CHIMA2018医院互联网案例

06、复旦大学附属肿瘤医院:基于电子就诊卡的患者精准服务平台【CHIMA 2018 案例分享】

点击数: 更新时间:2018-06-28 13:01:25

【CHIMA】2018医院互联网应用典型案例推荐
案例提交:复旦大学附属肿瘤医院


一、案例简介
 

复旦大学附属肿瘤医院电子就诊卡项目是医院和腾讯公司响应国家《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》的号召,于2018年面向患者推出的一项公益、惠民的智慧就医服务。该服务在电子就诊卡基础上赋予AI能力和应用,运用基于自然语言知识图谱的新款医疗AI引擎『腾讯睿知』,助力医院患者服务实现线上化、精准化、智能化全面升级。不仅实现线上建卡、预约挂号、移动查报告、移动支付等全流程服务,更是实现专家号“精准预约”服务,让“专症找专家,专家看专病”得以实现。

 

“排队3小时,看病5分钟”,这句话或许有些夸张,但这种情况也在某种程度上反映了患者在医院看病时遇到的问题。不少人天不亮就起床,带着各种证件、卡片和现金往医院赶,为了排队靠前一点,早点看上病,看完病早回家。但事与愿违,排完挂号的队,排候诊队、缴费队、检查队……看完病,离开医院时往往已经下午了。

 

然而,对医院而言,大量患者及家属因医疗信息不对称,经常挂错号和重复就诊。同时,不习惯分时段就诊,长时间滞留医院,导致医院大楼拥挤、嘈杂不堪,医生出诊环境很难得到保障。

 

图1:电子就诊卡主页示意图

 

在以患者为中心提供医疗服务的趋势下,利用互联网信息技术扩展医疗服务空间和内容,提供与其诊疗科目相一致的、适宜的医疗服务。复旦大学附属肿瘤医院基于电子就诊卡为患者提供无卡就医、预约诊疗、微信支付、就诊提醒、报告查询、动态候诊排队提醒等便捷服务,实现线上线下医疗服务有效衔接。

 

图2:信息流转图

 

 图3:项目总体架构图

 

二、该案例解决的主要痛点

 

本案例主要解决了复旦大学附属肿瘤医院的就医排队时间长、急重症病人乱挂号导致专家门诊的患者不精准两个核心痛点。

三、案例应用场景描述

 

 

场景一:就医排队时间长

 

在肿瘤医院就医,要经历预检、挂号、候诊、就诊、打印病史/处方、付费等至少6个环节,还不包括后续的检查、取药、注射治疗等。医院虽提供了一定数量的缴费/挂号自助机,但仍不能满足患者的需求,尤其是无法有效解决患者长时间排队等候的问题。还有很多第一次来医院看病的患者,对就诊流程不熟,不知道如何预约、去哪个窗口挂号、去哪个楼层缴费,忘带证件等等,使就诊过程出现诸多困扰。

 

以医院病理科为例,专科声誉排名全国第一,常年接待大量来自全国各地要求病理会诊的患者。但由于专业审核的需要,现在的流程较为复杂。除了审核申请病理会诊切片情况外,缴费项目、等报告时间不确定等因素,也使得患者及家属大量滞留病理科候诊区,导致患者和家属心情焦虑,窗口医务人员解释的压力也大。

 

 图4:电子就诊卡在病理会诊的应用

 

患者用电子就诊卡办理病理会诊流程如下:

 

1. 无卡就医:

在家提前办理电子就诊卡,到医院后无须到窗口排队办卡,只需要出示电子卡,前往病理科窗口交切片材料。

 

2.  缴费不排队,微信一键付

材料预审通过后,微信收到支付提醒,线上一键缴费,免去排队流程。

 

3. 报告进度手机查,不用医院苦苦等

通常,患者病理会诊的结果约需6小时左右。患者无需在医院苦苦等待,报告进度将通过微信与短信同时下发,患者或家属凭借通知再到医院领报告。

图5:上线前的排队情况

 

 图6:上线后的排队情况

 

电子就诊卡不光落地在病理会诊业务,更是在全院方便了患者,利用微信平台,更方便的触达患者。一方面运用微信平台赋予的身份核实能力,与线下实名就医打通,有效防止黄牛号贩子。另一方面,电子就诊卡方便携带,避免患者忘带卡而重复办卡,给医疗数据的连续和唯一性提供身份基础。

 

图7:实名核身示意图

 

患者在远程办理电子就诊卡,即可进行预约挂号,减少了线下办卡的往返周折,也扩大了医院的服务半径。患者使用电子就诊卡,个人医疗数据在手机端查询,及时获得就医相关提醒,方便开展基于病情的健康教育,也更方便医院引导就医,告知患者就医注意事项。以病理科为例,电子就诊卡上线后,平均排队时间降低4.5小时。

 

图8:医院门诊大厅上线前后的人流量对比

 

 

场景二:专家门诊的患者不精准

 

医院很多重症、急病患者急需专家的诊断,却总发现专家号已约满,错失就医时机;而对专家来说,自己每天接诊的患者,很大一部分是一些常见病,或与自己诊疗专长不匹配的病种又或者是检查报告不齐全需要补充检查的患者。一边是急需专家诊断的患者无医可看,另一边专家却总在从事重复性基础工作,看诊患者抱怨医生看诊时间太短,只开了几项检查。医疗资源错位,无法有效提升看病效率。

 

图9:精准预约应用

 

服务整体运转原理如下图所示:

图10:精准预约服务整体运转示意图

 

精准预约则是基于腾讯睿知AI引擎,为疑难杂症和重症、急病患者开通的专属预约通道,以病情优先为原则,让患者与擅长对应疾病的专家精准匹配,减少资源错配,使患者得到及时有效治疗。对于检查不全或病种不符的患者,降低患者时间成本和经济成本。

 

图11:AI平台的数据流


 

 

四、案例应用范围及实施效果

 

 

(一)全院上线电子就诊卡,实现无卡就医

医院过去3年门诊量平均年增加率5%,上线电子就诊卡后,年增长率达到13%。截至2018年5月,已有累计超过8万名患者办理和使用无卡就医服务,覆盖了全国32个省(含直辖市)159个城市,累计进行7.7万次微信挂号,13万次移动支付,以及近35万份检查报告的线上查询。复旦大学附属肿瘤医院通过腾讯的技术手段实现就诊流程的线上优化,让每位患者的平均就诊时间减少150分钟,共为患者节省超过10万小时。

 

(二)头颈外科试点上线精准预约

头颈外科试点上线精准预约后,效果显著:

 

(1)上传资料提交审核的患者中有30%的患者符合精准预约条件:有手术或者疑似手术指征。门诊转入院率较科室过去3年平均10%的转换率,大幅提升。

 

(2)通过AI引擎审核的准确率达到99.2%,审核通过的患者病情分析:99.2%都是符合医生需求的患者

 

图12:精准病人的分布

五、未来规划以及行业价值

 

电子就诊卡和精准预约都为医联体建设和分级诊疗,双向转诊做了铺垫,打了基础。专科医联体信息数据均质化,共享互认建设将为慢病管理、商保介入等国家医改方向提供技术支撑。

 

在AI赋能的信息化时代背景下,本项目将助力更多向复旦肿瘤医院一样的国内三甲医院优化院内就医服务质量,实现院内“分级诊疗”的可能,实现医院优质医疗资源利用效率最大化。通过打破医疗信息不对称的壁垒,将“传统简单按病种就医”模式升级为“精准按病种、病情就医”模式,优化诊疗资源分配,提升医生门诊效率,节约患者预约时间、经济成本,从而提升医院运营管理能力。