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06、復旦大學附屬腫瘤醫院:基于電子就診卡的患者精準服務平臺【CHIMA 2018 案例分享】

發布時間:2018-06-30
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【CHIMA】2018醫院互聯網應用典型案例推薦
案例提交:復旦大學附屬腫瘤醫院


一、案例簡介

復旦大學附屬腫瘤醫院電子就診卡項目是醫院和騰訊公司響應國家《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》的號召,于2018年面向患者推出的一項公益、惠民的智慧就醫服務。該服務在電子就診卡基礎上賦予AI能力和應用,運用基于自然語言知識圖譜的新款醫療AI引擎『騰訊睿知』,助力醫院患者服務實現線上化、精準化、智能化全面升級。不僅實現線上建卡、預約掛號、移動查報告、移動支付等全流程服務,更是實現專家號“精準預約”服務,讓“專癥找專家,專家看專病”得以實現。

“排隊3小時,看病5分鐘”,這句話或許有些夸張,但這種情況也在某種程度上反映了患者在醫院看病時遇到的問題。不少人天不亮就起床,帶著各種證件、卡片和現金往醫院趕,為了排隊靠前一點,早點看上病,看完病早回家。但事與愿違,排完掛號的隊,排候診隊、繳費隊、檢查隊……看完病,離開醫院時往往已經下午了。

然而,對醫院而言,大量患者及家屬因醫療信息不對稱,經常掛錯號和重復就診。同時,不習慣分時段就診,長時間滯留醫院,導致醫院大樓擁擠、嘈雜不堪,醫生出診環境很難得到保障。

圖1:電子就診卡主頁示意圖

在以患者為中心提供醫療服務的趨勢下,利用互聯網信息技術擴展醫療服務空間和內容,提供與其診療科目相一致的、適宜的醫療服務。復旦大學附屬腫瘤醫院基于電子就診卡為患者提供無卡就醫、預約診療、微信支付、就診提醒、報告查詢、動態候診排隊提醒等便捷服務,實現線上線下醫療服務有效銜接。

圖2:信息流轉圖

圖3:項目總體架構圖

二、該案例解決的主要痛點

本案例主要解決了復旦大學附屬腫瘤醫院的就醫排隊時間長、急重癥病人亂掛號導致專家門診的患者不精準兩個核心痛點。

三、案例應用場景描述

場景一:就醫排隊時間長

在腫瘤醫院就醫,要經歷預檢、掛號、候診、就診、打印病史/處方、付費等至少6個環節,還不包括后續的檢查、取藥、注射治療等。醫院雖提供了一定數量的繳費/掛號自助機,但仍不能滿足患者的需求,尤其是無法有效解決患者長時間排隊等候的問題。還有很多第一次來醫院看病的患者,對就診流程不熟,不知道如何預約、去哪個窗口掛號、去哪個樓層繳費,忘帶證件等等,使就診過程出現諸多困擾。

以醫院病理科為例,專科聲譽排名全國第一,常年接待大量來自全國各地要求病理會診的患者。但由于專業審核的需要,現在的流程較為復雜。除了審核申請病理會診切片情況外,繳費項目、等報告時間不確定等因素,也使得患者及家屬大量滯留病理科候診區,導致患者和家屬心情焦慮,窗口醫務人員解釋的壓力也大。

圖4:電子就診卡在病理會診的應用

患者用電子就診卡辦理病理會診流程如下:

1. 無卡就醫:

在家提前辦理電子就診卡,到醫院后無須到窗口排隊辦卡,只需要出示電子卡,前往病理科窗口交切片材料。

2. 繳費不排隊,微信一鍵付

材料預審通過后,微信收到支付提醒,線上一鍵繳費,免去排隊流程。

3. 報告進度手機查,不用醫院苦苦等

通常,患者病理會診的結果約需6小時左右。患者無需在醫院苦苦等待,報告進度將通過微信與短信同時下發,患者或家屬憑借通知再到醫院領報告。

圖5:上線前的排隊情況

圖6:上線后的排隊情況

電子就診卡不光落地在病理會診業務,更是在全院方便了患者,利用微信平臺,更方便的觸達患者。一方面運用微信平臺賦予的身份核實能力,與線下實名就醫打通,有效防止黃牛號販子。另一方面,電子就診卡方便攜帶,避免患者忘帶卡而重復辦卡,給醫療數據的連續和唯一性提供身份基礎。

圖7:實名核身示意圖

患者在遠程辦理電子就診卡,即可進行預約掛號,減少了線下辦卡的往返周折,也擴大了醫院的服務半徑?;颊呤褂秒娮泳驮\卡,個人醫療數據在手機端查詢,及時獲得就醫相關提醒,方便開展基于病情的健康教育,也更方便醫院引導就醫,告知患者就醫注意事項。以病理科為例,電子就診卡上線后,平均排隊時間降低4.5小時。

圖8:醫院門診大廳上線前后的人流量對比

場景二:專家門診的患者不精準

醫院很多重癥、急病患者急需專家的診斷,卻總發現專家號已約滿,錯失就醫時機;而對專家來說,自己每天接診的患者,很大一部分是一些常見病,或與自己診療專長不匹配的病種又或者是檢查報告不齊全需要補充檢查的患者。一邊是急需專家診斷的患者無醫可看,另一邊專家卻總在從事重復性基礎工作,看診患者抱怨醫生看診時間太短,只開了幾項檢查。醫療資源錯位,無法有效提升看病效率。

圖9:精準預約應用

服務整體運轉原理如下圖所示:

圖10:精準預約服務整體運轉示意圖

精準預約則是基于騰訊睿知AI引擎,為疑難雜癥和重癥、急病患者開通的專屬預約通道,以病情優先為原則,讓患者與擅長對應疾病的專家精準匹配,減少資源錯配,使患者得到及時有效治療。對于檢查不全或病種不符的患者,降低患者時間成本和經濟成本。

圖11:AI平臺的數據流


四、案例應用范圍及實施效果

(一)全院上線電子就診卡,實現無卡就醫

醫院過去3年門診量平均年增加率5%,上線電子就診卡后,年增長率達到13%。截至2018年5月,已有累計超過8萬名患者辦理和使用無卡就醫服務,覆蓋了全國32個?。ê陛犑校?59個城市,累計進行7.7萬次微信掛號,13萬次移動支付,以及近35萬份檢查報告的線上查詢。復旦大學附屬腫瘤醫院通過騰訊的技術手段實現就診流程的線上優化,讓每位患者的平均就診時間減少150分鐘,共為患者節省超過10萬小時。

(二)頭頸外科試點上線精準預約

頭頸外科試點上線精準預約后,效果顯著:

(1)上傳資料提交審核的患者中有30%的患者符合精準預約條件:有手術或者疑似手術指征。門診轉入院率較科室過去3年平均10%的轉換率,大幅提升。

(2)通過AI引擎審核的準確率達到99.2%,審核通過的患者病情分析:99.2%都是符合醫生需求的患者

圖12:精準病人的分布

五、未來規劃以及行業價值

電子就診卡和精準預約都為醫聯體建設和分級診療,雙向轉診做了鋪墊,打了基礎。??漆t聯體信息數據均質化,共享互認建設將為慢病管理、商保介入等國家醫改方向提供技術支撐。

在AI賦能的信息化時代背景下,本項目將助力更多向復旦腫瘤醫院一樣的國內三甲醫院優化院內就醫服務質量,實現院內“分級診療”的可能,實現醫院優質醫療資源利用效率最大化。通過打破醫療信息不對稱的壁壘,將“傳統簡單按病種就醫”模式升級為“精準按病種、病情就醫”模式,優化診療資源分配,提升醫生門診效率,節約患者預約時間、經濟成本,從而提升醫院運營管理能力。

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