根据新型冠状病毒肺炎传播特点，互联网医院的在线咨询服务可有效切断传播途径。作者介绍了医院基于整合型信息技术接受和使用模型(UTAUT)以及耗散结构理论(DST)，依托互联网医院，逐步部署"院前咨询""患者接受使用""辅助诊疗""联动防控"4个模块，最终形成了基于UTAUT-DST模型的互联网医院新型冠状病毒肺炎疫情防控管理模式，并取得了良好效果，为其他互联网医院做好肺炎疫情防控工作提供参考。
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2019年12月，湖北省武汉市开始出现新型冠状病毒肺炎(以下简称新冠肺炎)病例，且传播迅速。安徽医科大学第一附属医院及第二附属医院作为新冠肺炎病例定点收治医院，面临较大的诊疗压力。而互联网医院线上咨询服务与传统的面对面诊疗服务不同，可有效切断传播途径，成为新冠肺炎疫情防控的重要手段之一。安徽医科大学第一附属医院及第二附属医院作为安徽省首批挂牌成立的互联网医院，设有独立的互联网医院诊间，当前平台已开设感染病科、呼吸与危重症医学科、风湿免疫科等37个诊疗科目，有274名中级及以上职称医务人员入驻，具备提供内科、外科、妇科、儿科、护理咨询以及用药咨询、新冠肺炎筛查等项目服务能力，能为发热患者以及部分常见病、慢性病患者提供在线诊疗、用药咨询、检验检查预约、开具电子处方、药品配送等复诊服务。现主要对其中的互联网发热咨询门诊业务进行介绍，以期为其他互联网医院做好肺炎疫情防控工作提供参考。
由于新型冠状病毒主要通过飞沫传播，通过减少医患双方的直接接触，可有效控制病毒传播。为此，安徽医科大学第一附属医院及第二附属医院互联网医院在疫情期间依托"线上诊间"平台，于2020年1月24日在医院公众号和医院手机App中，同时上线"发热咨询门诊"功能。该模块允许患者通过文字、音频、图片、视屏等多源数据进行咨询。同时，"线上诊间"常态化地为复诊患者提供门诊诊疗和处方流转服务。疫情期间，发热咨询门诊24 h免费服务。同时，医生还会向问诊人群科普新冠肺炎知识，安抚患者情绪，缓解疫情造成的恐慌情绪。该模块上线第一天，咨询量超过300人次，咨询患者来自安徽省多个地市。
虽然基于互联网发热咨询门诊的院前筛查模块能够有效切断传播途径，但现阶段患者对互联网医院的概念与服务内容的知晓率较低，故需要采取相应的措施，进一步提升患者对互联网医院发热咨询门诊的知晓率和使用率[1]。UTAUT模型是由Venkatesh等[2]于2003年首次提出的，近年来被大量用于解决医疗、健康领域的信息技术接受采纳问题。研究表明，该模型对信息技术实际使用行为的解释力可达70%[3,4,5,6]。UTAUT模型的4个核心变量如下。①绩效期望：指患者相信使用信息系统能帮助其提升健康的程度；②努力期望：指患者认为信息系统使用的难易程度；③社会影响：指外部环境促使患者使用信息系统的程度；④便利条件：指患者相信现有技术对使用系统的支持程度。
因此，我们基于UTAUT模型采取了相应措施(图1)。①提升"绩效期望"：首先，对患者宣传科普网上发热咨询门诊可以切断传播途径，同时避免潜在的院内感染；其次，选取相关科室具有中、高级职称的高年资医生负责咨询，提高患者对网上发热咨询门诊的信任度。②改善"努力期望"：医院联合技术公司，针对此次疫情，充分考虑各年龄段患者的实际情况进行开发，通过文字、语音等多种方式引导咨询，并允许患者使用多种方式进行输入，提升系统的便捷性和友好性。③扩大"社会影响"：医院通过门户网站、微信公众号、新闻媒体、社区宣传等方式，扩大互联网医院网上发热咨询门诊的影响力，告知患者优先选择线上问诊；同时，咨询服务还提供分享功能，通过形成"口碑效应"，增加传播速度。④提供"便利条件"：咨询只需要一部接入互联网的智能手机即可展开，且24 h免费。
在基于UTAUT模型的患者接受使用模块部署实施后，平台的媒体曝光率不断提高，民众知晓率不断提升，医院互联网发热咨询门诊的日咨询量不断攀升，由实施前的300人次/日上升至500人次/日左右。
基于UTAUT模型的患者接受使用模块部署后，医院网上发热门诊咨询量有所提升。但随着疫情的发展，一周后的网上发热门诊咨询量开始下滑，而针对医院网上发热咨询门诊的投诉量却明显增加。经过调查发现，投诉内容主要是咨询等待时间较长；同时，负责网络咨询的医务人员也反映诊疗压力较大。因此，亟需一个既能够减轻医生工作压力，又能降低患者等待时间的辅助咨询方案。针对上述问题，我们以知识图谱、神经网络算法、本体语义网络、自然语言分析等技术算法为支撑[7,8,9]，结合前期网上发热咨询门诊问诊数据及新冠肺炎诊疗方案，构建了基于人工智能的新冠肺炎辅助咨询系统。
辅助咨询系统部署后，所有咨询患者首先统一由人工智能客服进行接待。人工智能客服引导患者登记个人信息，并记录主诉，之后将患者提供的自然语言主诉进行提取、分隔，转化为结构性语言，并给予危险度标注。然后，经辅助系统预处理后，再转接到在线医生进行服务。服务结束后，辅助系统可以自动根据患者信息和医生选择，对咨询结果进行快速填充，并自动将患者信息按危险等级进行分类保存。对于高危险度患者，辅助系统将定期通过后台短信进行病例追踪。该模块部署后，患者咨询的平均等待时长可以缩短10～15 min，医生的咨询耗时可以缩短60～120 s，互联网发热咨询门诊日咨询量回升至550人次/日左右。
对于通过互联网发热咨询门诊以及常规线上问诊筛查出的疑似病例，需要一种理论来指导医院、政府、社会有序联动，在保证患者得到救治的同时，控制疫情传播。DST理论是由比利时科学家普利高津提出的。该理论认为，一个开放的系统在与外界交换的过程中，通过内部非线性机理，会自动从无序状态形成并维持在有序状态[10]。DST理论被广泛地应用于生态学、管理学等领域，能够有效解决管理网络构建等问题[11,12,13]。其中，DST理论有3个基本特征。①开放性：指开放的系统能引入负熵以抵消自身的熵增；②非平衡性：指系统要想有更好的发展，必须远离平衡；③非线性：指系统内各要素相互影响，有不确定性。故我们基于DST理论，以构建医院、政府、社会有机联动体系为目的，从以下3个方面采取了相关措施。
医院打破传统科室的物理界限，做到云上全流程诊疗记录；同时搭建医护沟通平台，促进信息的实时共享。医院与本省各定点收治医院基于医院管理信息系统、医院检验信息系统、医院影像信息系统等，建立互联互通共享机制。经互联网医院发热咨询门诊筛查出的疑似患者，由所在区域最近的定点收治医院核查，一经确诊，由急救车封闭式接诊，减少转送途径中的交叉感染。
对于确诊患者，通过传染病直报系统，将患者的接触史等相关资料实时上报疾病预防控制部门。政府根据信息判断患者是否为输入病例或聚集病例，从而采取隔离、追踪等相应的疫情控制措施。
医院与软件公司、通讯公司、物资供应商提前沟通协调，各方在抗击疫情期间派遣保障人员在院内24 h待命，并对可能出现的系统瘫痪、物资短缺等问题出台相关预案，确保相关服务高效、有序运行。
基于DST理论的联动防控模块部署落实后，医院各后勤保障系统未出现运行事故，医院诊疗工作有序开展。医院通过信息系统实时向上级领导部门报送疫情诊疗情况，并成功将数例由第二附属医院筛查出的患者收治进第一附属医院进行集中诊治。
面对本次疫情防控中互联网医院实际遇到的问题，我们通过功能模块对系统进行改进，为患者提供优质医疗服务。通过"基于互联网发热咨询门诊的院前筛查模块、基于UTAUT模型的患者接受使用模块"的部署，引导患者使用网络咨询，有效切断感染途径；通过"基于人工智能的辅助咨询模块"的部署，可以辅助医生咨询并缩短患者等待时间，提高满意度；通过"基于DST理论的联动防控模块"的部署，不仅为每一位患者打通了生命通道，同时也构建起医院、政府、社会的防疫体系，有效地保障了区域人民的健康安全。在以上4个模块的基础上，我们最终得到了基于UTAUT-DST的互联网医院新冠肺炎防控管理模式(图2)。
截至2020年2月11日，安徽医科大学第一附属医院及第二附属医院在基于UTAUT-DST的互联网医院新冠肺炎防控管理模式的指导下，有序开展诊疗工作。其中，发热咨询门诊日平均咨询量在550人次左右，累计咨询量达11 000人次，在本次防控新冠肺炎疫情中发挥着不可替代的作用。
基于UTAUT-DST模型的互联网医院新冠肺炎防控管理模式，在本次新冠肺炎疫情的防治中发挥了重要的作用。但从长远来看，该防控管理模式还可以通过不同的方式解决相应的问题，为人民卫生健康事业做出贡献。
互联网医院作为卫生健康领域的新趋势，在我国抗击SARS疫情期间尚未出现。通过实证发现，互联网医院的线上咨询服务能够有效切断病毒的传播途径，降低感染概率。这为今后应对类似的突发公共卫生事件以及传染病疫情的管控，提供了一种新的模式。此外，在本次抗击新冠肺炎疫情的过程中，线上咨询除了发挥咨询服务、预检分诊功能之外，还成为破除谣言、普及科普知识、安抚民众情绪的第二战场。今后，如何使互联网医院线上咨询功能常态化发展，在日常医疗工作中发挥降低线下问诊流量压力、释放线下医疗资源、服务更有需要患者的作用，在各类突发公共卫生事件中发挥应有的社会功能，仍需要进行进一步的研究。
在此次抗击疫情的过程中，全社会在党中央的带领下，动员一切力量，抛开利益与隔阂，取得了可观的效果。而我国自2015年9月，国务院办公厅印发《关于推进分级诊疗制度建设的指导意见》(国办发〔2015〕70号)，提出探索医联体以来，仍存在着不少问题。松散型医联体间的约束力不足，转诊、结算机制不清；紧密型医联体则由上级医院一家独大，上下转诊机制尚不顺畅。因此，本次抗击疫情中各定点收治医院间的联动协同模式，可以为今后的医联体建设工作提供一定的参考。通过将本次疫情中的联动协同模式与机制进行本地化调整，可进一步构建统一协调、分工明确、转诊有序的分级诊疗机制，真正实现"急慢分治、上下联动"，真正为全民健康的目标贡献一份力量。
利益冲突 所有作者均声明不存在利益冲突
