近日，经济管理学院刘雨佳老师及其硕士研究生任心如在运筹与管理科学领域中科院二区top期刊《Socio-Economic Planning Sciences》合作发表了题为A Kansei engineering–based decision-making method for offline medical service quality evaluation with multidimensional attributes的学术论文。

该研究核心观点为：医生线下医疗服务质量的评估在医院绩效评估中起着至关重要的作用。目前需要解决两个挑战：（1）目前，电话随访和问卷调查是评估医院线下（主要是门诊和住院）医疗服务质量的主要方法。然而，这方法存在效率低下和资源消耗大的缺点。（2）仅基于词频来确定属性维度和加权患者评估属性存在一定的局限性。为此，本研究提出了一种基于感性工程的线下医疗服务质量评估决策方法，该方法具有多维属性。首先，本研究基于速度和余弦相似性构建了医疗感性词典。其次，定义了感性效用值的概念，以表示医疗服务质量评估中的属性值。此外，本研究基于Kano模型获得每个属性的Kano分类。在此基础上，提出了一种获取属性隐性重要性的新方法，该方法将属性的显性和隐性重要性的组合作为属性的权重向量。最后，通过使用多属性决策方法获得评估结果。通过对Haodf.com的在线评论进行分析，验证了所提出方法的有效性。案例研究表明，线下患者将医疗伦理和沟通技能视为属性的“必备”维度，将医疗能力视为“期望”属性，将医疗建议和处方视为属性的“兴奋”维度。与传统方法进行的比较分析表明了维度分析在线下医疗服务质量评估中的重要性。

全文链接为：https://doi.org/10.1016/j.seps.2024.102100