——曹峻玮 张贵花 路 瑶 王佳桐

移动医疗 (Mobile Health，mHealth)是指通过移动电话、患者检测设备、个人数字辅助设备及其他无线设备等提供医疗服务和信息[1]。随着人工智能、物联网、虚拟现实、5G通讯等技术的快速发展，移动医疗服务将越来越普遍。近年来，我国互联网医疗发展迅速，移动医疗平台达2 000多个，通过这些平台，百姓可获得远程诊断、预约挂号、医疗信息咨询、健康检测等多种服务。但是，我国移动医疗平台发展仍处于初级阶段，各平台服务水平参差不齐，且存在较多低质量移动医疗APP,提供的信息可信度低，易误导用户，从而导致用户对移动医疗APP失去信任[2-4]。如何提高移动医疗服务质量，提升用户使用满意度是目前面临的难题。本研究通过建立移动医疗APP服务质量与用户满意度关系评估模型并进行调查分析验证，提出针对性建议，为提升我国移动医疗APP服务水平提供参考。

1 理论基础

DeLone WH和McLean ER提出的“信息系统成功理论”(D&M IS Success Theory, DMISS)认为，可通过对系统质量、信息质量、用户满意度、信息系统使用、个人影响和组织影响的评价来衡量信息系统的成功程度[5]。随后又进一步提出“更新的D&M信息系统成功理论”(Updated D&M IS Success Theory，UDMISS)[6]。其原理模型如图1所示。

图1 更新的D&M信息系统成功模型

Shim M等[7]利用UDMISS评价了健康信息网站质量。Ariyanto R等[8]利用UDMISS理论评价了马来西亚的某保健应用系统，发现服务质量直接影响用户满意度。移动医疗APP本质上也是一种信息系统，适合使用UDMISS理论进行评价。因此，本研究以UDMISS理论为框架基础，探究移动医疗APP服务质量中影响用户满意度的主要因素。

信息系统服务质量可以从不同的视角进行评价[9-12]。Akter S等[13]提出了移动医疗服务质量模型，其中有3个主要维度(即平台质量、交互质量和结果质量)和9个子维度(即系统可靠性、系统可用性、系统效率性、系统隐私性、响应性、保证、同理心、功利效益和享乐效益)。在另一项研究中，又将3个主要维度整合为系统质量、交互质量和信息质量[14]，模型见图2。我国相关研究指出，移动医疗APP的信息质量、服务质量和系统质量影响用户采纳意愿[15]；基于移动医疗APP平台上的人际互动可以促进用户使用移动医疗APP的意愿[16]。本研究将采用Akter S等[14]提出的移动医疗服务质量模型中评价移动医疗服务质量的8个子维度，作为评价我国移动医疗APP服务质量的标准。

图2 移动医疗服务质量模型

2 移动医疗APP服务质量与用户满意度关系评估模型及关系假设

2.1 构建评估模型

经文献调研和现状分析，基于移动医疗服务质量模型，选取3个解释变量(系统质量、交互质量、信息质量)8个维度来探究移动医疗APP服务质量对用户满意度的影响。

首先，Akter S等[14]的研究指出，系统质量由可靠性、效率性以及隐私性来反映。其中：系统可靠性是指移动医疗平台在任何情况下的可用程度，系统效率性是指移动医疗平台易于使用、可以满足用户各种需求的特性，系统隐私性是在保护患者健康信息方面所提供的安全性程度[14]。本研究选取移动医疗APP的可靠性、效率性和隐私性来评价系统质量，直接验证这些属性和用户满意度的关系。

其次，交互质量是指服务提供方和用户之间互动过程的质量，反映移动医疗平台识别和响应用户需求的能力。Akter S等[14]的研究认为，交互质量由合作、信心以及关怀来反映。合作指移动医疗服务提供方帮助用户并提供服务的意愿和及时性，这与UDMISS理论中评价服务质量的响应性指标一致[6]。信心是衡量移动医疗平台获取帮助的安全程度。关怀是指服务提供方对用户个性化的关怀[14]。本研究选取移动医疗APP的合作性、信心给予性和用户关怀性来评价交互质量，验证这些属性与用户满意度的关系。

再次，Akter S等[14]的研究认为，信息质量可以通过评价信息的功利效益和享乐效益来衡量。功利效益是指信息的有用程度。享乐效益是指移动医疗平台提供的信息服务产生的积极情感。本研究选取移动医疗APP信息功利效益和享乐效益来评价信息质量，验证这些属性与用户满意度的关系。

最后，由于用户满意度直接影响使用行为，本研究分析了移动医疗APP的使用满意度与持续使用行为间的关系。

根据以上理论，形成本研究模型，如图3所示。

图3 移动医疗APP服务质量与用户满意度关系评估模型

2.2 关系假设

2.2.1 系统质量与用户满意度 提出以下假设：H1a：我国移动医疗APP的系统可靠性(ARE)对用户使用满意度(SAT)产生积极影响；H1b：我国移动医疗APP的系统效率性(AEF)对用户使用满意度(SAT)产生积极影响；H1c：我国移动医疗APP的系统隐私性(APR)对用户使用满意度(SAT)产生积极影响。

2.2.2 交互质量与用户满意度 提出以下假设：H2a：我国移动医疗APP中服务人员的合作性(ACO)对用户使用满意度(SAT)产生积极影响；H2b：我国移动医疗APP中服务人员对满足用户需求表现出的信心(ACN)对用户使用满意度(SAT)产生积极影响；H2c：我国移动医疗APP中服务人员对用户的关怀(ACA)对用户使用满意度(SAT)产生积极影响。

2.2.3 信息质量与用户满意度 提出以下假设：H3a：移动医疗APP提供医疗信息的功利效益(AUB)对用户使用满意度(SAT)产生积极影响；H3b：移动医疗APP的享乐效益(AHB)对用户使用满意度(SAT)产生积极影响。

在信息系统成功理论中，净收益是用户对服务满意度最直接的影响[6]。本研究背景中，移动医疗APP的净收益可以看作是用户对APP的持续使用。基于此，提出如下假设：H4：用户使用移动医疗满意度(SAT)对用户持续使用(CON)产生积极影响。

3 模型假设验证

本研究通过对我国主流SNS(Social Networking Service，社交网络服务)平台上移动医疗APP使用者(包括但不限于使用APP搜索信息、寻求诊断、健康检测等)进行问卷调查。针对调查结果，通过模型适合度分析、信效度分析以及路径分析，对问卷调查获取的数据进行系统分析，以对本研究提出的模型进行验证。

3.1 问卷调查

基于上述模型设计问卷。每个题项使用李克特5级量表进行测量，分为“非常不同意”至“非常同意”，赋分1分～5分。问卷共包括25个题项，不涉及任何个人隐私信息收集。采用线上方式开展调查，调查对象在了解研究目的后，匿名、自愿参与，根据实际进行勾选。问卷发放时间为2020年8月8日-20日，共发放问卷280份，收回有效问卷205份，有效回收率为73%。

调查对象中：女性多于男性，占比52.6%；年龄方面，35岁～45岁最多(占30.2%)，25岁～<35岁次之(占25.3%)；受教育程度方面，受过本科教育的人群最多，占54.6%；收入方面，月收入在4 000元～5 000元的人群最多，占33.1%。所使用移动医疗APP中，有34.6%的人群使用“春雨医生”，30.2%使用“丁香医生”，19.0%使用“平安好医生”，16.2%使用其他移动医疗APP。可以发现，现阶段用户倾向使用综合信息类移动医疗APP。

3.2 问卷有效性检验

采用基于方差的结构方程模型(PLS-SEM)[17]评估问卷有效性。采用复合信度(Composite Reliability,CR)对内部一致可靠性进行评估。结果如表1所示，每个构面的CR均高于0.7，最小值为0.845，Cronbach’s α均大于0.7，最低为0.719，表明每个构面所使用的问卷项目具有高度可靠性。

表1 调查问卷内容及信度、聚合效度

聚合效度(Convergent Validity)的评估是通过每个构面的平均方差(AVE)来判定的，当AVE大于0.5时，则满足聚合效度标准。区别效度(Discriminant Validity)是通过检验AVE的平方根来评估[18]。在本研究模型中，AVE的最小值为0.683，均大于0.5，说明量表具有良好的收敛有效性[19]。本研究中所有项目的载荷均在0.7以上，且每个构面AVE的平方根都大于所有相关系数，所以本研究量表的判别效度满足研究要求。

模型的合适程度(Goodness of Fit)由内生变量R方的平均值和Communality的平均值的乘积开方进行计算，结果须在0.1及以上，若在0.36以上则说明模型适合度高，0.25～0.36为中，0.1～<0.25为低[20]。经计算测得，本研究模型适合度为0.404，说明模型的合适程度较高，模型有意义。同时，经测量，本研究中人口特征对于研究模型中内生变量的影响不显著。

3.3 模型验证

使用SmartPls 3.0中的bootstrapping验证模型，计算结果见表2。可以看出，假设H1a、H1b、H1c、H3a、H4成立。

表2 假设验证和结果

4 分析与讨论

4.1 移动医疗APP的系统质量

本研究结果显示，我国移动医疗APP的系统可靠性对用户使用满意度有积极影响(H1a,T=3.577>1.96)，这与Kim KH等[21]的研究结果一致。本研究还显示，我国移动医疗APP的系统效率性对用户使用满意度产生积极影响(H1b,T=3.345>1.96)。本研究还发现，我国移动医疗APP的系统隐私保护能力对用户使用满意度产生积极影响(H1c,T=3.165>1.96)，这与已有研究有所不同。有学者指出，对移动应用程序用户来说，个人健康信息被访问与年龄相关而与是否授权关系较小[22]。Kim KH等[21]也认为，在移动医疗服务中隐私对用户满意度和持续使用意图不重要。也有研究指出，隐私作为感知风险的一部分，对用户使用移动医疗服务没有影响[23]。本研究结果可能由于调查人群中35岁～45岁偏多，而年龄越大越关注隐私[22]。

可以发现，移动医疗APP在系统维度上所有子维度对使用满意度有积极影响，表明移动医疗APP的系统质量积极影响用户满意度。目前，社会对移动医疗的认知更多集中在移动医疗服务平台，但这样的平台以APP为主。移动医疗APP运营企业既要重视软件研发，又要将硬件开发和软件平台高效、有机结合，让用户充分感受到移动医疗带来的便利性[24]。建议从以下两方面提高移动医疗APP系统质量：(1)根据系统特征超载理论[25]，将APP主要功能介绍放在明显位置，做到打开即用，同时尽可能减少APP更新频率，不影响用户使用习惯，且新功能的增加不影响用户继续使用之前核心功能的便利性；(2)重视隐私保护和信息安全[26-27]，在APP层面做到无系统漏洞的同时，加强APP服务人员培训，防止人为泄露信息。

4.2 移动医疗APP的交互质量

本研究显示，交互质量中的3个子维度(合作、信心和关怀)对用户满意度均无积极影响，这与一些研究结论不同。如王永贵等[16]认为，移动医疗APP平台人际互动可以实现用户价值共创，促进用户使用意愿。服务由服务提供商和客户直接交互产生，交互过程对客户感知服务质量至关重要[12]。但本研究认为，目前我国移动医疗APP更多的是提供问答服务，交互大部分仅限于简单咨询，而简单问答交互不足以让用户产生信心，感到关怀。关于移动医疗APP的交互质量在用户对服务质量感知中的作用，有可能存在中介和调节因素。移动医疗APP企业可以从增加个性化服务或改进心理咨询服务出发，尝试提高交互针对性，强化用户情感依赖，让用户感到信心和关怀，以增加对服务质量的感知，实现持续使用。

4.3 移动医疗APP的信息质量

本研究显示，移动医疗APP提供医疗信息的功利效益对用户使用满意度产生积极影响(H3a,T=8.160>1.96)，但享乐效益对用户使用满意度不产生积极影响(H3b)。该发现在一定程度上验证了Shim M等[7]的研究，其认为在健康服务网站中，信息质量是影响满意度最显著的变量。也有研究[2，17]指出，我国存在较多医疗APP信息不可靠情况，以及推送过多信息会导致相关性、一致性有偏差，从而使患者中断使用。因此，移动医疗APP平台不仅要注意信息质量，也要注意信息数量，让患者在合适时间获取准确、适度咨询。

5 不足与展望

本研究存在以下不足：首先，调查人群以25岁～45岁年龄段居多，年龄分布不均。移动医疗使用人群老龄化是未来趋势，由于老年人对APP使用态度与年轻人存在差异，后续研究需进一步分析移动医疗APP在不同年龄层中服务质量和满意度的关系。其次，本研究模型的R方值偏低(0.45和0.36),可能是与使用的是国外学者开发的移动医疗服务质量评价量表中的因素有关，而在我国，服务质量和满意度、满意度和持续使用意愿的相互影响关系中，可能还存在其他影响因素，有待进一步研究。最后，本研究问卷调查样本量偏少，且大多数受访者表示使用的是综合信息类移动医疗APP，故本研究结论可能对专注于某一功能的移动医疗APP贡献不足，这也需进一步研究。下一步，将基于韩国社会对移动医疗的认知研究[24]，开展我国社会对移动医疗认知的大数据分析，以充实本研究结论。

说明：曹峻玮、张贵花为共同第一作者。