智能化分诊系统在门诊护理中的应用及效果分析

摘要：目的：探究智能化分诊系统在门诊护理中的应用方法及效果，为优化门诊服务流程、提升护理质量提供参考。方法：选取2024年1-3月我院门诊收治的80例患者作为研究对象，按照就诊时间分为对照组（n=40，采用传统人工分诊模式）与观察组（n=40，采用智能化分诊系统）。比较两组患者的分诊耗时、候诊时间、就诊满意度，以及门诊护理人员的工作效率（日分诊量、无效沟通次数）和护理差错发生率。结果：观察组患者分诊耗时（2.1±0.5）min、候诊时间（23.5±4.2）min，均显著短于对照组的（5.8±1.2）min、（45.2±6.8）min（P<0.05）；观察组患者就诊满意度为97.5%，高于对照组的77.5%（P<0.05）。护理人员方面，观察组日分诊量（85.6±6.3）例，高于对照组的（52.3±5.1）例（P<0.05）；观察组无效沟通次数（1.2±0.4）次/日、护理差错发生率2.5%，均低于对照组的（4.8±1.1）次/日、15.0%（P<0.05）。结论：在门诊护理中应用智能化分诊系统，可显著缩短患者分诊与候诊时间，提升患者满意度，同时提高护理人员工作效率、降低护理差错，值得临床推广应用。

关键词：智能化分诊系统；门诊护理；分诊效率；候诊时间；患者满意度；护理差错

一、引言

门诊作为医院服务患者的首要窗口，其服务效率与质量直接影响患者就医体验及医院整体形象。传统门诊分诊主要依赖护理人员人工完成，需手动核对患者信息、询问病情、分配诊室，存在分诊耗时久、候诊秩序混乱、信息传递易出错等问题[1]。随着医疗信息化技术的发展，智能化分诊系统凭借“数据驱动、自动匹配、实时联动”的优势，逐渐成为优化门诊流程的重要工具[2]。

该系统通过整合患者基本信息、主诉症状、既往病史等数据，结合疾病诊断标准自动推荐就诊科室，同时实时更新候诊队列、推送就诊提醒，实现分诊流程的自动化与精准化[3]。本研究以80例门诊患者为对象，对比传统人工分诊与智能化分诊系统的应用效果，旨在验证智能化系统对门诊护理质量的提升作用，为门诊服务模式升级提供实践依据。

二、资料与方法

（一）一般资料

选取2024年1-3月我院门诊收治的80例患者作为研究对象，按照就诊时间分为对照组（1月，传统人工分诊）与观察组（2-3月，智能化分诊系统），每组各40例。纳入标准：（1）首次或复诊就诊，意识清晰、沟通能力正常；（2）就诊资料完整，可配合完成满意度调查；（3）知情同意本研究，签署知情同意书。排除标准：（1）急诊抢救患者；（2）存在认知障碍、精神疾病无法配合者；（3）就诊过程中因个人原因中途退出者。

对照组中，男22例，女18例；年龄18-72岁，平均（45.3±12.6）岁；就诊科室：内科15例，外科10例，妇科8例，儿科7例；文化程度：小学及以下6例，初中12例，高中及中专14例，大专及以上8例。观察组中，男21例，女19例；年龄19-70岁，平均（44.8±11.9）岁；就诊科室：内科14例，外科11例，妇科9例，儿科6例；文化程度：小学及以下5例，初中13例，高中及中专13例，大专及以上9例。两组患者在性别、年龄、就诊科室、文化程度等一般资料方面比较，差异无统计学意义（P>0.05），具有可比性。

同时，选取参与两组患者分诊工作的护理人员各8名，两组护理人员均为女性，年龄25-45岁，平均（32.6±5.8）岁；工作年限3-15年，平均（7.2±2.3）年；学历：大专5名，本科3名；职称：护士4名，护师3名，主管护师1名。两组护理人员一般资料比较，差异无统计学意义（P>0.05），确保工作效率评价的客观性。

（二）方法

1.对照组：传统人工分诊模式

护理人员在门诊分诊台完成以下工作：（1）患者到院后，手动核对身份证、医保卡信息，录入门诊系统；（2）口头询问患者主诉（如“哪里不舒服”“症状持续多久”）、既往病史，结合经验判断就诊科室；（3）手动分配诊室号，告知患者候诊区域及大致候诊时间；（4）候诊过程中，需人工维持秩序，解答患者关于“还要等多久”“诊室位置”等疑问；（5）若患者病情变化或科室医生临时调整，需手动重新分配诊室并逐一通知患者。

2.观察组：智能化分诊系统应用

我院采用的智能化分诊系统由“患者端小程序+护士端管理平台+诊室端联动模块”三部分组成，具体应用流程如下：

（1）系统前期准备：①构建疾病-科室匹配数据库：整合《国际疾病分类（ICD-11）》及我院各科室诊疗范围，将常见症状（如“咳嗽咳痰”“腹痛腹泻”“关节疼痛”）与对应科室（呼吸内科、消化内科、骨科）建立自动匹配规则，同时纳入特殊人群优先规则（如70岁以上老人、孕妇、残疾人优先就诊）；②系统培训：对门诊护理人员开展2次系统操作培训，内容包括患者信息录入、异常情况处理、数据查看，确保护理人员熟练掌握系统功能。

（2）患者端操作：①预约/现场挂号：患者可通过医院公众号小程序提前预约挂号，填写姓名、身份证号、主诉症状（可选择系统预设选项或手动输入）、既往病史；现场挂号患者可在自助机上完成信息填写，或由护理人员协助录入；②自动分诊：系统接收患者信息后，5秒内完成数据匹配，生成“推荐科室+备选科室”，并提示“是否存在过敏史”“是否有紧急症状（如胸痛、呕血）”；若患者存在紧急症状，系统自动触发急诊预警，通知护理人员优先处理；③候诊提醒：患者确认科室后，系统推送候诊队列号、诊室位置导航、预计候诊时间（如“您前面还有3人，预计等待15分钟”），候诊时间每5分钟更新1次；就诊前10分钟，系统发送短信/小程序提醒，避免患者错过就诊。

（3）护士端管理：①实时监控：护理人员通过管理平台查看各科室候诊人数、平均候诊时间、医生接诊进度，若某科室候诊人数超过20人，系统自动提示“建议分流患者至其他同专业诊室”；②异常处理：若患者对推荐科室有疑问，护理人员可查看系统生成的“分诊依据”（如“您主诉‘反复头痛’，系统匹配神经内科，依据为头痛常见病因多与神经血管相关”），向患者解释并协助调整；若患者病情加重，护理人员可手动标记“优先就诊”，系统自动调整候诊队列；③数据统计：每日自动生成“分诊效率报告”，包括平均分诊耗时、科室分诊准确率、患者投诉次数等，为护理质量改进提供数据支持。

（4）诊室端联动：医生通过诊室电脑查看患者基本信息、主诉、既往病史，无需重复询问；接诊结束后，点击“接诊完成”，系统自动通知下一位患者就诊，并更新候诊队列，实现“接诊-候诊”无缝衔接。

（三）观察指标

1.患者相关指标

（1）分诊耗时：从患者提交信息（人工分诊为到分诊台）至确定就诊科室的时间，单位为分钟；（2）候诊时间：从确定科室至进入诊室就诊的时间，单位为分钟；（3）就诊满意度：采用自制《门诊患者满意度问卷》，包括分诊效率、候诊体验、信息准确性3个维度，共10个条目，每个条目1-5分，总分≥45分为非常满意，35-44分为满意，<35分为不满意；满意度=（非常满意例数+满意例数）/总例数×100%。

2.护理人员相关指标

（1）日分诊量：护理人员每日完成的有效分诊患者数量（排除重复分诊）；（2）无效沟通次数：每日因“分诊科室错误”“候诊时间告知不准确”“诊室位置指引错误”导致的患者咨询次数；（3）护理差错发生率：差错包括“患者信息录入错误”“科室分配错误”“优先就诊患者遗漏”，发生率=差错例数/总分诊例数×100%。

（四）统计学方法

采用SPSS 26.0统计学软件处理数据。计量资料以均数±标准差（x±s）表示，组间比较采用独立样本t检验；计数资料以例数（n）、百分比（%）表示，组间比较采用χ²检验。以P<0.05为差异具有统计学意义。

三、结果

（一）两组患者相关指标比较

观察组患者分诊耗时、候诊时间均显著短于对照组，就诊满意度显著高于对照组，差异均有统计学意义（P<0.05）。具体数据见表1。

表1两组患者相关指标比较（x±s，n，%）

（二）两组护理人员相关指标比较

观察组护理人员日分诊量显著高于对照组，无效沟通次数、护理差错发生率显著低于对照组，差异均有统计学意义（P<0.05）。具体数据见表2。

表2两组护理人员相关指标比较（x±s，n，%）

（三）观察组系统分诊准确率分析

观察组40例患者中，系统首次推荐科室与医生最终诊断匹配的有38例，分诊准确率为95.0%；2例不匹配患者中，1例因“主诉模糊（仅填写‘身体不适’）”被推荐至全科，最终诊断为“急性胆囊炎”（应分诊至外科），1例因“隐瞒既往‘冠心病史’”被推荐至消化内科（主诉“腹痛”），最终诊断为“心绞痛”（应分诊至心内科）。经护理人员二次确认信息后，均及时调整科室，未影响患者就诊。

四、讨论

（一）智能化分诊系统对患者就医体验的提升作用

传统人工分诊依赖护理人员经验，存在“问诊不细致”“科室分配偏差”等问题，导致患者分诊耗时久、候诊时间长，进而降低就医满意度[4]。本研究中，观察组患者分诊耗时（2.1±0.5）min较对照组（5.8±1.2）min缩短63.8%，候诊时间（23.5±4.2）min较对照组（45.2±6.8）min缩短48.0%，这得益于智能化系统的“自动匹配+实时联动”功能：系统5秒内完成症状-科室匹配，避免人工询问的时间消耗；候诊提醒与队列实时更新，减少患者因“不知等待时间”产生的焦虑，提升候诊体验[5]。

同时，观察组患者满意度达97.5%，显著高于对照组的77.5%，原因在于：一方面，系统通过导航、提醒等功能，降低患者“找诊室”“等多久”的疑问，减少无效沟通；另一方面，系统的精准分诊减少“分诊错误导致的二次转诊”，避免患者反复奔波，增强患者对门诊服务的信任[6]。

（二）智能化分诊系统对护理工作效率的优化效果

传统人工分诊中，护理人员需同时完成信息录入、病情询问、秩序维护等工作，精力分散导致日分诊量低、差错率高[7]。本研究显示，观察组护理人员日分诊量（85.6±6.3）例较对照组（52.3±5.1）例提升63.7%，无效沟通次数（1.2±0.4）次/日较对照组（4.8±1.1）次/日减少75.0%，这是因为：系统承担了信息录入、科室匹配、候诊提醒等重复性工作，护理人员可将更多精力用于“异常情况处理”（如病情加重患者优先就诊）；同时，系统生成的“分诊依据”帮助护理人员快速向患者解释科室分配原因，减少因“解释不清”导致的无效沟通[8]。

此外，观察组护理差错发生率2.5%显著低于对照组15.0%，主要得益于系统的“双重校验”机制：患者信息录入时，系统自动提示“身份证号格式错误”“主诉未填写”；科室分配时，系统结合既往病史排除“禁忌科室”（如过敏患者避免分诊至相关药物科室），降低人工操作的失误率[9]。

（三）系统应用中的问题与改进建议

本研究发现，观察组2例患者出现分诊不准确，原因在于“患者信息填写不完整”，提示系统应用需关注“信息质量”。建议后续优化系统设计：①主诉填写环节增加“症状描述引导”（如“腹痛请说明位置：上腹部/下腹部”“咳嗽请说明是否伴咳痰”），减少模糊信息；②对老年、文化程度较低患者，设置“语音输入+人工协助”功能，确保信息准确；③增加“病史核验”模块，对接医院电子病历系统，自动调取患者既往就诊记录，避免信息隐瞒。

同时，系统需进一步完善“紧急情况预警”功能，目前仅能识别预设紧急症状（如胸痛），对“意识模糊”“肢体无力”等非典型紧急症状识别不足，建议通过AI算法学习更多急诊案例，提升预警精准度[10]。

五、结论

在门诊护理中应用智能化分诊系统，可通过“自动匹配缩短分诊耗时、实时联动优化候诊流程、数据校验降低护理差错”，显著提升患者就医体验与护理人员工作效率。该系统操作便捷、安全性高，适用于各级医院门诊，尤其在就诊高峰时段（如工作日上午）能有效缓解分诊压力。未来通过持续优化信息采集、紧急预警等功能，可进一步发挥智能化系统的价值，推动门诊护理向“精准化、高效化”转型。

参考文献：

[1]洪学敏.基于智能平台的管理方案在妇科门诊护理管理中的价值分析[J].医学理论与实践,2024,37(11):1973-1975.DOI:10.19381/j.issn.1001-7585.2024.11.067.

[2]闫琪.智能导诊系统在门诊优质护理中的应用研究[J].中华养生保健,2024,42(01):181-184.DOI:CNKI:SUN:QGZH.0.2024-01-052.

[3]郭林林.微信智能平台用于医院妇产科门诊护理管理的价值分析[J].中国卫生标准管理,2022,13(06):169-172.DOI:CNKI:SUN:WSBZ.0.2022-06-040.

[4]林秀兰,黎庆卫,孙爱华,等.整合信息化平台在骨伤科门诊护理专科中的应用[J].现代医院,2021,21(09):1424-1426+1429.DOI:CNKI:SUN:XDYU.0.2021-09-036.