基于模糊DEMATEL方法的医疗行业远程医疗采纳障碍分析及策略研究

为解决远程医疗在医疗行业推广中的关键障碍问题，研究人员采用模糊决策实验室分析法(FDEMATEL)对10个关键障碍进行因果分析，发现"认知教育不足(B7)"和"系统互操作性(B8)"是主要驱动因素，而"网络连接(B1)"和"数字鸿沟(B6)"最易受影响。该研究为制定远程医疗推广策略提供了科学依据。

　　

在数字化浪潮席卷全球医疗领域的今天，远程医疗(Telemedicine)技术正以前所未有的速度改变着传统医疗模式。这项起源于1970年代美国麻省总医院的技术，通过电子通信手段实现了跨地域的医疗服务，特别为医疗资源匮乏地区带来了革命性变革。然而令人惊讶的是，尽管远程医疗能显著降低医疗成本、提高服务效率，其在发展中国家医疗系统的实际采纳率却始终不尽如人意。究其原因，从基础设施不足到政策法规滞后，从技术壁垒到文化认知差异，多重障碍如同看不见的"玻璃天花板"，制约着这项惠民技术的普及应用。

印度新德里的Jamia Millia Islamia大学机械工程系的研究团队敏锐捕捉到这一现实困境。传统研究多停留在障碍识别层面，而该团队创新性地采用模糊决策实验室分析法(Fuzzy DEMATEL)这一多准则决策技术，首次系统分析了10个关键障碍间的复杂因果关系网络。通过整合5位跨领域专家的专业评估，研究不仅量化了各障碍的影响权重，更揭示了它们之间错综复杂的"蝴蝶效应"——某些看似次要的因素实则发挥着关键驱动作用。

这项发表在《Intelligent Hospital》的研究采用了三项关键技术方法：首先通过文献综述和专家咨询确定了10个核心障碍；其次运用模糊语言量表将专家评估转化为三角模糊数(TFNs)；最后采用去模糊化算法(CFCS)构建因果关系矩阵。特别值得注意的是，研究团队对专家反馈进行了5种不同权重分配方案的敏感性分析，确保了结果的稳健性。

研究结果部分呈现了丰富发现：

1. 障碍识别部分详细列举了从网络连接到报销模式的10类障碍，其中"认知教育不足(B₇)"和"系统互操作性(B₈)"被专家普遍认为最具影响力；

2. 通过FDEMATEL分析建立的因果关系模型显示，6个障碍属于原因组，4个属于结果组，其中"变革阻力(B₄)"展现出最强的驱动力；

3. 敏感性分析验证了排名结果的稳定性，不同专家权重方案下障碍的因果分类保持高度一致；

4. 四象限分析将障碍分为决策性、选择性、自主性和实质性四类，为政策制定提供了清晰优先级。

研究结论部分提出了具有实践指导意义的发现。最具突破性的见解是：传统观念中备受关注的"网络连接质量"和"数字鸿沟"实际上是受其他因素驱动的结果性障碍，而非根本原因。相比之下，"医护人员认知不足"和"系统互操作性"这两个常被忽视的因素才是需要优先解决的"杠杆点"。这一发现彻底改变了解决远程医疗障碍的传统思路——与其投入巨资改善硬件设施，不如先加强人员培训和标准制定。

该研究的重要意义在于其方法论创新和实践指导价值。通过模糊DEMATEL方法，研究人员首次绘制了远程医疗障碍的"因果关系图谱"，为政策制定者提供了科学的决策工具。研究建议采取"卫星通信替代地面宽带"解决网络覆盖问题，建立"自助式远程医疗亭"提升系统互操作性，这些具体方案都具有很强的可操作性。特别对发展中国家而言，该研究指出的"认知教育先行"策略，可能成为突破远程医疗推广瓶颈的关键所在。