行业案例库 1天前 58 阅读 0 评论

医院信息SaaS从场景适配到高效落地的多端协同设计

作者头像
人人都是产品经理

AI技术专栏作家 | 发布了 246 篇文章

在数字化医疗时代,医院信息系统的高效协同成为提升医疗服务质量和效率的关键。本文深入探讨了医院信息SaaS(软件即服务)系统如何通过多端协同设计实现从场景适配到高效落地的转变。

要做好医院信息SaaS的多端协同,必须要深入理解医疗场景——知道医生在诊室里最缺的是时间,所以PC端要做效率优化;知道患者在就医时最怕的是麻烦,所以小程序要做轻量化设计;知道管理层在决策时最需要的是全局视角,所以大屏要做数据关联。

通过用户分层明确终端定位,通过优先级划分聚焦核心需求,通过协同机制打通数据与体验,才能让医院信息SaaS真正成为连接医疗服务各方的纽带,最终实现医护效率提升、患者体验优化、医院运营提效的多重价值。在数字化医疗的深化进程中,多端协同的产品设计能力,也将成为医院信息系统竞争力的核心指标。

一、用户分层与终端适配

医疗场景的用户需求差异显著,终端选择必须紧扣其核心工作场景——关键不在于技术能实现什么,而在于用户在具体场景中需要什么。

1.1 医护人员

医护人员的工作天然伴随着高密度的信息处理:门诊医生一上午需接诊20+患者,每位患者的诊疗都要调取既往病历、开具医嘱、录入诊断结果;住院护士要处理10+病床的输液安排、生命体征记录、医嘱执行核对。这些操作涉及多系统数据联动(如电子病历、药品库、检验系统),且对准确性要求极高(一旦出错可能影响治疗安全)。

PC端的不可替代性正源于对复杂场景的适配:

  • 多窗口协同布局:15-27英寸屏幕可同时展示患者基本信息栏(左侧)、病历摘要(右上)、药品目录(右下)、检验报告(悬浮窗),避免频繁切换页面。例如,某三甲医院的PC端HIS系统设计了诊疗工作台模式,医生可通过拖拽调整各模块位置,习惯病历优先的医生可将病历模块放大至50%屏幕占比。
  • 高效输入支持:物理键盘和鼠标能支撑快速录入(医生日均录入文字量可达3000+字),系统还内置医生术语库——输入上感可自动联想急性上呼吸道感染,录入bid自动转换为每日两次,单条医嘱的文字输入时间缩短40%。
  • 复杂逻辑校验:强大的算力可支撑实时校验,如药品配伍禁忌提醒(当开具头孢类药物+酒精制剂时,系统会弹出红色弹窗并标注《抗菌药物临床应用指导原则》相关条款);剂量超限预警(儿童患者用药剂量若超过体重×标准系数,会触发二次确认流程,需医生手动输入理由)。

1.2 患者

患者对医疗服务的核心诉求是少跑腿、少等待、看得懂。传统就医中,患者常因挂号排队1小时、就诊5分钟检验结果要现场取等问题抱怨体验差,而小程序/APP的轻量化特性恰好能解决这些痛点。

小程序/APP的设计逻辑围绕降低操作门槛展开:

  • 中老年友好设计:小程序无需下载安装,通过微信扫一扫即可进入,首页采用大字体(默认16号字,支持放大至20号)、高对比度配色(按钮采用蓝底白字,避免浅灰底色),并隐藏复杂功能入口(如健康档案需点击我的后二次进入)。
  • 即时信息触达:检验结果推送不仅包含数值,还附带三段式解读——数值对比(血糖2mmol/L,正常范围3.9-6.1mmol/L)、通俗含义(您的血糖处于正常水平)、行动建议(建议保持每日30分钟运动,减少高糖食物摄入)。某医院数据显示,附带解读后,患者对检验结果的理解率从62%提升至91%。
  • 场景化引导:就诊排队叫号查询页面,除显示当前队列位置,还会根据时段动态提示(如当前为就诊高峰,您前方有5位患者,预估等待25分钟,建议先到候诊区休息);院内导航功能采用实景图+步骤指引(如从门诊楼3楼扶梯下至2楼,右转50米即到检验科,门口有蓝色指示牌),避免抽象地图导致的迷路问题。

1.3 管理层

医院管理层(如院长、科室主任)的核心需求是全局掌控、快速决策。他们不需要具体的诊疗细节,而是需要知道门诊量是否超出负荷哪个科室的患者满意度最低耗材库存是否足够支撑下周手术等宏观问题。

可视化大屏的设计聚焦数据价值传递:

  • 分层数据布局:屏幕按紧急-重要划分区域——左上区域显示实时预警(如手术台使用率超95%儿科门诊候诊人数达80人,超出承载量),用红色闪烁边框突出;右上区域展示核心运营指标(门诊/急诊接诊量、在院人数);下方区域呈现趋势数据(近7天门诊量曲线、患者满意度变化)。
  • 交互深度控制:支持点击钻取但限制层级——点击内科患者满意度低可下钻至内科各诊室满意度,再下钻至具体不满意项(如等待时间、沟通效果),但不允许查看单个患者的具体评价,既保障决策颗粒度,又保护患者隐私。
  • 数据对比设计:关键指标旁均标注上月同期去年同期数据(如平均住院日2天,较上月减少0.8天,较去年同期减少1.5天),并通过箭头颜色(绿色上升、红色下降)直观传递趋势,减少管理层的解读成本。

二、功能优先级划分

功能优先级的划分,本质是在有限资源下,让终端的价值最大化。不是所有功能都要在每个终端实现,而是要基于用户最需要什么终端最擅长什么来精准匹配。

2.1 优先级判断框架

判断功能优先级需综合四个维度,且需根据场景动态调整:

这四个维度需联动判断:例如医生开具医嘱既是高频(每日数十次)、高复杂度(需关联多系统),又是高业务价值(直接影响治疗安全)的功能,因此在PC端必须作为顶级优先级。

2.2 微信小程序

小程序的核心优势是轻,因此功能设计要做减法——只保留患者就医全流程中非有不可的环节。

2.2.1 一级优先级(必须上线)

  • 快速挂号:支持科室-医生-时段三级筛选,医生出诊日历采用颜色标注(绿色可挂号、黄色余号少、灰色已满),医保支付实现免跳转(直接调用微信医保支付接口,无需切换APP)。某医院优化后,挂号步骤从原来的8步减至3步(选择科室→选择医生→确认支付)。
  • 检验/检查结果推送:结果生成后5分钟内推送至小程序,附带数值+范围+解读(如血常规:白细胞8×10⁹/L(正常4-10×10⁹/L),无明显异常),支持结果图片放大查看(解决报告细节看不清问题)。
  • 就诊排队叫号查询:实时显示当前队列位置、前方人数、预估等待时间(基于该医生近3天平均接诊时长计算),并提供快到号时推送提醒(提前3个号发送微信服务通知)。

2.2.2 二级优先级(核心功能稳定后上线)

  • 在线缴费:支持门诊费用(挂号费、检查费)、住院费用(押金、每日清单)分段支付,提供费用明细拆分(如CT检查费300元=设备费200元+操作费100元),避免患者对费用产生疑问。
  • 就诊指引:院内导航采用AR实景+语音引导(患者打开摄像头,系统叠加箭头指引),关键地点(如扶梯、卫生间、检验科)设置虚拟路标,解决文字描述看不懂的问题。

2.2.3 三级优先级(核心功能稳定后逐步上线)

  • 健康科普:按患者病种推送个性化内容(如糖尿病患者推送血糖监测时间指南,高血压患者推送低盐饮食食谱),避免泛化内容导致用户反感。
  • 满意度评价:就诊后弹出星级+标签评价(如医生态度好等待时间长),避免开放式问题(减少用户输入成本),评价结果实时同步至科室管理后台。

2.3 PC端HIS系统

PC端是医护人员的工作台,功能设计要做加法——把分散的诊疗环节整合起来,用整合思维承载复杂诊疗,减少操作断点。

2.3.1 核心优先级(必须优化)

  • 电子病历系统:支持结构化录入+自由文本混合模式,主诉现病史等模块提供模板库(如发热3天,伴咳嗽、咽痛,无呼吸困难),医生可一键选用并修改;关联既往病历(自动提取近3次就诊的关键信息,如2023年5月因肺炎住院),避免重复询问。
  • 医嘱管理:药品剂量支持自动换算(输入患者体重60kg,系统自动计算阿莫西林5g/次,每日3次),禁忌症实时提醒(若患者有青霉素过敏史,开具阿莫西林时立即弹窗,且无法提交),并能直接触发药房配药流程(医嘱提交后,药房系统自动收到待配药清单)。
  • 患者信息全景视图:整合门诊、住院、检验、影像等数据,左侧显示基础信息卡(姓名、年龄、过敏史),右侧分标签页展示检验报告影像报告用药记录,医生无需切换系统即可获取完整信息。某医生反馈,整合后的系统让他每天节省2小时翻找和录入信息的时间。

2.3.2 次核心优先级(逐步优化)

  • 检验申请:与LIS系统联动,选择项目后自动生成条形码(包含患者ID、项目代码、申请时间),护士扫码即可采样,无需人工填写;支持常用组合保存(如术前常规包含血常规、凝血功能、传染病筛查),医生一键勾选即可。
  • 耗材管理:手术室护士可通过扫码核销(扫描耗材包装上的二维码,自动关联患者ID和手术名称),库存系统实时扣减,当某耗材库存低于3天用量时,自动向耗材管理员发送提醒。

2.3.3 辅助优先级(按需添加)

  • 科室内部消息通知:采用分级提醒(红色弹窗提示3床患者血压异常,灰色通知提示下午3点科室会议),避免信息干扰。
  • 简单统计报表:支持医生查看今日接诊患者病种分布近1周处方量排名,辅助自我工作复盘,但不占用核心操作界面(隐藏在个人中心-数据统计中)。

2.4 可视化大屏:用聚焦思维呈现决策数据

大屏的价值不是展示所有数据,而是只展示能影响决策的数据。

2.4.1 核心优先级(必须展示)

  • 实时运营指标:门诊/急诊接诊量(每10分钟更新一次)、在院人数、手术台使用率(附带预警阈值,如使用率超90%标红),让管理层快速判断医院现在是否正常运转。
  • 医疗质量指标:平均住院日(与行业标杆对比)、患者满意度(按科室划分)、不良事件发生率(近7天数据),直观反映医疗服务质量。

2.4.2 次核心优先级(逐步添加)

  • 资源调度数据:各科室床位占用率(红色超80%、黄色60%-80%、绿色

  • 财务核心数据:门诊/住院收入结构(药品、检查、治疗占比)、医保报销占比,支撑成本控制决策。

2.4.3 辅助优先级(后期补充)

  • 历史趋势分析:近3个月门诊量变化曲线(标注节假日、流感季等影响因素)、患者满意度季度变化。
  • 区域对比数据:与同等级3家医院的关键指标对标(如平均住院日、次均费用),明确自身优势与差距。

三、跨终端协同

多端协同的核心是让数据跑起来,让体验连起来——患者在小程序挂的号,医生在PC端能立即看到;医生在PC端开的检查单,患者在APP能收到提醒;大屏上的实时数据,来自各终端的动态汇总。

3.1 数据同步

数据不同步是多端协同的最大坑:患者小程序挂号后,医生PC端没显示,导致过号;护士在PC端更新了患者体温,大屏上还是旧数据,影响决策。解决这一问题需要技术架构+同步机制双管齐下。

3.1.1 技术架构

  • 数据中台:采用分布式存储+集中式管理,所有终端的数据统一存储在中台的患者主数据池诊疗数据池运营数据池,避免数据孤岛。例如,患者信息在中台只存一份,各终端通过API调用,确保一处更新、处处更新。
  • 消息队列:采用RabbitMQ作为消息中间件,终端数据变更时,向队列发送变更指令(如患者A完成挂号),相关终端订阅该指令并更新数据。整个过程在1秒内完成,某医院测试显示,1000人同时挂号时,PC端接诊列表的更新延迟不超过5秒。

3.1.2 同步机制

  • 格式校验:终端提交数据时先做校验(如身份证号必须18位,手机号必须11位),不符合格式的直接驳回,避免脏数据进入系统。
  • 逻辑校验:中台接收数据后做逻辑判断(如儿童患者年龄不能填60岁门诊挂号时间不能早于当前时间),校验失败则返回具体原因(如请填写正确的儿童年龄)。
  • 结果校验:数据同步后,目标终端需向中台反馈已接收并更新,若10秒内未反馈,中台自动重发,确保不丢数据。某医院通过这套机制,将数据同步错误率从原来的3%降至1%以下。

3.2 权限管理

医疗数据的敏感性决定了权限必须严丝合缝:患者只能看自己的信息,医生只能改自己接诊的患者病历,管理层能看全院数据但不能改具体诊疗信息。

3.2.1 角色-终端-权限矩阵

采用角色+场景的矩阵模型,示例如下:

3.2.2 动态权限调整

  • 场景化切换:医生在门诊时,权限限于门诊患者;进入病房后,系统通过定位自动切换为分管住院患者权限。
  • 临时权限申请:实习医生需修改病历时,需提交申请(注明原因),带教医生在PC端审批通过后,实习医生获得2小时临时权限,且修改内容会标记实习医生XXX修改,带教医生XXX审核。

3.2.3 权限审计机制

系统自动记录所有数据操作(谁、在哪个终端、操作了什么数据、操作时间、IP地址),每周生成《权限使用报告》,重点排查越权查看异常修改(如深夜多次修改病历)等风险,确保数据安全。

3.3 版本迭代

多端协同的系统迭代,最怕各端节奏不一:小程序更新了挂号流程,PC端没同步,导致数据对接出错;大屏新增了指标,数据源终端没改造,导致数据为空。因此,版本迭代必须全局规划,协同推进。

3.3.1 迭代前

  • 需求调研:同时访谈各终端用户(医生、患者、管理员),明确某功能变更是否影响其他终端。例如,小程序拟新增医保电子凭证挂号,需确认PC端是否支持该凭证的核验(否则患者挂了号无法接诊)。
  • 协同方案:召开终端协同会,明确各终端的改动点(如小程序负责挂号入口开发,PC端负责凭证核验接口开发,中台负责数据存储适配),并制定《跨端联动清单》。

3.3.2 迭代中

  • 端到端测试:模拟完整流程(如患者在小程序挂号→医生在PC端接诊→开具检查单→患者在小程序收到提醒→检查结果同步至PC端和小程序→大屏数据更新),确保每个环节都能衔接。
  • 压力测试:针对高频场景(如早8点挂号高峰),测试多终端并发时的数据同步稳定性(如1000人同时挂号,PC端接诊列表是否实时更新,无重复号源)。

3.3.3 迭代后

  • 反馈渠道:各终端设置协同问题反馈入口(如医生PC端可反馈小程序挂号未同步,患者小程序可反馈检查单未收到提醒)。
  • 统一归因:对反馈进行分类,判断是单一终端问题还是联动问题(如检查单未提醒可能是PC端未发送消息,也可能是小程序未接收,需跨端排查),避免只改单一终端,忽略联动问题。

本文由 @阿堂 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

作者头像

AI前线

专注人工智能前沿技术报道,深入解析AI发展趋势与应用场景

246篇文章 1.2M阅读 56.3k粉丝

评论 (128)

用户头像

AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

用户头像

开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

作者头像

AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

用户头像

科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!