服务设计视域下社区智能医药房设计研究

摘要：基于对医疗资源紧缺问题关注带来的设计思考，从服务设计视角探究社区智能医药房设计优化，旨在构建更优体验感的社区公共医疗服务。以调研性研究、Kano模型需求分析等方法挖掘服务痛点。通过服务模型系统构建、服务蓝图搭建社区智能药房服务系统并展开设计实践，构建多维度链状组织服务策略。整合社区资源，构建精准社区医疗服务流程。将服务设计思维引入社区智能医药房设计，整合与优化社区资源进行基层医疗服务方案制订，有助于社区医疗应急体系的建立，为缓解基层医疗资源紧张提供了解决思路。

关键词：服务设计；智慧医疗；社区；健康医药房；智能问诊

中图分类号：TB472 文献标识码：A文章编号：1003-0069（2024）17-0045-04

Abstract：Based on the design thinking brought by the focus on the shortage of medical resources，the design optimization of community intelligent medical rooms was explored from the perspective of service design，aiming to build a better experience of community public medical services. Service pain points by means of research research and Kano model demand analysis. Through the service model system construction and service blueprint，the community intelligent medical room service system is built and the design practice is carried out to build a multi-dimensional chain organization service strategy. Integrate community resources and build a precise community medical service process. Service design thinking can be introduced into the design of community intelligent medical rooms，integrate and optimize community resources for primary medical service plan formulation，which is conducive to the establishment of community medical emergency system，and provide solutions for alleviating the shortage of primary medical resources.

Keywords：Service design；Smart healthcare；Community；Health medicine room；Intelligent consultation

引言

随着人口老龄化发展及疫情影响，用户对于医疗服务需求的激增使得医疗领域面对前所未有的压力。为此，国家大力发展社区医疗服务网络，提出“小病不出社区”的战略目标，以期解决医疗资源分布不均，看病买药耗时过长等问题。本文旨在将服务设计理念引入社区智能医疗服务系统，依托计算机视觉与数据云存储和智能健康管理数据等技术为社区产品服务一体化协同创新提供有力保障，满足多方利益相关者需求，为健康监测、优化就医体验、提升就医质量等方面提供产品优化策略，对如何在服务设计思维下建设新型社区智能医药房设计策略提供了新思路。

一、研究现状分析

（一）服务设计研究现状

1984年，学者G Lynn Shostack首次在管理学领域提出服务设计概念，运用服务方法和系统管理工作流程，提高服务效率和利润率[1]。1992年，IBM 学者帕鲁米萨提出“服务科学”（Service Science）的理念，旨在挖掘复杂内在逻辑，将服务研究如服务运营、服务销售、服务管理等聚焦到整体系统，为服务创新建立共享体系[2]，以此解决商业领域中复杂的问题。在设计学领域，20世纪90年代初，科隆国际设计学院（KISD）教授Michael Erlhoff 在设计教育中对服务设计开发探索。服务设计（Service Design）融合了心理学、经济学、伦理学、管理学和设计学等多个领域的研究方法和基础，在赋能各行业智能化转型，实现可持续发展中有着重要的价值[3]。近年来，围绕用户体验和服务创新的设计研究成为焦点，伴随智能技术的发展 ，服务设计将新的工作方法融入医疗卫生、智慧教育、养老服务、交通出行等社会生活各个方面。

（二）社区智能医疗服务研究现状

我国社区智能医疗服务还处于基础化状态，自《十四五工程和医疗装备产业发展规划》将医疗健康提升至国家战略层面，社区智能医疗及药服一体化综合服务研究引起广泛关注。目前，国内研究主要集中在以下3个方面：1.相关技术与属性研究。胡莹 、周子涵[4]（2022年）提出以智能数据驱动医疗产品发展，整合医疗信息和数据场景实现产品、用户、服务数据的价值共创。赵乔娟[5]（2019年）以大数据与人工智能前沿性技术为突破点，从产品以及平台建设等角度分析智慧诊疗技术的发展前景。王晰（2018年）提出将可视化技术进行应用，分析信息可视化技术对医患沟通的促进作用。2.服务模式与系统研究。张亚玲等（2021年）通过梳理服务接收者体验的相关意向，构建社区医疗服务体验评价模型，为提升社区医疗服务提供理论依据。谭雯（2021年）从智慧医疗角度提出信息平台资源共享、服务系统化及辅助智能产品等方式优化社区信息化医疗服务体系。张晓，许晓云[6]（2018年）以老年慢性病用户参与社区医疗模式为背景，从服务设计角度对社区医疗的方法及流程进行探究，提高社区医疗服务的适用性。3.问题及对策相关研究。当前，社区智能健康医疗服务存在诸多问题，例如：缺乏制度保障、就医流程繁琐、体验服务不完善等，针对这些问题提出了相应针对性政策。

通过梳理社区智能医药房产品及服务相关研究发现，目前国内研究热点更侧重于单一技术及服务的问题与对策研究。从社区智能健康医疗服务视角以及服务设计视角探究监测、远程医疗、健康管理、医养结合等方面融合的相关研究较为匮乏。因此，本文基于服务设计思维对于社区智能医药房产品及其服务设计流程与系统进行改良与创新，为社区用户打造问诊购药与健康管理的一站式服务体验。实现社区居民健康动态的风险监测与预警分析，推动建设集防护、诊断、治疗、护理、养生等一体化的新型智能公共医疗服务，促进服务新型社区医养结合一体化综合模式改革。

（三）社区智能健康医药房功能分类

社区智能健康医药房由智能药柜和智慧诊室组成，为用户提供就诊购药一站式服务体验。社区居民可在智慧诊室实现日常小病就医问诊以及日常健康数据检测。医药房为用户提供24小时取药、购药服务，实现智能化和系统化健康服务。市面上社区智能药房按功能分为3类：检查类、检查问诊购药一体机、购药类。（1）检查类。将体检项目集中在设备上，为用户提供身体检查服务，完成体脂检测、血常规检测项目等基本检测项目，方便用户日常自助体检，降低体检时间成本，完成社区居民日常健康基础管理。（2）检查问诊购药一体机。为用户提供检查问诊购药一站式服务，通过智能化设备给居民更加方便快捷的医疗服务，用户可在设备中实现测量身高、体重、体脂、血压、血糖、体温、血氧等多项人体健康数据检测服务，避免轻症用户前往医院进行繁杂的检测工作，检查后通过系统直观细致地了解身体状态，获取在线医生处方以及科学的健康管理建议。（3）购药类。为用户提供药物购买服务，解决常用药的购置、夜间紧急购药、小区被封锁购药困难、偏远地区购药不方便等情况。

二、服务设计视角下社区智能医药房设计流程与方法

社区智能医疗服务研究以多学科交叉研究为基础，以挖掘用户需求为研究切入点，将解决问题的过程系统化、序列化、视觉化，完成优化的产品和服务以提升用户体验。

（一）问卷调研

服务设计本着以人为本的设计思想，基于用户体验和需求深入了解目标用户的痛点是优化智能医药房设计的关键。本次对目标用户的问卷内容围绕以下几个方面设置问题：包括用户基本信息、社区日常医疗服务需求、智能医疗产品使用现状及用户体验需求、社区智能健康医药房的体验需求等。调研采用线上和线下结合的形式，对社区居民进行问卷调研，最终回收有效问卷213份。经过整理数据总结得出：80%以上受访者有社区医疗服务需求，主要集中在测量体温、体脂、血压、心率、血糖血氧、身高体重，中医体质辨识，心理健康测试及疏导、亚健康检查与治疗管理等方面；有65%的用户使用过智能理疗产品，主要集中在App问诊、线上购药服务、可穿戴设备日常健康检测；问卷发现现，有社区健康医药房体验的用户不超20%，主要原因是产品投放地方少、功能单一、用户缺乏操作指导、配套设施不足、居民参与感弱的问题 。从用户对社区智能医药房的服务需求点分析，主要集中在线上问诊和看片服务、慢性病日常检查与监测追踪服务、线上购药服务和取药服务、药物溯源服务、基础心理健康测试与咨询服务等方面。

（二）目标用户深入访谈

在前期问卷调研的基础上，制订相应访谈提纲，进行进一步的样本抽样，抽取部分代表性户进行深度访谈。从访谈数据中总结出以下几个方面痛点：

1.如何寻找适合的医疗机构就诊。患者对于身体患病程度难以自我判断，在寻找医疗机构时往往处于迷茫、不知所措的状态，通常依靠咨询亲朋好友或自行上网查询，缺乏专业的诊前指导。

2.就医过程繁琐。患者前往医院挂号、就诊、检查等一系列过程需要耗费大量的时间与精力，拖着病体在医院等待时间过长容易造成进一步的焦虑与不安情绪。

3.患者在医院进行B超或影像诊断后需再次预约问诊、看片复诊，如遇疑难杂症还需跨区域诊断并反复寻找合适的医院和医生，重复进行预约挂号和排队检查，消耗患者大量时间精力。

4.排队缴费、开发票及打印清单手续复杂，取药点分散。

5.医生无法持续进行病情跟踪反馈。

6.慢性病患者日常保健缺乏持续性专业性的指导。

7.日常买药不便，药品无法一站式购齐，部分药品无法溯源，真假难辨。

（三）Kano模型需求分析

Kano模型是1984年日本教授 Noriakio提出，用来对用户需求进行属性分类并确定优先级的工具。在Kano模型中，根据不同类型的需求与用户满意度间的关系分为必备型需求（M）、期望型需求（O）、兴奋型需求（A）、无差异需求（I）、逆向型需求（Q）。

基于前期对社区智能健康医药服务及产品目标用户进行问卷测试和目标用户访谈，梳理得出以下功能需求点：医疗健康知识科普服务、线上AI初步问诊服务、智慧诊室仪器配合医生线上问诊服务、慢性病日常检查与监测追踪服务、日常线上购药服务、药物暂存（保温）、一站式问诊取药服务、药物溯源服务、基础心理健康测试与咨询服务、建立个人健康信息资料档案。基于Kano模型需求分析方法，经过整理数据后量化表格，依据Kano评价标准计算各项占比，系数的具体运算方法如式（1）、式（2）所示，通过公式计算出Better值与Worse值，详见服务项图表（见图1）：

根据表格数据绘制Better-Worse系数分析图，（见图2）分析如下：服务4（日常线上购药服务）、服务5（线上预约、药物暂存、取药服务）、服务8（一站式问诊取药服务）具备兴奋型属性，属于必须具备的功能，提供此类服务让用户体验更加愉悦。其中服务8（一站式问诊取药服务）的Better值最高，提供该服务时能显著提升用户的满意度。服务1（医疗健康知识科普服务）和服务6（药物溯源服务）具备期望型属性，提供这些服务会让用户更满意，若没提供或服务不佳时则会让用户产生负面情绪，甚至抵触服务，其中服务1（医疗健康知识科普服务）的Better值最高，提供此服务时能显著提升用户的满意度。服务7（线上AI初步问诊服务）、服务2（慢性病日常检查与监测追踪服务）具备无差异属性。服务9（智慧诊室仪器配合医生线上问诊服务）、服务10（基础心理健康测试与咨询服务）、服务3（建立个人健康信息资料卡服务）具备基本型属性，属于必备的基础功能。

（四）服务定位——设计机会点分析

通过以上用户需求分析，可以直观看到目标用户群体对产品及服务需求存在较大差异性。在社区智慧医疗服务设计过程中，根据用户需求构建服务切入点主要体现在以下几个方面：

1.智能问诊协同诊疗。患者通过App完成注册建立个人健康档案，实现健康信息互联。用户在App或智能健康医药房进行线上预约问诊检测，专科医生通过智能大屏与患者面对面沟通，人机交互辅助诊断，实现问诊购药一站式服务。

2.优化社区居民购药体验。解决患者药物存放、缺货或缺乏专业用药指导等问题，通过智能医药房实现线上问诊复诊，24小时指导购药、送药上门、自助取药等服务。同时，可解决慢性病患者的周期性复诊送药需求。

3.AI医学影像智能诊断。AI人工智能技术进行医学影像辅助诊断，协助医生高效诊片，影像上传至云信息平台实现及时精准、跨区域诊断，也可以弥补地区基层医疗机构影像诊疗能力不足的情况。

4.亚健康、慢性疾病患者健康管理。通过社区智能医药服务系统实现日常健康检测与管理，智能设备辅助对患者的血压、血糖、血氧、心电图等健康状况进行检测，实时上传数据提升检测精准度和监测效果。

5.体医融合。医疗方案结合体育运动调节用户体质，使养生保健服务与健身运动服务科学融合。用户在社区智能健康医药房中进行健康测评，医生根据数据对其健康状况综合评估并制订个性化科学运动建议，系统自动匹配周边健身机构与教练，为用户进行运动方案的制订与指导，实现高效科学的体医融合健康管理。例如，亚健康患者问诊后可开具运动康复处方，联合社区健身机构教练进行运动指导与监督，定期进行健康监测，运用科学的运动管理改善亚健康人群的健康状态。

6.社区健康信息掌控。政府医疗卫生部门及时掌握区域内居民健康状况，便于有针对性地开展疾病防控工作和特殊治疗药品的统筹与储备，科学制定区域医疗政策。

（五）服务模式的系统构建

本次研究明确了面向社区居民的健康服务设计方向，将服务系统中各利益相关者之间的联系进行服务模式构建。在整体服务系统中协调多方需求，使利益相关者能够高效、流畅地完成服务流程。在社区医药房服务利益相关者中，服务接受者为患病人员以及有问诊买药需求的社区居民。服务主要提供者为医疗工作者，包括主诊医生和药剂师等。此外，系统里其他服务提供者如健身理疗教练、医疗监管部门、系统维护人员、药品（仪器）供应商、物业管理人员等也是服务的直接或间接提供者，他们互相衔接配合，形成完整的智能医药房服务体系，打造24 小时社区医药生态圈。从用户进行问诊购药的行为过程对接触点进行分析，梳理用户行为顺序引导服务，服务体现在3个模块：手机App服务、社区智能健康医药房、健康管理阶段。应用程序App部分（推荐对应的科普健康信息、健康诊断信息互动提醒）。社区智能健康医药房（录入检测健康数据、匹配医生、智能检测药物库存、平台定期维护）。健康管理（形成社区居民健康信息数据库，便于政府医疗部门定期掌握监测居民健康状况，形成医疗预案）。服务过程是有组织、有秩序的活动[8]，通过排列用户行为与产品及服务产生的前台行为（可见线）与后台行为（内部交互线），厘清用户在体验服务关系，综合利益相关者需求构建了健康医疗云服务平台实现用户健康数据连接与传输，提供医疗知识科普、协同诊疗服务、药品管理配送服务、运动监督和健康管理理疗服务、政府卫生部门医疗政策保障服务。（服务框架见图3）

（六）社区智能健康医药房产品设计

从服务设计系统性角度整合用户需求分析，社区智能健康医药房设计首要考虑用户的便捷性、安全性需求，针对功能与结构做改良性设计。根据目标用户的行为流程，多角度分析用户与产品、服务及其系统的交互过程（见图4）。

主要问诊步骤如下：

（1）当患者有问诊需求时，手机进行预约后前往智能健康医药房，通过刷身份证或手机预约码进入智慧诊室问诊，诊室问诊接待时透明玻璃切换至模糊模式保护用户隐私。

（2）患者通过智能检测设备测量体温、身高、体重、体脂等基础健康数据，辅助医生科学高效地线上诊疗。

（3）诊室配备红外指端脉搏波技术实现无创检测，有检测需求时可同步测出患者的血氧、血压、血糖、心率以及呼吸频率等健康数据。

（4）当患者有影像诊断需求时，智慧诊室可实现医学影像扫描后AI智能辅助看片，同时患者可实现跨区域跨医院专家看片。

（5）智慧诊室完成问诊后，医生线上开具处方患者到取药口扫码付费认证取药，若是非常用药品则会与周边医院或药房发送需求24 小时内进行药物派送补给。

（6）每位患者问诊结束后，诊室通过紫外灯进行全屋消毒。

患者在智慧诊室可实现日常小伤小病的问诊及药物购买，若出现健康数据异常时，系统根据优先级推荐用户前往最合适的医院问诊，并提供挂号与医生推荐服务实现科学分级诊疗，一定程度缓解医院压力，同时为用户提供了日常所需的就医问诊服务。

（七）“社智医”App层级框架

“社智医”App在社区智能健康医药房服务基础上，辅助用户实现问诊与健康管理服务，通过日常便捷、高效反馈提高用户使用模块功能的频率，从而增加产品用户黏性。“社智医”App信息框架分为首页、管理、商城、我的4个模块。

首页：首页模块系统涵盖了问诊服务、健康信息科普、搜索引擎、疫情资讯、健康自测等基本功能，满足患者初步健康诊断需求。

管理：管理模块包括个人健康档案、用药提醒、健康检测档案、健康科普、心理健康课堂等对用户健康信息进行管理。

商城：主要包括药物分类、问诊购药、药品推荐、药品信息查询等患者购药管理服务。

我的：该模块提供我的信息、医生及用药记录、反馈信息、客服沟通、我的收藏等功能。

结论

服务设计视角下社区智能医药房服务策略与产品设计实践，是对现有社区医疗模式与药品销售模式的重新梳理与整合。在社区层面，通过功能整合与就医痛点相结合，满足社区用户对问诊用药的基础日常需求，为社区居民搭建了系统的健康管理平台；从医院层面，缓解就医压力，分流小伤小病患者，为患者提供就医前的准备工作。从知识科普、协同诊疗、药品配送、健康管理、政策保障等方面实现联动服务策略，构建了多途径、多模块、全链接过程的产品服务系统，由单一的产品服务转向整体的社区服务组织，由个人行为向社会行为服务模式的整体迭代。

基金项目：广东省哲学社会科学规划项目（基金编号：GD20CYS41）

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