本报记者 邹倜然
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一些互联网医院存在诊疗效率低、使用体验差等问题，为破解线上就诊堵点，浙江一些医院进行了探索，如在平台上标注医生在线状态、开设极速问诊通道、依托疾病预测模型开展智能分诊导诊等，让“便捷医院”更便捷。
“医生回复太慢了，好几次都是卡着问诊时间快结束才回消息，体验感很不好。”1月28日，浙江杭州的周先生告诉记者，经常失眠的他近期在家附近的三甲医院开了精神类药物，服用一段时间后感觉对身体有副作用，他又通过互联网医院询问医生是否需要继续服药。“但挂号后医生回复效率低，而且没给出解决方案”，最终周先生还是到线下门诊换了药。
去年9月，国家卫生健康委相关负责人表示，我国互联网医院已达3756所，诊疗人次达1.3亿。随着越来越多医生加入线上问诊，复诊患者，特别是慢病患者成为互联网医疗的主要用户。但是，记者采访了解到，目前仍有一些互联网医院存在诊疗效率低、使用体验差等问题。如何让互联网医院真正发挥方便就医的作用，记者对此进行了采访。
“便捷医院”为何不便捷
互联网医院的初衷，是打破线下就医的时空限制，让居民足不出户就能看病，提高医疗资源利用效率，但实际情况是，一些“便捷医院”并不便捷。
近日，在杭州工作的小方皮肤上长了一些红肿的痘痘，他一时拿不准该用什么药，便打开杭州某医院的互联网医院，提交了图文咨询。“本以为很快就能收到医生回复，没想到从晚上8点到第二天下午4点，页面都没动静。”这让他很气愤，“等这么久都没人回应，还不如直接去药店开药。”
不过，正当小方准备投诉时，他注意到页面中间位置有一条付款提示栏。小方完成付款操作后发现，原来在他提交咨询后医生就已经给出了详细的用药建议，只是他在未付款状态下无法查看回复内容。
“这也没有消息提醒，我一个00后对这些操作都摸不着头脑，更别说那些对智能手机不熟悉的老年人了。”小方说。
针对互联网医院的沟通效率问题，一位医生道出了实情：“知名医院的线上就诊患者数量一直都不算少，但这些医院的线下诊疗工作量也很大，医生实在忙不过来，没办法时刻盯着线上的消息。”
宁波卫生职业技术学院副校长孙宁表示，部分线上医疗平台在界面设计和操作指引上确实存在优化空间，冗杂的功能降低了使用便捷性。“医疗服务的数字化转型，不仅要实现功能的线上迁移，更要让操作流程更简单、提示指引更清晰。”
让在线服务有保障
为破解互联网医院就诊堵点，浙江一些医院进行了探索。
记者了解到，浙江省人民医院对互联网医院平台进行了功能升级，例如，在医生姓名旁清晰标注在线状态，方便患者优先选择在线医师；针对急症、急事等突发就医情况，该院互联网医院还开设了极速问诊通道，30分钟内响应诉求，1小时内完成全程问诊。
浙大二院网络医学中心主任葛芳民介绍，为保障服务质量，该院互联网医院的医生都是从业3年以上的主治医师及以上资历。在平台上，医生端需绑定与医生手机号且通过本人实名认证。专家团队协同解答病情时，系统也会标注清楚，确保服务主体对患者完全透明。
葛芳民告诉记者，为方便咨询病情，以往经常有患者请求添加医生个人微信，这既存在信息安全隐患，也不符合医疗规范。“现在互联网医院提供了合规高效的随访平台，比如慢性肠炎患者，既能在互联网医院随时咨询医生，还能与病友交流病情，线上服务患者的平均满意率达92.8%。”
根据浙大二院互联网医院平台头部线上医生的接诊数据，每5位线上就诊患者里，就有一位后续前往线下就诊。线上服务解决患者的初步疑虑，线下就诊便成为水到渠成的选择，这也提升了医疗资源的配置效率。
上述医生告诉记者，针对回复慢的问题，他所在医院的做法是，如果医生实在没时间回复，患者问诊时长超时，平台会将问诊费自动退给患者。
AI技术赋能互联网医院
记者了解到，为提高诊疗效率，还有一些医院通过院内AI大模型，让互联网医院接入AI预问诊，依托文字与语音识别技术开展人机智能交互，自动采集患者主诉、病史、症状及用药等信息，提高线上诊疗效率。
近日，家住宁波市江北区的肖先生就在宁波大学附属第一医院互联网医院体验了AI预问诊的便利性。“在‘云陪诊’页面，我问腰疼需要挂什么科，约两秒钟后，AI就通过语音播报推荐了挂号科室：您的腰疼是由腰椎扭伤引起，可挂脊柱外科；如果您是年轻人且为男性，出现夜间腰背痛、活动后好转的情况，建议挂风湿科排查强直性脊柱炎……”
随后，AI还进一步询问肖先生是初诊还是复诊、疼痛持续时间、最近是否有外伤等。肖先生回答后，页面上自动生成一份结构化诊前小结，接诊医生可直接点开查看，帮助实现快速诊断。
提到AI技术对互联网医院的影响，葛芳民认为：“有了AI加持，互联网医院不再是单一的‘看病工具’，而是融合线上便捷服务与线下临床顶尖实力、如同‘立体交通’般流畅的救治网络，确保患者从网络问诊到线下就诊、入院无缝对接。”
“虽然目前AI只是医生的智能辅助工具，无法替代医师开展诊疗服务，但它能从问诊效率、医疗质量、健康管理等维度优化医疗服务效能。”孙宁说，患者线上问诊时，AI可依托疾病预测模型开展智能分诊导诊，辅助判断病情类型与严重程度，这为医师后续开展规范化诊疗做好前置服务，同时也弥补了人工分诊的主观性偏差，提升整体问诊的流转效率。
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