本文主要针对分级诊疗如何落地做了一些小小的思考，大致走了一个小流程，希望能和大家交流心得。

纵观市场上任何一款医疗APP，不论是什么样的产品形态，它的解决方式是怎么样的？它融入的新的互联网思想是怎样的？如果我们一层一层的追寻医疗市场对于病人来说真正的痛点，我们会产生一点点小小的疑惑，这些产品真的像嘀嘀打车那样能够粗暴的解决痛点吗？

答案当然很明显，no，大家都处于争医疗市场的初级阶段，前有庞大强势的医院这个大B端，后其实面对的是对这个行业本来就没有什么真正兴趣的用户。

所以我们发现一切用户需求的源头其实国家早已看的透透的了，其实真正处于这个行业的都知道真正的问题就是人满为患！大医院看病的人太多了，没有了资源，也就没有了业务交易，也就暴露出一大堆问题。所以你看，那些一线APP其实都是在围绕这些衍生出的问题小打小闹。

所以笔者坚定的认为：未来可以真正围绕医联体和分级诊疗，做出真正人流舒缓和优化流程的产品，才能说是真正在做医疗行业的优秀产品。所以我们不禁羡慕那些独角兽模式的产品，母婴、牙齿、儿诊。

笔者针对分级诊疗如何落地做了小小的一个思考，也不是产品设计，大致走了一个小流程，希望能和大家交流心得。

一、产品定位

• 总体：通过前期构建区域医联体，实现将大医院小医院的医生进行友好连接，双向转诊服务数据全面打通，保障病人的一次就诊流程可充分享受区域级跨医院的医疗服务。
• 病人端：产品入口为微信公众号，目的是为了大幅度的获取流量和品牌信赖度、就医安全感，同时不需要下载和切换app。简易的界面交互，方便患者快速挂号。
• 医生端：产品入口为小程序或者app，构建医联体医生通讯录，大医院牵头小医院组建医疗联盟，将医院后台his部分数据共享和打通，满足转诊等业务快速、去流程化。

二、需求分析

需求背景：医疗资源不足和配置不合理

当前看病难、看病贵的问题越来越突出，而究其原因就是：医疗资源不足和配置不合理。

为什么会会出现这种情况？

由于中国社会老龄化的加剧，对医疗服务需求和健康需求都在增加。同时，随着中国经济的发展，人民收入的提高，人们对医疗需求出现了多样化特点。另一方面，中国近年城镇化的过程，人口结构和分布有了较大变化，目前的医疗资源和配置已经不能满足大众的需求。

事实上，在当前的医疗资源和配置结构下，人们看病难问题已经十分突出了。医疗资源本身就是稀缺资源，再加上配置不合理的问题，目前在大型或三级医院人满为患，部分医院一号难求，而在一些基层医院、社康则门前冷落。

因此针对这个问题，中央提出了分级诊疗政策方案，目的就是为平衡医疗资源不足和配置不合理的问题。

三、政策分析和痛点抓取

分级诊疗政策的内容可简化为4点：

（1）基层首诊：常见病、多发病首先在基层医疗卫生机构就诊。

这是从患者的角度进行引导，目前大型医院、三级医院等资源本身也有限，对于常见病在基层是可以得到治疗和治愈的，如果这部分患者都不去三级医院，那么将大大缓解三级医院的资源紧张。

痛点提取：对于基层首诊，产品的优化设计主要在病人端，就诊业务流程的发起——挂号服务和家庭医生两个功能。

• 挂号服务：对于常见病优先提供基层医院的挂号源，即界面上要展示出凸显基层医院的优势数据；同时增加基层医院和医联体内三甲医院的联合展示，满足用户的潜在需求，即先挂到基层医院的号，也是有后续直接对话专家医生服务的机会。
• 家庭医生服务：针对家庭医生的功能，大的刚需还是要满足用户足不出户不去医院排队就诊，从源头缩减线下流量；另一方面，签约三甲医院的家庭医生，可以解决B端客户对于业务被分流的后顾之忧

（2）双向转诊：通过完善转诊程序，重点畅通慢性期、恢复期患者向下转诊，逐步实现不同级别和类别医疗机构之间的有序转诊。

根据实际情况，在适当的时候，进行转诊，病情严重的或疑难病就转向上级医院，在上级医院的病人病情好转了就转向基层医院。

事实上，双向转诊的难点在于——基层到中心医院的转诊。如果这块转诊能做到简单易实现，患者还是可以接受在基层医院首诊的，因为一旦发现严重或被判定为疑难病，若能很顺利转诊，他们也不会有后顾之忧。

痛点提取：双向转诊顾名思义，包含上转单和下转单两个主要功能，这两个功能应跳出传统转院手续——即快速响应和对患者的提醒，同时还包含医生通讯录功能。

• 上转单：基层医院医生接到疑难病重患者，可以迅速填报上转单，发送给上级医院的医生，上级医院的科室医生审批后，由患者支付费用后就可以直接转院，患者会收到转原单号和信息。
• 下转单：上级医院医生根据病人恢复的良好状况，给下级医院直接提交下转康复单，下级科室审批同意后，患者支付相关费用直接转院，同时有消息提醒。
• 通讯录：包含医联体组织架构和常用联系人以及我的病人，有社交功能以及视频功能，主要是为了帮助医生之间远程会诊以及看片分析等。

（3）急慢分治：通过完善亚急性、慢性病服务体系，将度过急性期患者从三级医院转出，落实各级各类医疗机构急慢病诊疗服务功能。

这里应该有两层的意思：

• 一方面要将急性、慢性病的鉴定、治疗流程、服务范围进行充分梳理；
• 另一方面需要在病情基础上建立完善的多级医院服务体系，包括医院分治机制，各院资源分配、转诊协调流程等。

痛点提取：这里主要需要在下转单以及上转单以及病人病历增加急慢性病的分类，同时增设康复监管。

• 下转单：上级医院医生根据度过急性期患者，给下级医院直接提交下转康复单，下级科室审批同意后，患者支付相关费用直接转院，同时有消息提醒。
• 病人病历：区分急性病和慢性病。
• 康复管理：确保慢性病人或者急性病病人后期的康复服务。

（4）上下联动：在医疗机构之间建立分工协作机制，促进优质医疗资源纵向流动。

该点重点在于：探索医疗机构之间的协作体系，该系统的建立一般需要更高一级的单位进行整理规划，如：地市级卫计委。区域医联体就是这个概念，医联体是以区域为单位，由中心医院前头，连接多个基层医院，进行整体的分工和协调，同时进行医疗资源整合。

痛点提取：考虑到已经通过搭建医联体通讯录，已经有架构上的医院分级，为了更有效连接和调动资源管理，增加工作汇报和任务下达两个功能。

• 工作汇报：下级医院整体向上级医院汇报工作，由管理部门汇总牵头汇报；或本医院自己内部进行工作汇报，加强上下级连接。
• 任务下达：上级医院整体给下级医院指派工作，由管理部门牵头指派任务；或本医院自己内部进行任务下达，加强上下级管控。

功能概览

病人端

医生端

用户画像

其中病人画像张晓明为急性病的代表；医生画像为上级医院和下级医院医生代表。

四、流程及页面设计

以下通过上述用户画像就诊以及医生会诊为过程描述对象，展现部分挂号流程、就诊过程、转诊过程以及康复过程的原型界面，表现分级诊疗的优化设计思路。

1. 预约挂号

张晓明关注腾讯医生公众号，确定定位信息，进入公众号页面，如图1.1。

1.1

他点击左下角预约挂号，他选择了近两日可预约的条件，同时看到了距离自己最近的广州白云中心社区医院，如图1.2。

该页面对医院进行了数据优化，增加近两日可挂，突出基层医院的置顶效果。基层医院的客观评分给患者首诊选基层一定的心理支持，同时提出首诊选择基层的优惠活动。

1.2

随后进入医院主页，确定挂号，如图1.3。

挂号页面，融合了医院主页加患者评价，进一步给予首诊患者心理支持。

1.3

他选择了外科-骨科，选择了骨科医生，如图1.4/1.5。

1.4                                        1.5

他选择了评分最高的王东医生，选择了预约时间如图1.6提交了预约并支付，如图 1.7。

该支付成功页面智能将患者病例推荐给上级医院的医生，增强了患者后续就诊服务的心理感。

1.6                                         1.7

2. 就诊环节

按照收到的预约消息，张晓明周一早上到了白云区中心社区医院，经过问诊，拍片后，王东医生表示膝盖半月板损伤严重，但是韧带部分不是很清晰，需要同上级医院医生陈凯进行会诊环节。

王东手机进入小程序，进入通讯录，找到陈凯，进行会诊交流，如图2.1。

首页的会诊室，可进行当前诊疗业务；转院助手主要进行双向转诊的快速通道业务；病历管理主要收集所有看过病的病人的电子病历资料；工作汇报主要包含工作汇报和任务下达，可以对上下级医院进行联动管理；康复监管主要是辅助医生对下转病人或出院病人的康复检测服务。

2.1

他随后进入通讯录，打开了医联体通讯录，寻找陈凯医生，如图2.2。

该通讯录功能展示了清晰的医联体架构，建立医生/医院/病人之间的沟通交流，打通不同级别医院。

2.2

他和陈凯进行了在线会诊，陈凯要求马上转院，如图2.3/2.4。

可与医生远程电话，一键发送病历，语音图片视频等远程会诊功能。

2.3

2.4

在经过病人张晓明的同意后，他马上在线为张晓明办理了向上转诊，如图2.5/2.6。

转诊助手功能包含双向转诊，同时包含转诊的发起人和办理人两种单据，根据医院情况新建的双向转诊单会通过审批，单据状态为“带审批”/“审批中”/“已入院”。

2.5                                        2.6

很快，大概一小时左右，手续走完，张晓明在微信端收到了一条转院成功消息，只需要按照指引去南方医院找陈凯医生办理住院就可以，如图2.7。

2.7

自此病人的转院办理完成。

本文或许只是阐述了较为理想的一个业务场景，但是如果想象一下，如果有互联网产品能够辅助政府职能部门将医联体自上而下打通，实现医生之间跨部门跨平台的业务协作，那么将会真正从根本出发解决问题。

本文由 @燕欢 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载

题图来自Unsplash，基于CCO协议