医用app开发风险分析（医疗app风险预测及控制）
本篇文章给大家谈谈医用app开发风险分析，以及医疗app风险预测及控制对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
几款医疗app的分析（一）：排序和筛选
很多人讨论移动医疗app医源不足的问题，大家都在想怎么扩充，但是很少见到谈论怎么精简。
人类的选择恐惧症是有理论背书的。《Why More is Less》的作者 Barry Schwartz讲过 ：more choices ≠ more freedom；patient autonomy ≠ patient welfare。在“选择过载”的世界，人们有效处理任何领域的信息必须有两条线并行，一边扩充选项，一边删减选项。而每个信息平台都应该帮助用户完成这两步，既要提供“多”，还要提供“准”。当选择过载的时候，我们会选择不选择，弃而不用该平台（请脑补门户网站）。
排序和筛选在移动医疗中尤其重要。
1. 医疗。这个行业的高壁垒和高风险，常常加重患者在做选择时的无力感。
2. 移动。用户为什么要用移动医疗产品，而不是直接去医院？就一个原因：资源优。这个优可以表现在科室匹配准确，医患的日程匹配，于是省了时间；也可以表现在医术好、态度好，于是用户体验优质。但是移动医疗的资源量意味着从中搜索优质资源的工作量更大。如果产品不来承担这个工作，用户就要承担，那么移动医疗还有优势吗？
先来看看一则app store的某产品评论。如果这位用户人如其名是个“天天看病的人”，那每次都要手机截屏来对比医生信息，让她浪费了多少时间？她提到的“对比”功能，其实就是手动地进行排序和筛选。需要手动，说明系统自带的功能没有满足她的需要。
目前，几款比较热门的产品是用这些指标来排序和筛选的：
算法不明的指标可信度低。毕竟，我都不知道是什么意思，怎么决定是否使用它？
- “综合排序”：有些系统叫“默认排序”。几乎每个网上交易平台都有这么个博大精深指标，谁都不知道怎么算出来的，但是懒得换（据说某电商平台80%的用户都使用了综合排序）。不过，医疗平台的用户是否也具有那么大的包容度呢？
建议：监控该排序下的点击率，及时调整。
- “医生活跃度”：有可能是通过某种算法得出的，也可能就是简单的接诊数量。
建议：不如直接写接诊量，或者算法公式。如果算法公式很复杂，想想为什么，是否有必要。
- “价格”：只有微医用了价格指标，看起来很明确，但其实很复杂。微医的在线服务有三类：图文，电话，视频。每位医生的每种服务都有不同价格。那么当按“价格从低到高”排序时，究竟按的哪个价格？
上图中，两位医生的排序结果为什么会是这样？显然不是按照最低价格，也不是各种服务的均价。后来发现，因为我选了“问诊类型-电话”，于是排序是按照电话问诊价格的。
这样不一定不好， 只是建议验证一下： 1. 当用户选择了“问诊类型-电话” + “价格排序”的时候，是否等于他们需要“按电话价格排序”。 2. 有多少用户会在一次问诊中用到多个问诊类型？当他们选择价格排序时，是否希望完成诊断治疗的总价最小，还是初次问诊价最小？
就医160使用“医院等级”（三级甲等，二级甲等之类）做排序，而不是筛选，已经是值得探讨。通常，类别指标用作排序的效果不好，等于一堆无序数据被分为小一点的几堆，在每一个类别内部仍然杂乱无序。
更让人想不通的是，“是否三甲”这种0或1的指标，用作排序的意义有多大？为什么不作为筛选呢？不过，既然百度医生和微医都用它做排序，而不是筛选，我想应该有其理由。
奋力找理由中：
第一种可能，将该指标与其他指标搭配，做多级排序。不过上表中的产品都是使用单级排序，此路不通。
第二种可能，出于精简UI的考虑。如果筛选项是每项一个tab，而排序项是所有选项共用一个tab，那么越多筛选意味着tab越挤，所以为了美貌，尽量少筛选多排序。如果真是这样，本末倒置，估计交互设计师们都气坏了吧？百度医生或许有这方面的考虑。但是微医就说不通了：看下图，筛选项用了合并tab的微医并不缺空间。
第三种可能，平台的三甲医院医源有限，想让用户尽可能看到非三甲医院，如果用筛选就一下全屏蔽掉了。真是这样的，这个解决方案也太幼稚了吧？
建议：想清楚是否有理由把“医院等级”和“是否三甲”用作排序，如果有，这个理由有多重要？重要到可能让用户面临选择恐慌的情景？
最大的问题放到后面压轴。
先看评论，找找用户怨气的聚集地。
以上来自不同产品的app store评论区，可见用户对各产品的态度是统一的： 1. 我要评论。 2. 我的评论必须直接影响评分。
用户很在乎自己的评价有没有实质的作用，一方面这样有参与感，另一方面暗含了一条逻辑：如果我的评论不能被采纳，那么评论不透明，那么评论不可信，那么产品不可信。所以用户评论一定要做，而且要公开透明。
尽管这几款app都没有使用UGC进行排序筛选，但是其实它们都在默默收集。下表是它们收集了但未用于排序和筛选的指标：
建议：
1. 请让用户评分。
2. 评分一定要公开透明。
3. 评分用来排序。既能有效地提供优质信息，又能激励商品和服务提供者。
4. 可以考虑百度医生的分类评分。也许不只是疗效和态度，还可以评价医患的交流效果、医院干净程度、候诊时间等等，然后监控各种排序下的流量，找出最有效的评分标准。
当然，所有用户评分都可能遇到这么几个问题：
1. 用户不想评论。千万不要“全5分送优惠券”，更不能系统默认好评。可以采取Uber的方式，在下次登入时，提醒用户评论上次的医生，不评论则无法进入主菜单。不过这个要结合产品的功能来考虑：打开Uber的用户几乎都是为了立即打车，打开医疗app的用户未必是为了立即就诊，也许只是想翻看文章、简单自诊、或者查询历史等，是否值得为了评分而阻挡这些功能的使用，需要慎重讨论和测试。
2. 恶意评价。恶意评价是无法杜绝的，只能尽量抬高门槛，比如可以设定在低评分时，要求患者阐明原因。
3.一开始评分不足，出现大部分无评分的医生，排序失效。一方面，可以向上表中的各产品一样，前期先收集评分，不用来排序，靠其他指标的合理设计来帮助初期用户搜索。另一方面，谨慎处理这种情况：两位其他指标均相同的医生，一位无评分，另一位有两个差评，应该把谁排在前面？
我认为对排序筛选功能的设计有这么几个通用的原则：
1. 一个指标通常要么适用于排序，要么适用于筛选，谨慎选择。
2. 指标应该让一目了然，让用户扫一眼就知道什么意思。
3. 指标要公开透明可信。
4. 测试。测试。测试。要想确定指标设计的优劣，只能通过测试和分析测试结果。
以上就是我对几个医疗平台产品的排序筛选功能的一些浅见。关于这个功能的理论和讨论都不常见，欢迎大家评论指正和贡献好文链接。
医用app开发风险分析
APP开发的风险主要涉及到两个方面
一、是软件管理
软件产品的开发是工程技术与个人创作的有机结合。软件开发是人的集体智慧按照工程化的思
想进行发挥的过程。软件管理是保证软件开发工程化的手段。
1、软件是否能够按工期的要求完成
2、软件需求的调研是否深入透彻
3、软件的实现技术手段是否能够同时满足性能要求
4、软件质量体系是否能够被有效地保证
二、是软件体系结构。
软件体系结构的合理程度是取决于集体智慧发挥的程度和经验的运用。
影响到软件的如下质量因素：
1、软件的可伸缩性
2、软件的可维护性
3、软件的易用性
软件开发过程中会有哪些风险？
1、未经权威部门确认的功能标准、开发规范以及质量技术标准，均可能导致软件无法达到预期标准，从而引起质量风险。
2、在理解项目标准及范围等问题上，企业管理层、项目组以及技术性人员的接不一致，导致计划与资金安排有所改变，因而极易引发风险。
3、潜在的维护、验证、接口、实现以及设计等环节出现的问题，存在技术空白及未知领域，为软件开发工作带来较大的风险。
4、来自于外包项目组、客户、国家政策以及市场等方面的变化及压力，这类风险具有明显的不可控特点，一旦遭遇，应谨慎对待，及时制定解决策略。
风险防范与控制措施
1、出台合理的软件开发模式与相关规程，确保开发工作合理、有序进行，并符合国家出台的相关标准及要求。
2、对于项目组全体成员的开发行为进行严格规范，加强小组成员之间的交流与互动，以免由于沟通与交流不当，引发软件开发风险。
3、定期开展业务和技术交流大会，引导技术人员摒除过于落后、陈旧的工作思想，通过引进先进的技术、设备与验证方式，明确技术人员的预期发展目标，令其不断的改进自我、完善自我，提升技术及设备的质量及效果。
4、对开发所用的方法及技术进行客观、合理的评价，避免由于无法把握技术而引发风险。
5、建立完善的风险应对程序与管理计划，如此一来，才能确保在发生风险的时候，能够快速、合理、技术的作出反映，并通过制定适宜的策略，对风险进行专业性处理。
关于医用app开发风险分析和医疗app风险预测及控制的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
