， 功能性（服務(wù)設(shè)計(jì)的完備程度）， 效率性（服務(wù)回應(yīng)的快慢程度）共5項(xiàng)之間建立線性回歸模型，以研究其之間的相關(guān)關(guān)系。

從上表可知，將操作性，便捷性，可靠性，功能性，效率性作為自變量，而將總體滿意程度作為因變量進(jìn)行線性回歸分析，從上表可以看出，模型R平方值為0.641，意味著這5項(xiàng)可以解釋總體滿意程度的64.1%變化原因。對(duì)模型進(jìn)行F檢驗(yàn)時(shí)發(fā)現(xiàn)模型通過F檢驗(yàn)（F=36.725，p=0.000<0.05），也即說明這5項(xiàng)中至少一項(xiàng)會(huì)對(duì)總體滿意程度產(chǎn)生影響關(guān)系，以及模型公式為：總體滿意程度=0.462 + 0.053*操作性 + 0.301*便捷性 + 0.208*可靠性 + 0.193*功能性 + 0.122*效率性。另外，模型中VIF值全部小于5，意味著不存在著共線性問題;并且D-W值在數(shù)字2附近，因而說明模型不存在自相關(guān)性，樣本數(shù)據(jù)之間并沒有關(guān)聯(lián)關(guān)系，模型較好。

最終具體分析可知：便捷性，可靠性的回歸系數(shù)值分別為0.301（t=2.964，p=0.004<0.01）和0.208（t=2.326，p=0.022<0.05），會(huì)對(duì)總體滿意程度產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系。但是操作性，功能性，效率性的回歸系數(shù)值分別為0.053（t=0.572，p=0.569>0.05），0.193（t=1.805，p=0.074>0.05）和0.122（t=1.406，p=0.163>0.05），并不會(huì)對(duì)總體滿意程度產(chǎn)生影響關(guān)系。

3.2 基于SnowNLP的情感分析

SnowNLP是基于Python語言的第三方情感分析庫，它支持中文分詞、詞性標(biāo)注、情感分析、文本分類、提取關(guān)鍵詞、提取文本摘要、TF-IDF、Tokenization、文本相似等操作，其可將情感文本轉(zhuǎn)換為具體的數(shù)值從而更直觀的表現(xiàn)評(píng)論文本中用戶的情感數(shù)值總體信息。

本文選擇了App Store中按“流行程度”排序，排名較靠前的5款A(yù)pp，爬取其近365天的評(píng)論信息，并利用SnowNLP，以[0，1]為映射區(qū)間，對(duì)評(píng)論內(nèi)容進(jìn)行情感分析，計(jì)算各App評(píng)論情感數(shù)值的平均數(shù)與中位數(shù)，結(jié)果如圖2所示。

由圖可見，即使在較為流行的應(yīng)用軟件中，人們對(duì)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療類App的評(píng)價(jià)也是良莠不齊，對(duì)于“好大夫在線”和“平安好醫(yī)生”的評(píng)價(jià)都很積極，但對(duì)“微醫(yī)”的評(píng)價(jià)卻十分消極，另外，對(duì)春雨醫(yī)生和丁香醫(yī)生的評(píng)價(jià)則偏向中性。

互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療在中國作為一個(gè)新興產(chǎn)業(yè)，與其對(duì)應(yīng)的應(yīng)用平臺(tái)還十分稀少，人們的選擇有限，進(jìn)而導(dǎo)致了圖2中所示的，評(píng)價(jià)消極的App在應(yīng)用商店中流行程度卻能位居前列，一部分原因便是替代產(chǎn)品的稀缺。至于替代產(chǎn)品稀缺的原因，一是行業(yè)剛剛起步，與之相對(duì)應(yīng)的平臺(tái)尚沒有充分的時(shí)間進(jìn)行開發(fā)。但反觀人工智能和大數(shù)據(jù)等新興行業(yè)，同樣處于剛起步的階段，其發(fā)展速度卻異常迅猛。

3.3 基于ROSTCM6的情感分布統(tǒng)計(jì)

ROSTCM6由武漢大學(xué)的沈陽教授研發(fā)編碼，是一個(gè)用以輔佐人文社會(huì)科學(xué)研究的社會(huì)計(jì)算平臺(tái)，用于完成文本分析、分詞、詞頻統(tǒng)計(jì)、流量分析、聚類分析等一系列文本分析。

為進(jìn)一步了解5款互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療應(yīng)用軟件各自評(píng)價(jià)的情感傾向分布情況，本文利用ROSTCM6，對(duì)5款A(yù)pp各自評(píng)論的情感傾向進(jìn)行了分布統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如圖3所示。

不論從高度積極情緒還是積極情緒整體看，“好大夫在線”的積極評(píng)價(jià)都是最多的，而不論從高度消極情緒還是消極情緒整體看，“微醫(yī)”的消極評(píng)價(jià)都是最多的，這也和圖1的情況吻合，SnowNLP和ROSTCM6的準(zhǔn)確性在一定程度上得以驗(yàn)證。

其中，“春雨醫(yī)生”雖然積極評(píng)價(jià)接近70%，高度積極情緒也僅次于第一的“好大夫在線”，但同時(shí)消極評(píng)價(jià)也超過了20%，僅少于消極評(píng)價(jià)最多的“微醫(yī)”。即“春雨醫(yī)生”在自身有著一定優(yōu)點(diǎn)的同時(shí)，其存在的缺陷也到達(dá)了不容忽視的程度。

以“春雨醫(yī)生”為例，在行業(yè)正值興起的起步階段，市面上還存在著這一類主要功能水平已經(jīng)達(dá)到了較高的標(biāo)準(zhǔn)，但整體的設(shè)計(jì)平衡性卻有所欠缺的應(yīng)用和平臺(tái)。這其中，可以認(rèn)為“春雨醫(yī)生”將成為一個(gè)值得參考和借鑒的典型范例。

3.4 基于LDA的主題挖掘

LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一種文檔主題生成模型，由于其包括詞、主題和文檔三層構(gòu)造，因此也被稱為一個(gè)三層貝葉斯概率模型。它能夠以概率分布的形式給出文檔集中每篇文檔的主題，從而通過分析一些文檔將它們的主題（分布）抽取出來后，再根據(jù)主題（分布）進(jìn)行文本分類或主題聚類。

利用LDA主題模型，在經(jīng)過屢次試錯(cuò)，并以關(guān)鍵詞之間的強(qiáng)弱關(guān)系為判斷依據(jù)進(jìn)行比較后，對(duì)不同APP確定了各自最適的主題數(shù)量，使其關(guān)鍵詞之間的強(qiáng)弱關(guān)系最佳。

在上文的分析中，可以認(rèn)為“好大夫在線”“微醫(yī)”和“春雨醫(yī)生”分別代表用戶反饋良好、用戶反饋不良，以及平衡性失調(diào)、優(yōu)缺兼?zhèn)涞幕ヂ?lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺(tái)。接下來就以這3款應(yīng)用為例，具體分析其優(yōu)缺點(diǎn)。

我們分別將3個(gè)App評(píng)論數(shù)據(jù)所挖掘的主題進(jìn)行匯總與整理，各自選取了排序前三的主題，得到如下結(jié)果。

在“好大夫在線”的評(píng)論中，從主題1可以看到用戶對(duì)“好大夫在線”的積極評(píng)價(jià)甚至到了指名的程度，而這是由于其向用戶提供差異化的解決方案的可能性很大。主題2包含了用戶的感謝，以及對(duì)醫(yī)生“盡心、盡力、盡責(zé)”的正面評(píng)價(jià)。而從主題3中可以明白，該平臺(tái)的用戶在聽取醫(yī)生的解決方案后事態(tài)發(fā)展順利，問題得以平安解決，這從側(cè)面反映出該平臺(tái)醫(yī)生水準(zhǔn)高、知識(shí)技能豐富的特點(diǎn)。平臺(tái)針對(duì)性的方案，醫(yī)生的處事態(tài)度和高水準(zhǔn)，可以認(rèn)為是“好大夫在線”受到好評(píng)的原因所在。

在“微醫(yī)”的評(píng)論中，從主題1中可以了解到“掛號(hào)、預(yù)約、驗(yàn)證碼、會(huì)員”等“微醫(yī)”的一些運(yùn)行機(jī)制。主題2表明用戶對(duì)平臺(tái)使用體驗(yàn)的不滿。主題3則體現(xiàn)出“隱私、掛機(jī)”等問題?！拔⑨t(yī)”的運(yùn)行機(jī)制不夠完善，用戶感知差，再加上隱私泄露、醫(yī)生不能及時(shí)反應(yīng)等問題，導(dǎo)致了“微醫(yī)”如此的負(fù)面評(píng)價(jià)。

在“春雨醫(yī)生”的評(píng)論中，主題1表明，許多女性會(huì)利用該平臺(tái)幫助瘦身減肥，但軟件存在閃退問題。主題2體現(xiàn)出該平臺(tái)的醫(yī)生存在不負(fù)責(zé)任、答非所問的問題，招致用戶的不滿。從主題3中又可以發(fā)現(xiàn)該平臺(tái)同時(shí)也存在著負(fù)責(zé)的醫(yī)生，但用戶對(duì)其收費(fèi)機(jī)制有所不滿。整體看來，“春雨醫(yī)生”在瘦身減肥這一方向比較受用戶好評(píng)，但其作為健康醫(yī)療平臺(tái)的功能卻受用戶詬病?！按河赆t(yī)生”有一小部分自己的客戶群體，但其針對(duì)性太強(qiáng)，泛用性差，正是其大量積極評(píng)論和消極評(píng)論共存的原因。

4 對(duì)策分析與提出

4.1 完善相關(guān)法律法規(guī)

從“微醫(yī)”例可以看出，目前互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺(tái)中還存在著隱私泄露等安全問題。因此，應(yīng)出臺(tái)統(tǒng)一的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療相關(guān)的規(guī)章制度，設(shè)立較為完善的獎(jiǎng)懲措施，正確引導(dǎo)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺(tái)的發(fā)展、開展醫(yī)療服務(wù)。唯有用戶的正當(dāng)權(quán)益得到保障，用戶才會(huì)安心使用平臺(tái)，平臺(tái)用戶群體也才會(huì)得以保障。在保證用戶安全和隱私的前提下，再出臺(tái)相應(yīng)政策以鼓勵(lì)扶持各互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療類平臺(tái)的發(fā)展，促進(jìn)相關(guān)機(jī)構(gòu)和人員的積極性。

4.2 優(yōu)化操作便捷性

用戶在互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療類軟件中所追求的正是在手機(jī)上也能獲得醫(yī)療服務(wù)的便攜性。而像“微醫(yī)”一樣把操作復(fù)雜化，平臺(tái)就喪失了其優(yōu)勢(shì)與意義?；ヂ?lián)網(wǎng)醫(yī)療類軟件應(yīng)盡量使其操作簡單明了，優(yōu)化使用體驗(yàn)。在必要的時(shí)候可以迅速找到并使用想要的功能，在遇到急性病或者突發(fā)情況時(shí)才不會(huì)措手不及，才能發(fā)揮出互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療真正的價(jià)值。

4.3 提高醫(yī)生水準(zhǔn)

即使“春雨醫(yī)生”在瘦身減肥這一方面做得不錯(cuò)，但其醫(yī)生“不負(fù)責(zé)任”“答非所問”，依然招致許多負(fù)面的評(píng)價(jià)?！拔⑨t(yī)”也同樣出現(xiàn)了“掛機(jī)”的情況。作為一款醫(yī)療類軟件，其根本還是健康服務(wù)，醫(yī)生水準(zhǔn)不夠、沒責(zé)任心，即使做出再多花里胡哨的功能也沒用。所以互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺(tái)應(yīng)該提高醫(yī)生認(rèn)證的門檻，從技術(shù)素養(yǎng)和道德素養(yǎng)兩方面對(duì)醫(yī)生進(jìn)行嚴(yán)格考察，通過才準(zhǔn)予認(rèn)證。另外，平臺(tái)應(yīng)設(shè)立對(duì)醫(yī)生的獎(jiǎng)懲措施，吸引高水準(zhǔn)的醫(yī)生，對(duì)水準(zhǔn)低下的醫(yī)生給予糾正。

4.4 加強(qiáng)平臺(tái)間合作

從上文分析中可以看出，目前大部分互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療類平臺(tái)各有優(yōu)劣，并不能說十分完善。因此各平臺(tái)可以加強(qiáng)合作，發(fā)揮各自的特點(diǎn)，取長補(bǔ)短、互相完善。另外，通過平臺(tái)間的合作加強(qiáng)不同平臺(tái)間的信息共享，可以加強(qiáng)醫(yī)療數(shù)據(jù)采集的統(tǒng)一性和全面性，進(jìn)一步發(fā)揮醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的價(jià)值，提升管理決策、資源調(diào)度、疫情防控與應(yīng)急處置的合理性和科學(xué)性。

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