数字化医疗场景下基于等待的信息设计研究

解惠然，宫晓东，计越，魏大彭

数字化医疗场景下基于等待的信息设计研究

解惠然，宫晓东*，计越，魏大彭

（北京理工大学 设计与艺术学院，北京 100081）

医疗场景中等待行为的普遍性、时间的不确定性，是影响患者就医体验的重要因素，数字化医疗服务体系的快速发展，为提供更加即时、高效和个性化的医疗信息服务、提升用户就医等待体验带来了可能性。以数字化、信息化医疗服务为技术背景，基于用户等待过程中的信息获取需求，探讨等待服务环节的信息结构要素，以支持患者建立明确的等待预期、改善等待体验，为相关信息设计提供参考。根据认知心理学的时间知觉理论，结合医疗候诊场景下的排队特点，将建立明确等待期望转化为时间定位问题，提出基于等待的信息构成要素模型，并通过不同就医阶段场景对不同要素组合的形式有效性和用户满意度进行验证。提出基于等待的信息构成模型由时序信息、时距信息、时点信息、时变信息四类信息要素组成，并提出完整的四要素组合设计方案能够同时满足用户不同场景下预判等待时间的信息需求，验证了四要素信息模型的有效性。基于医疗等待场景的信息设计要素模型及其组合方案设计研究，能够支持用户建立明确的等待时间预期，并能为其他等待相关场景下的信息设计提供参考框架。

就医等待；预期等待时间；基于等待的信息设计；信息要素构成

在当下就医过程中，“等待”往往占据患者的大部分时间，形成“排队2小时，看病10分钟”的现象。进入面诊服务前漫长且不确定的等待环节，是人们抱怨就医难、体验差的重要因素之一，同时也是造成医院环境拥挤、医患关系紧张的原因之一。

等待会降低人们对所接受服务的整体满意度[1-2]，是医疗门诊类定价变化程度较小的服务行业中影响用户体验的重要环节[3]。如何改善就医等待体验成为改善医疗服务质量、提高患者满意度的重要问题。

近年来互联网与通信技术的快速发展，推动了医疗服务向数字化、信息化转型，使得面向患者提供更加动态、即时交互的就医信息服务成为可能。本研究以此为背景，从数字化医疗场景下的信息设计着手，对基于等待的信息构成要素进行探讨，以期提升患者的等待体验。

1 建立明确的等待预期是改善等待体验的途径之一

经典的医院门诊预约调度可以大致概括为两种基本模式：单时段调度和组合时段调度[4]。其中，单时段调度是指将一个服务时段（如一天）划分为一个个小的时间段（如5 min或10 min），然后将预约患者安排到单个时段就诊，这种模式在国外的医疗机构中较为常见[5-6]。而我国由于医疗资源紧张、分布不均衡等原因，各大医院门诊普遍采用的是组合时段调度模式[7]，即每个患者被安排至较长的预约时段（通常是30 min～1 h），患者预约号码所在就医时段的开始时间，被作为建议到达时间告知患者。同时，由于现阶段我国门诊就医患者提前预约、现场预约及当日就诊等多种类型共存，加之就诊当天的其他随机因素，往往会造成预约患者实际就诊时间相较于建议到达时间有一定的延迟，患者需要在候诊室等待就诊，这使得“等待”成为门诊就医场景下的普遍现象。

等待是指不采取行动﹐直到所期望的人﹑事物或情况出现[8]，是日常社会活动与服务场景中，当用户无法马上进入目标服务前常见的缓冲环节，如在交通、银行、医疗等服务场景中普遍存在的排队现象。

行为生物学领域的学者认为：人类和许多动物一样，有偏好即刻奖赏的倾向，天生不愿意等待[9]。因此，等待通常是不得已的行为，本身自带负面属性。早期研究中如Maister[10]的等待心理原则与诺曼[11]的排队等待心理学等，都提出对等待环节的优化以改善服务整体评价的必要性。

在针对影响等待体验因素的研究中，除了改进调度规则和资源配给、设法降低客观等待时间[12-13]之外，不同学者针对人的负面情绪、人格因素、自我控制、物理环境等因素进行了广泛的探讨[14-16]。其中的共识是：等待时间的确定性会影响人们的等待时间知觉，进而影响人们的等待体验。研究指出，“不确定的等待比确定的等待心理感受时间更长”[10]。让用户在无法预期的时间里等待、不知道还要等多久是影响用户满意度的最重要因素，没有之一[17]。有研究分析指出，人们偏爱确定的等待时间，原因之一是确定的等待时间使等待者能够较好地规划时间、增加对时间的有效利用，一定程度上消解由于等待导致的时间成本损失，以及带来的负面情绪[18]。还有学者指出，不确定的等待会让人失去对这段时间的控制，控制感的缺失会使他们感知到的等待时间更长[19]。

关于确定的等待，有多个研究从服务场景中提供等待相关信息的角度进行了探讨。Larson[20]指出提供排队预期时间信息可以提高用户感知时间的准确性，避免其高估感知等待时间。Municho[21]提出，服务中如果能够持续、有效地将排队等待的相关信息提供给用户，可降低用户的反悔率。Hui等[22]和Jung等[23]则认为等待过程中持续提供时间信息可以保持用户对服务的控制感，缓解等待焦虑。而且如果人们清楚需要等待的时间，感知到的等待时间会短于实际等待时间，反之, 则感知到的等待时间会较长[18][24]。在针对医院候诊场景的研究中有学者特别提出，提供信息使患者了解就诊阶段、状态和队列管理，有助于克服其对等待的负面看法，提高就诊满意度[25]。

综上所述，已有心理学、管理运筹学等领域的研究成果明确提出等待的不确定性是造成用户不满的主要因素，而为等待者提供恰当的信息，使其能明确预判等待时间是改善用户等待体验的途径之一。

因此，本研究针对医院就诊等待场景, 探讨基于等待的信息构成要素，以支持患者建立明确的预期等待时间，提升患者的就医等待体验和满意度。

2 基于等待的时间信息构成要素

关于个体时间知觉（Time Perception）的研究由来已久。心理学领域用认知观点探讨人类的时间知觉，出现的经典模型包括：存储容量模型（Storage Size Mode）、加工时间模型（Processing-time Mode）、变化/分割模型（Change/Segmentation Mode）、分段-综合模型（Range-Synthetic Mode）等[26]。早期研究明确指出时间知觉是个体对客观现象持续性和顺序性的感知[27-28]，包括时序知觉和时距知觉。

其中，时序知觉是指对事件的相继性和顺序性的知觉，而时距知觉是指对介于两个相继事件的间隔时间和对某一事件持续时间的知觉。时点则区别于时距，相对模糊了“时间量”的概念，更多体现为某一事件在时间轴上的定位[29]。在分段-综合模型的研究中进一步提出，除时序、时距之外，时点也是影响个体时间认知的、不可分割的三个属性之一[27][30]。

在就医等待中人们最关心的核心问题是：还有多久能排到我。患者通常在等待过程中基于当前所在环境中的信息进行判断，形成预期等待时间。

基于以上时间知觉理论，在就医场景中，从用户时间知觉的视角出发，时序性信息可以理解为单位个体在队列中的顺序类信息（如：就诊序号为9号）。时距性信息可以解读为个体从当下到结束等待的时间段信息（如：还要等待多长时间）。但由于诊疗进程的不确定性，人们通常将其转化为还有多少个号（人）排到我，而时点信息则可以解读为个体在候诊队列中的位置信息（如：本人是上午10个候诊号中的第9号——9/10）。时序、时距和时点信息可以从不同角度反映就诊阶段和队列管理。

此外，考虑到医院就诊过程具有一定复杂随机性，存在各类患者情况不同，或者医生在接诊过程中会通过对工作量的估计而调节诊疗服务速率等各种医患行为的自适应现象[31]。因此仅有时序、时距、时点信息还不能充分体现医疗场景中不同患者就诊时间不确定的特征。本研究提出，要支持用户形成明确的时间预期，还应提供反映诊疗进程非匀速性的信息，可以用接诊速度表达（如：当前时段患者平均就诊时间10 min），反映队列变化状态，并将其命名为时变信息。

由此得出医疗等待场景中，基于等待的信息构成四要素：时序信息、时距信息、时点信息、时变信息，如图1、表1所示。

图1 时间预测四要素模型

3 模型信息要素合理性验证

3.1 就医等待场景下的信息状况调研

笔者对北京市10家公立医院进行了实地调研，重点考察了医院普通门诊所提供的、与现场患者就诊时间或进程提示相关的信息情况，信息载体包括：标牌、挂号条、数字屏幕展示等。调研发现，目前医院普遍通过屏幕显示加上语音提醒的方式给出该科室当前就诊患者信息与下一位患者信息，部分医院还提供已过号患者信息（如图2所示）。以上情况相当于提供了时序信息（排队序号）和时距信息（患者可以根据屏幕叫号，结合手里持有的序号，估算自己之前还有多少号）。但这种仅能针对公共显示屏幕信息进行的时距判断，不能反映过号候诊者插入或患者爽约等机动情况，不足以支持队列中候诊患者了解自己前面实际等待人数的变化和候诊进程，可理解为时距信息并不足够准确和充分。

表1 时间信息四要素在就医场景中的解释与表达

Tab.1 Interpretation and expression of the four information elements of time in the medical scenario

3.2 信息要素需求检验

为了检验用户在就医等待中对四类信息要素（时序、时距、时点、时变信息）的需求，本研究首先进行了问卷调研，邀请过去一年内有医院门诊等待体验的用户进行问卷打分，在确保用户对就医等待环境中基于等待的信息四要素理解正确的情况下，对以上四类信息进行需求与认同度评价。问卷采用李克特五分制量表，其中1～5分依次对应“非常不认同”“不认同”“中立”“认同”“非常认同”，最终共回收有效问卷150份，用户年龄在18～60岁，数据统计结果如表2所示。

根据李克特五分制量表计算方式可知，1～2.4分为消极区间；2.5～3.4分为中性区间；3.5分以上为积极区间[32]。由表2的数据可知，四类信息要素的需求得分均值都在3.5分以上，说明在医疗等待场景下用户对这四类与等待时间预判相关的信息均具有较高需求与认同度。

其中，在时序信息需求调查中选择“认同”与“非常认同”这两种积极态度的用户占比达到71.34%；在时距信息方面做出这两种选择的样本占比为58%；在时变信息方面选择“认同”与“非常认同”的占比为62.67%；而在时点信息方面，两项占比达59.34%。由此可知，用户需求与认同度依次为：时序信息>时变信息>时点信息>时距信息。用户对四类信息认同度均超过半数，其中时序信息，即序号信息得到最高的认同度和需求度，而时点信息与时距信息在持积极态度的用户数量方面没有明显的差异。

表2 就医等待场景下的时间相关信息要素需求

3.3 信息要素组合模式研究

为了进一步测试四类信息要素在患者预判等待时间中的作用，本研究采用了情境模拟实验的方法，模拟医院就医等待场景，对四类信息要素进行排列组合，探讨不同组合方案对用户建立明确的等待预期时间的影响。

3.3.1 信息组合

由于所有医院都会在挂号阶段提供给患者序号，即时序信息，因此，实验以时序信息作为基础，共排列组合出八种信息表达方式，具体如下。

1）组合a——时序：仅包含序号信息，即时序信息。

2）组合b——时序+时距：除时序信息外，还包含前方就诊等待人数的动态变化信息，即时距信息，使患者能随时了解自己序号之前有多少人及变化情况。

3）组合c——时序+时点：在时序信息的基础上添加患者在候诊序列中的位置信息，如：当前候诊人数10人，您为第7人——7/10，即时点信息。该信息可根据医疗进程的变化而变化，如7/10可以因为队伍正常推进变为6/9，也可能因为有患者的临时插入，变为8/10。

4）组合d——时序+时变：在时序信息的基础上添加动态的接诊速度信息提示，即时变信息，如：当前时段患者平均就诊时间为10 min。

5）组合e——时序+时距+时点信息。

6）组合f——时序+时距+时变信息。

7）组合g——时序+时点+时变信息。

8）组合h——时序+时距+时点+时变信息。

以上八种组合如表3所示。

表3 实验信息组合

Tab.3 Experimental information combination

注：表中“○”表示包含该类信息；“×”表示不包含该类信息。

3.3.2 实验测试

实验模拟医院门诊候诊场景，所需要的设备包括一块大屏幕，以显示队列叫号顺序，并进行语音播报。每位被试各使用一部手机来显示个人等待的动态进程信息，每位被试获得的信息组合方案不同。

实验开始前，工作人员向被试介绍实验内容与实验任务，告知其就诊的整个时间段为90 min，并向每位被试的手机随机发放个人就诊号，以及H5形式的八种信息组合中的一种。为避免信息的视觉表现形式对被试造成干扰，信息只以文字形式呈现。

实验要求被试在模拟就诊等待场景中通过获得的信息组合内容对预计等候时间进行判断。

实验开始时，各位被试同时通过手机页面点击“报到”并开始进入候诊等待队列，大屏幕模拟显示日常门诊叫号系统，展示当前就诊患者序号、下一位患者序号，以及过号患者的信息提示，每隔1～5 min叫下一个号。被试通过大屏幕中显示的公开等待信息（如图3所示）与手机中显示的个人等待信息（如图4所示）完成至少3次预计等待时间的判断任务，直到被系统叫号后视为等待结束，离开实验区并填写问卷，对自己所持的信息组合样本打分，判定其能够支持自己进行预期等待时间判断的有效性，以及满意度。问卷采用李克特五分制量表，1～5分依次对应非常不认同、不认同、中立、认同、非常认同。

图3 屏幕叫号信息示例

实验共邀请了年龄在20～55岁的被试40名，分为5组，每组8人，均熟悉门诊就诊流程。

3.3.3 实验结果分析与讨论

实验数据整理后如表4所示。根据信息的有效性和满意度分值，可分为三档，具体如下。

1）组合a得分最低，说明了只提供序号信息，无法支持用户形成明确的时间预期。组合a的信息有效性和满意度均是最低的，分别只有1.4分和0.2分，处于显著的负面区间。

2）对于组合b（时序+时距）、组合c（时序+时点）和组合d（时序+时变）三种，组合b的得分高于组合d与组合c的得分。这说明在时序之外，时距信息的有效性高于时变信息的有效性、时变信息的有效性高于时点信息的有效性。分析认为，这或许是因为时点信息是指患者在现场候诊队列中的位置，虽然可以更好地反映场景中排队人员的动态变化，但当队列常规推进，没有过多临时的人员穿插等情况发生时，其信息含义与时距信息含义相似。这也可以解释组合e（时序+时距+时点）的得分与组合c相近，虽然包含了三类信息，但并不能显著提升信息的有效性和满意度。而时变信息旨在通过反映患者就诊进程的速度变化，支持其更加清晰地判断预计等待时间，具有一定提升信息有效性的作用。但总体来说，这三种信息组合的用户评价仍基本处于中性区间。

3）组合f、组合g、组合h三种信息组合评分全部处于显著积极区间，有效性评分均为4.6分，满意度也都在4分以上。相较于其他方案，可以说明这三种信息组合能够很好地支持用户获得确切的等待时间判断，因此提供给患者的等待相关信息建议采用这三种信息要素的组合方案进行设计。而考虑到信息的提取成本，在分诊后的排队等待阶段，采用组合f与组合h就可以满足患者预判等待时间的信息需求。

图4 八种信息组合

表 4 各组信息组合的有效性与满意度数据

Tab.4 Effectiveness and satisfaction of various information combinations

3.3.4 拓展实验

从上述实验结果中发现，组合f（时序+时距+时变）与组合g（时序+时点+时变）在等待时间预测满意度的数据上存在一定差异化表现，同时组合h（时序+时距+时点+时变）虽然更加全面完整，但对比组合f、组合g并没有体现出更好的有效性和满意度。加之在实验访谈中，部分被试反映“对时点信息所表示的自己在整体队列中的位置并不关心”等问题，为进一步探究等待时间预测的过程中，时点与时距要素的作用，本研究进行了拓展研究，选择患者预约挂号后，需对前往医院候诊的合适时间进行决策的典型场景开展实验。

实验提取了组合f（时序+时距+时变）、组合g（时序+时点+时变）、组合h（时序+时距+时点+时变）3种信息组合形式。同时在两个信息维度的组合中，组合d（时序+时变）相较于组合b和组合c的得分较高，为了更加深入比较、了解时距和时点信息的作用和差别，在此环节中加入了组合d。四种组合的排队信息表现示例如表5所示，信息组合示例见图5。

表5 时间信息四要素在挂号后阶段中的表达

Tab.5 Expression of the four elements of time information in the post-registration stage

此外，患者依据就诊序号预判去往医院时间时，考虑序号在队伍前、中、后段的不同可能会对患者的信息需求与决策判断造成影响，实验的时序信息提供了队伍前段序号（如：接诊名额15个；接诊序号2号）、中段序号（如：接诊名额15个；接诊序号7号），以及后段序号（如：接诊名额15个；接诊序号14号）三种形式。实验共邀请了12名被试来模拟挂号情景，对通过各信息组合预判到诊时间的信息有效性与满意度打分，每位被试在打分后接受访谈，得到的信息有效性与满意度数据结果如表6所示。

综合用户访谈，实验结果分析与讨论如下。

1）组合h：三种号段中，该组合的信息有效性与满意度得分均为4.8，处于显著积极区间，且与前一轮患者处于候诊过程中的得分相比，显著拉开了与组合f、组合g的差距，信息有效性和满意度的优势都非常明显。不同号段对分数没有影响。

2）组合d：该组合在各个号段中的得分都显著处于负面区间，也低于前一轮实验的得分，一方面可能是对比效应，其他组合信息更全面，影响了被试打分的判断标准；另一方面，在访谈中被试反映难以依据该组合做出有效时间判断。号段对分数没有本质性影响。

图5 挂号后阶段信息组合示例

表6 挂号后阶段各组信息组合的有效性与满意度数据

Tab.6 Effectiveness and satisfaction data of each information combination in the post-registration stage

3）组合f与组合g：两种组合的得分反馈普遍低于就诊排队等待阶段的得分，且有效性与满意度得分情况均在4分以下，除了可能受到组合h的对比影响，也反映出到诊前阶段缺少时距或时点要素的信息组合都不够理想。关于时距和时点信息间的比较，被试对时距信息的有效性和满意度得分在不同号段的反馈都略高于时点信息，但也有部分被试反映，由于实际就医场景下建议就诊时间（时距）通常会比实际就诊时间提前很多，信任度较低，时点信息会有助于根据序号所处队伍中的位置做出自己的判断。此外组合f和组合g的得分体现出号段前段略高于中、后段。这或许与号段的中段及后段决策难度更高、影响时间预测准确性的因素更复杂、被试对预判结果的确定性更低有关。

综合两轮实验结果发现，虽然在就诊等待时段，组合f、组合g、组合h的效果基本一致，但在挂号后就诊前阶段组合h的表现更加突出。因此对这两个与用户就诊等待时间都密切相关的阶段，组合h提供了最全面有效的信息，对用户以期准确地判断等待时间来说，是更理想的方案。

4 结语

现实就医场景下等待问题难以避免，但是为用户提供基于等待进程的、动态的、个性化的信息服务，使用户能够建立明确的等待时间预期，对缩短用户候诊时间、减少医院的拥挤、提升就诊体验等都有重要的现实意义。而随着数字化、信息化医疗服务时代的到来，医疗系统正逐步具备向用户提供更加个性化的即时交互信息服务能力。本研究正是基于这样的技术发展背景，提出基于等待的信息结构应包括：时序信息、时距信息、时变信息和时点信息这四种要素，且对用户在不同阶段预判就医等待时间，具备“时序+时距+时点+时变”要素的完整信息组合，其有效性和用户满意度均为最高，是更理想的信息设计方案，也验证了信息构成四要素模型的有效性。

以上研究仅涉及了挂号后的就医前和诊室候诊两个阶段，对于不同信息要素及组合形式的差异性和有效性，后续还应结合更加丰富的就医等待场景以开展更深入的研究。本研究成果也可为其他基于等待的服务场景信息设计提供参考。

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Waiting-based Information Design in Digital Medical Scenario

XIE Huiran, GONG Xiaodong*, JI Yue, WEI Dapeng

(School of Design and Arts, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China)

The universality of waiting behavior and the uncertainty of time in medical scenarios are important factors that impact the patient's experience. The rapid development of intelligent healthcare service systems offers possibilities to provide more immediate, efficient, and personalized medical information services, thereby improving the waiting experience of patients. With digital and informationized medical services as the technical foundation, the work aims to explore the elements of the waiting service link's information structure based on users' information acquisition needs during the waiting process, so as to facilitate patients in establishing clear expectations regarding their waiting time and enhance their overall waiting experience, while also providing guidance for relevant information design. Based on the time perception theory in cognitive psychology and the queuing characteristics within medical waiting environments, the need to establish clear waiting expectations was transformed into a time positioning problem. Therefore, a waiting-based information component model was proposed, which verified the validity of various element combination forms and user satisfaction through different medical treatment stage scenarios. The model was composed of four information elements of time series information, time interval information, time point information and time varying information, which could simultaneously meet the information needs of users for waiting time prediction in different scenarios. The effectiveness of the four-element information model was verified by experiments. The information design element model and its combination design based on medical waiting scenario can support users to establish clear waiting time expectation, and provide a reference frame for information design in other waiting scenarios.

waiting for medical treatment; expected waiting time; waiting-based information design; information element composition

TB472

A

1001-3563(2024)08-0048-08

10.19554/j.cnki.1001-3563.2024.08.006

2023-11-06

北京工业设计促进专项杰出设计人才项目（2023）

通信作者