CN111652775B - 居家医养服务过程的智能监管方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了居家服务过程管理体系模型建构方法，步骤S1，对居家服务过程管理体系的影响因素进行分析和筛选从而构建基于多个相关因子的居家服务过程管理质量调研问卷模型；步骤S2，通过调研问卷模型获取居家服务过程管理的数据样本，并对数据样本进行校验；步骤S3，对校验合格的数据样本进行因子分析与修正，确定公因子及其对应的相关因子；步骤S4，基于公因子及其对应的相关因子构建居家服务过程管理体系初始模型并对其进行验证，得到居家服务过程管理体系模型。本发明是为了克服现有的居家养老存在的弊端以及互联网的运用还未形成完善的居家服务过程管理体系机制的技术问题，构建了一种可推广可复制的居家服务过程管理体系。
Description
技术领域
本发明涉及智慧养老服务技术领域，具体涉及居家服务过程管理体系模型建构方法及将其应用于居家医养服务过程的质量监管。
背景技术
国内大多数地区居家医养服务的项目主要是上门服务。其中，上门服务可以派家庭医生、护理人员、康复技师、钟点工、保姆或志愿服务者上门为老人提供医护康养服务，包括日常康复护理、养老照料、家医巡诊、心理慰藉等。居家养老的服务质量难以评定，管理效果差：由于服务人员不在医疗护理机构的专业人员视线监管内，独自上门进行服务，而目前常用的服务质量过程监管方式要么采用人工记录或服务事后录入系统的方式，存在很大的作假弊端，那么“服务时长、服务质量、风险防控以及客户评价”就很难得到客观的反馈，使得服务监管方、服务支付方等第三方均无法对服务过程以及质量进行有效监控，无法对服务过程质量以及绩效进行有效评定和考核，从而难以保障服务质量及安全控制，且运营机构的服务风险及服务纠纷举证很难把控；并且目前的居家养老服务还存在人员素质普遍偏低等弊端。
近年来，互联网技术在我国获得蓬勃发展，“互联网+”不可否认的是给养老服务业带来了巨大机遇，且在国家出台的“互联网+护理”的管理政策中提出“在居家所提供的服务需要留有痕迹”。目前传统居家养老的服务流程缺乏足够的效果和效率评定，导致社区对服务质量不了解，缺乏评价机制。引入互联网技术，就可以建立养老服务信息共享平台，平台里包含老人的基本信息、服务需求，就可以利用共享平台来实现老人需求与供给的衔接，从而提供精准的服务。同时平台上设置评价和反馈机制来对服务质量进行调整，根据对服务人员的评价来对他们的业绩进行考核，激励他们提高专业水平，来更好地为老人提供服务。
发明内容
本发明提供了一种居家服务过程管理体系模型建构方法。本发明应用自动化、智能化技术，从人员、设备和服务等多个维度来构建一种可推广可复制的居家服务过程管理体系，以改进和提升居家医养服务质量和运营管理能力。
本发明通过下述技术方案实现：
居家服务过程管理体系模型建构方法，包括以下步骤：
步骤S1，对居家服务过程管理体系的影响因素进行分析和筛选从而构建基于多个相关因子的居家服务过程管理质量调研问卷模型；
步骤S2，通过步骤S1构建的调研问卷模型获取居家服务过程管理的数据样本，并对数据样本进行校验；
步骤S3，对校验合格的数据样本进行因子分析与修正，确定公因子及其对应的相关因子；
步骤S4，基于S3确定的公因子及其对应的相关因子构建居家服务过程管理体系初始模型并对其进行验证，得到居家服务过程管理体系模型。
本发明是为了克服现有的居家养老存在的弊端以及互联网的运用还未形成完善的居家服务过程管理体系机制的技术问题，而构建了可推广可复制的居家服务过程管理体系，该数字化的模型通过对居家服务过程管理体系的相关因子进行分析和调整，从而确定得到相关程度更高的公因子及其对应的相关因子并构建及验证得到居家服务过程管理体系模型。
优选的，本发明的方法还包括以下步骤：步骤S6，对步骤S5得到的居家服务过程管理体系模型进行优化。本发明还对验证后的居家服务过程管理体系模型进行进一步不断优化，期望得到更加优异的模型，从而对居家服务过程管理过程实现更加可靠的监管，提高服务质量。
优选的，本发明的步骤S1基于SERVQUAL模型提出的多维度及每个维度内对应的指标，并结合居家服务过程管理监管方、居家服务过程管理支付方、居家服务过程管理机构内服务人员的调研，得到基于多个相关因子的居家服务过程管理质量调研问卷模型。本发明基于SERVQUAL模型提出的有形性、可靠性、响应性、保证性和移情性五个维度及每个维度内对应的五个指标，结合前期居家服务过程管理监管方、居家服务过程管理支付方、居家服务过程管理机构内服务人员的调研，尽可能得到居家服务养老体系的所有相关影响因素，从而能够得到更加可靠的调研问卷模型。
优选的，本发明的步骤S2具体包括：步骤S21，采用随机抽样的方式对现有服务客户及家属进行问卷预调研，得到居家服务过程管理的预调研数据样本，对预调研数据样本进行信度检验确定问卷整体维度的内部一致性；步骤S22，步骤S21信度检验合格之后，采用随机抽样的方式对现有服务客户及家属进行问卷预调研，得到居家服务过程管理的数据样本，对该数据样本进行效度检验。本发明通过对数据样本进行信度和效度的校验，保证数据样本的可靠性的前提下，进而提高居家服务过程管理体系模型的可靠性和有效性。且本发明通过首先经过预调研的方式来确定问卷模型的内部一致性，即确定问卷模型的置信度可信之后，再采用该问卷模型进行数据样本的获取，最后对数据样本的有效性进行校验，即信度和效度两方面来保证数据样本的可靠性。
优选的，本发明的步骤S21采用但不限于科隆巴赫系数确定问卷整体维度的内部一致性系数，根据统计学规范要求，该系数至少应达到0.80，才能够确认预调研数据样本问卷具有内部一致性，即该预调研数据样本的调研结果具有信度。
优选的，本发明的步骤S22采用但不限于KMO与Bartlett球形检验方式对数据样本进行效度检验。
本发明具体采用但不限于采用主成分分析方法来进行因子分析与修正。优选的，本发明的步骤S3具体包括：步骤S31，采用最大方差旋转法对效度校验之后的数据样本中的所有相关因子进行选择与校正，提取得到主成分矩阵；步骤S32，采用最大方差正交旋转法对主成分矩阵进行旋转，排除方差<0.5的数据，确定得到若干个公因子及其对应的相关因子。
优选的，本发明的步骤S5和步骤S6基于AMOS软件进行服务体系模型验证和优化，当主因子及其对应的相关因子之间的因素载荷不符合要求时，则需要对模型中各相关因子进行调整。
另一方面，本发明还结合智能设备，能够实现居家医养服务过程的智能监管，能够克服现有的监管缺陷的问题。即本发明还提出了一种居家医养服务过程的智能监管方法，该方法包括以下步骤：
步骤一，采用上述居家医养服务体系模型建构方法构建的居家医养服务体系模型确定当前服务场景的识别路径；
步骤二，按照步骤一确定的识别路径，采用智能设备输入或采集相关服务数据；
步骤三，根据步骤二输入或采集的相关服务数据，实现对当前服务场景的服务过程进行全景还原并进行“可视化”输出。
优选的，本发明的步骤二中的智能设备集成有人脸识别设备和语音交互设备，其中，所述人脸识别设备对服务人员的身份进行认证；所述语音交互设备用于对服务人员、被服务人员以及环境声音进行识别或交互。现有的服务过程监管方法通常采用图像、视频等监控方式对服务过程进行监控，然而对于居家养老这种服务，为了保证服务对象的隐私，明显现有的图像、视频等监控方法不适用，因此，本发明采用智能语音的方式来实现服务过程的监控，能够在保证服务对象的隐私的情况下同时对服务过程以及服务质量的监控。
优选的，本发明的步骤二中的服务数据包括服务人员信息、服务对象信息、服务时间、服务内容、服务过程环境声音、服务过程的关键词、服务质量的关键词。
本发明具有如下的优点和有益效果：
1、本发明构建了一种可推广可复制的居家服务过程管理体系模型，为解决如何在居家场景下有效监管和提升医养服务质量的问题提供了研究基础，本发明通过对居家服务过程管理体系的相关因子(人员、设备和服务等)进行分析和调整，从而确定得到相关程度更高的公因子及其对应的相关因子并构建及验证得到居家服务过程管理体系的数字化模型。
2、另外，采用本发明的居家服务过程管理体系模型结合智能化设备对居家医养服务过程进行智能化监管，能够保障被服务对象的隐私的同时实现服务过程的全景还原，能够为服务监管方、服务支付方以及服务机构单位等提供更加客观、全面的服务过程和服务质量的监管数据，进而实现服务人员的绩效和质量的考评，进一步提升服务人员的素质和服务质量。
3、本发明构建的居家服务过程管理体系模型除了应用于居家医养服务过程的监管，还能够应用于其他居家服务过程的监管，例如残疾人、重症患者的医护康养居家服务过程监管。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
图1为本发明的居家服务过程管理体系模型建构方法流程示意图。
图2为本发明的居家服务过程管理体系模型验证示意图。
图3为本发明的居家医养服务过程的智能监管方法流程示意图。
图4为本发明的智能监管可视化输出示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例1
本实施例提出了一种居家服务过程管理体系模型建构方法，如图1所示，本实施例的方法包括以下步骤：
S1，对居家服务过程管理体系的影响因素进行分析和筛选从而构建基于多个相关因子的居家服务过程管理质量调研问卷模型。
本实施例中，S1基于SERVQUAL模提出的有形性、可靠性、响应性、保证性、移情性五个维度及每个维度内对应的指标，结合前期居家服务过程管理监管方、居家服务过程管理支付方、居家服务过程管理机构内服务人员访谈，确定了包含20个因子的居家服务过程管理质量调研问卷模型。
S2，通过步骤S1构建的调研问卷模型获取居家服务过程管理的数据样本，并对数据样本进行校验。
本实施例通过随机抽样的方式对现有服务客户及家属(498名)进行问卷预调研，收集预调研数据样本，对预调研数据样本的信度进行检验，信度检验合格之后再对现有客户及家属(2112名)进行问卷调研，收集调研数据样本，对数据样本的效度进行检验。具体过程如下：
(1)预调研：样本量498，确定调研问卷信效度
本实施例中运用SPSS20.0软件，将预调研数据导入，使用克隆巴赫系数公式α﹦(n/n-1)(1-∑Si2/St2)先确定问卷整体维度的内部一致性系数，如下表1所示。
表1
| Cronbach's Alpha | 项数 |
| .885 | 20 |
根据统计学规范要求：在基础研究中，信度至少应达到0.80才可接受，在探索性研究中，信度只要达到0.70就可接受，介于0.70－0.98均属高信度,而低于0.35则为低信度，必须予以拒绝。
预调研数据样本498份，Cronbach's Alpha为0.885＞0.80，因此可认定本问卷具有内部一致性，即其调研得出的结果是该居家服务过程管理质量调研问卷模型具有信度。
(2)正式调研：样本量2112，因子内部相关性检验(效度检验)
本实施例运用SPSS20.0软件，将预调研数据导入，使用KMO与Bartlett球形检验。
KMO检验用于检查变量间的相关性和偏相关性，取值在0～1之间。KMO统计量越接近于1，变量间的相关性越强，偏相关性越弱，因子分析的效果越好。
Bartlett球形检验判断如果相关阵是单位阵，则各变量独立因子分析法无效。由SPSS检验结果显示Sig.<0.05(即p值<0.05)时，说明各变量间具有相关性，因子分析有效。
本实施例KMO和Bartlett的检验结果如下表2所示：
表2
如上表2所示示，本实施例的调研样本KMO系数为0.878＞0.8且Sig.<0.05，说明数据样本中各变量间具有相关性，因子分析有效。
S3，对校验合格的数据样本进行因子分析与修正，确定公因子及其对应的相关因子。
本实施例运用SPSS20.0，对现有20个因子进行选择，最终完成主成分提取。具体过程如下：
(1)采用最大方差旋转法对效度校验之后的数据样本中的所有相关因子进行选择与校正，提取得到主成分矩阵，如下表3所示。
表3
(2)采用最大方差正交旋转法(采用Kaiser标准化的正交旋转法)对主成分矩阵进行旋转(本实施例旋转6次之后迭代收敛)，得到旋转之后的主成分矩阵，如下表4所示。
表4
(3)排除方差<0.5的数据，确定得到若干个公因子及其对应的相关因子，如下所示：
公因子1(服务过程)：A3、C1、D1、D4、E1；
公因子2(服务质量)：E2、E3、E4；
公因子3(人员组织)：A2、A4、B2、B3；
公因子4(设备技术)：A5、C2、C3、D3。
S4，基于S3确定的公因子及其对应的相关因子构建居家服务过程管理体系初始模型并对其进行验证，得到居家服务过程管理体系模型。
本实施例根据提出的4个公因子及各公因子对应的适宜抽样因子，将样本数据导入AMOS软件进行服务体系模型验证，初始路径系数设为1，对模型进行验证，验证结果如图2所示，表明该模型可实现。且由图2可知：
(1)人员组织与服务过程的影响分析
人员组织与服务过程两者之间回归系数为0.900，可以发现人员组织直接影响服务过程的好坏，在人员组织中包含服务人员热情礼貌、服务过程积极主动、服务足时等因素，进一步说明，在服务过程中服务人员态度、服务人员专业素养、按照服务计划提供服务等均直接影响客户服务感受，对服务质量评价起到较为重要的影响。
(2)服务质量与服务过程的影响分析
服务质量与服务过程两者之间的回归系数为0.739，可以认为服务过程对服务质量具有正向影响，在服务过程中服务人员认真耐心、服务人员及时响应客户服务需求、服务人员按照承诺的方式提供服务内容，服务过程中沟通交流恰当等均会直接影响到客户对于服务满意度及服务质量的感知。
(3)服务质量与人员组织的影响分析
服务质量与人员组织之间的回归系数为0.772，可以认为服务质量与人员组织之间具有正向影响，服务过程中是否能做的服务人员热情礼貌、服务过程积极主动、服务足时等对于客户服务满意度及服务质量的感知具有直接影响。
(4)服务过程与设备技术的影响分析
服务过程与设备技术的回归系数为0.242，可以认为服务过程与设备技术之间的相关不显著，基于此可以认为在服务过程中是否引入先进的仪器设备对服务过程的影响程度不高。
(5)人员组织与设备技术的影响分析
人员组织与设备技术的回归系数为0.109，可以认为人员组织与设备技术之间的相关不显著，基于此可认为居家养老体系中，人员组织与设备技术两因素之间的相互影响程度不高。
(6)服务质量与设备技术的影响分析
服务质量与设备技术的回归系数为0.310，可以认为服务质量与设备技术之间具有一定相关性，但相互影响程度一般，基于此可认为在服务过程中引入先进的仪器设备对服务质量有一定程度的影响，当其影响程度不高。
根据图2所示，本实施例构建的居家服务过程管理体系模型中e5-e32各残差之间部分维度的因素荷载＜0.3，本实施例还可以对模型中各变量因子进行进一步优化，以提升模型拟合度。
实施例2
本实施例采用上述实施例提出的居家服务过程管理体系模型建构方法构建的居家服务过程管理体系模型，结合智能设备，提出了一种居家医养服务过程的智能监管方法，形成结合智能设备的整体居家医养服务过程管理的监管系统，能够克服现有的监管缺陷的问题。
本实施例的监管方法包括以下步骤：
步骤一，采用上述居家服务过程管理体系模型建构方法构建的居家服务过程管理体系模型确定当前服务场景的识别路径。
本实施例通过上述居家服务过程管理体系模型从多个维度(包括服务过程、服务质量、人员组织、设备技术)来确定智能设备的输入，包括标准化的服务流程以及结构化的关键词(可识别的与服务过程、服务质量、客观环境等语音数据)。
步骤二，按照步骤一确定的识别路径，采用智能设备输入或采集相关服务数据。
本实施例采用的智能设备为集成有人脸识别设备和语音交互设备的智能化设备，其中，人脸识别设备用于识别服务人员的身份，语音交互设备用于采集服务过程中的结构化的语音数据，相较于现有的采用图像、视频等监控方式对服务过程进行监控的方式，能够更好的保护服务对象的隐私，例如洗浴、擦拭、晨晚间护理、手足部清洁等服务。
本实施例中智能设备获取的服务数据包括服务人员信息、服务对象信息、服务时间、服务内容、服务过程环境声音、服务过程的关键词、服务质量的关键词。
步骤三，根据步骤二输入或采集的相关服务数据，实现对当前服务场景的服务过程进行全景还原并进行“可视化”输出，如图4所示。本实施例还能够将可视化输出数据发送给养老服务云平台进行进一步的运营管理。
实施例3
本实施例利用上述实施例提出的智能监管方法对手足部清洁上门服务场景进行监管，具体过程如下：
1、护理员(依据能力素质要求的基础素质进行招募，针对能力素质要求的专业素质进行培训考核合格，自主意愿愿意使用智慧化养老产品)上门提供手足部清洁服务；
2、服务开始：护理员自我介绍“你好，我是...(标准服务流程用语，将关键词提前录入语料库中，服务开始阶段语音识别匹配，机器被唤醒)”；
3、服务过程中：“帮你泡下脚，擦下手”(确定的手足部清洁使用频率最高的关键词，将这两个关键词提前录入语料库中，在服务过程中对该关键词完成语音识别匹配，认定项目类别)；
4、服务结束后：“服务结束了，请对服务进行评价”(标准服务流程用语，将关键词提前录入语料库中，服务结束阶段语音识别匹配，认定服务结束)；
5、机器设备导出服务报告、满意度、运营监控数据。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.居家医养服务过程的智能监管方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤一，采用居家服务过程管理体系模型建构方法构建的居家服务过程管理体系模型确定当前服务场景的识别路径；所述居家服务过程管理体系模型建构方法包括以下步骤：
步骤S1，对居家服务过程管理体系的影响因素进行分析和筛选从而构建基于多个相关因子的居家服务过程管理质量调研问卷模型；
步骤S2，通过步骤S1构建的调研问卷模型获取居家服务过程管理的数据样本，并对数据样本进行校验；
步骤S3，对校验合格的数据样本进行因子分析与修正，确定公因子及其对应的相关因子；
步骤S4，基于S3确定的公因子及其对应的相关因子构建居家服务过程管理体系初始模型并对其进行验证，得到居家服务过程管理体系模型；
步骤二，按照步骤一确定的识别路径，采用智能设备输入或采集相关服务数据；
步骤三，根据步骤二输入或采集的相关服务数据，实现对当前服务场景的服务过程进行全景还原并进行“可视化”输出。
2.根据权利要求1所述的居家医养服务过程的智能监管方法，其特征在于，所述步骤二中的智能设备集成有人脸识别设备和语音交互设备，其中，所述人脸识别设备对服务人员的身份进行认证；所述语音交互设备用于对服务人员、被服务人员以及环境声音进行识别或交互。
3.根据权利要求1所述的居家医养服务过程的智能监管方法，其特征在于，所述步骤二中的服务数据包括服务人员信息、服务对象信息、服务时间、服务内容、服务过程环境声音、服务过程的关键词、服务质量的关键词。
4.根据权利要求1所述的居家医养服务过程的智能监管方法，其特征在于，还包括以下步骤：步骤S5，对步骤S4得到的居家服务过程管理体系模型进行优化。
5.根据权利要求1所述的居家医养服务过程的智能监管方法，其特征在于，所述步骤S1基于SERVQUAL模型提出的多维度及每个维度内对应的指标，并结合居家服务过程管理监管方、居家服务过程管理支付方、居家服务过程管理机构内服务人员的调研，得到基于多个相关因子的居家服务过程管理质量调研问卷模型。
6.根据权利要求5所述的居家医养服务过程的智能监管方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：步骤S21，采用随机抽样的方式对现有服务客户及家属进行问卷预调研，得到居家服务过程管理的预调研数据样本，对预调研数据样本进行信度检验确定问卷整体维度的内部一致性；步骤S22，步骤S21信度检验合格之后，采用随机抽样的方式对现有服务客户及家属进行问卷预调研，得到居家服务过程管理的数据样本，对该数据样本进行效度检验。
7.根据权利要求6所述的居家医养服务过程的智能监管方法，其特征在于，所述步骤S21采用科隆巴赫系数确定问卷整体维度的内部一致性系数，根据统计学规范要求，该系数至少应达到0.80，才能够确认预调研数据样本问卷具有内部一致性，即该预调研数据样本的调研结果具有信度。
8.根据权利要求7所述的居家医养服务过程的智能监管方法，其特征在于，所述步骤S22采用KMO与Bartlett球形检验方式对数据样本进行效度检验。
9.根据权利要求6所述的居家医养服务过程的智能监管方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：步骤S31，采用最大方差旋转法对效度校验之后的数据样本中的所有相关因子进行选择与校正，提取得到主成分矩阵；步骤S32，采用最大方差正交旋转法对主成分矩阵进行旋转，排除方差<0.5的数据，确定得到若干个公因子及其对应的相关因子。
10.根据权利要求4所述的居家医养服务过程的智能监管方法，其特征在于，所述步骤S4和步骤S5基于AMOS软件进行服务体系模型验证和优化，当主因子及其对应的相关因子之间的因素载荷不符合要求时，则需要对模型中各相关因子进行调整。
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