Redesign 2.0

CardioGuard 智能心电后台—AI置信度流程 Redesign

让医生从海量数据中,回到核心判读

项目背景

智能可穿戴设备业务量激增,后台心电数据爆发式增长。心电医学部门面临医师不足、负荷过载的困境,合作医疗机构也急需专业支持。业务部门要求降本增效,一线医生长期抱怨报告流程繁琐——设计部门受命重塑后台交互流程,目标直指判图效率的提升。

0万
日处理心电数据
0%↑
判图效率提升
0%
AI 置信度覆盖

业务目标

围绕医生工作流的三个核心痛点,设定可量化的设计目标。

判读效率 +40%

单份报告耗时从 8.2 分钟降至 4.8 分钟。

认知负荷 -50%

AI 优先级排序,减少导航与筛选的注意力消耗。

流程跳转 -70%

全流程单页承载,消除全局重载与上下文断裂。

满意度 ≥ 4.5/5

让后台从"负担"变成医生的效率助手。

设计调研

深入心电医学部一线工作流,通过半结构化访谈与出声思维观察,锁定医生真实痛点。

0位
医师深度访谈
0个职级
主治 / 副主任 / 主任
0周
真实工作流观察
医师访谈现场
调研框架与痛点地图

信息过载

10+ 平级导航,平均点击 6 次才能到达目标页面。

上下文断裂

每次切换全局重载 2.1s,医生易遗忘操作位置。

优先级模糊

危急与普通报告混排,高优病例经常被延误。

反馈缺失

无待办总数与完成进度,医生心理负担重。

灰度测试结果数据

设计策略

针对四个核心痛点,制定对应的设计原则,指导后续每一个功能决策。

一屏即全貌

待处理总数、完成进度、7 天趋势汇总在首屏,消除多层导航跳转。

AI 排序优先

按危急程度与异常率自动排序,高优病例置顶,避免延误。

单页不打断

操作全部在当前页局部完成,不全局重载,保持医生判读上下文。

正向反馈闭环

实时显示已处理 / 待处理进度,给医生可控感,降低心理负担。

设计策略示意:列表勾选状态、侧边导航切换

增加数据概览页面

显示待处理总数 + 进度条,提供正向反馈,降低心理负担。

数据总览设计亮点:一眼看清工作量 / 数据趋势一目了然 / 降低认知负荷 / 质检合格率环形图

优化数据列表页

"主导优先级 + 多维辅助筛选"的复合架构。

AI 优先级排序

危急/预警/普通三级自动排序,红色置顶高优报告,医生第一眼看到最该处理的病例。

多维组合筛选

按异常类型、患者科室、送检时间、AI置信度组合筛选,快速缩小查找范围。

批量操作

支持批量通过、批量指派、批量标记,减少重复点击,提升批处理效率。

列自定义

医生可按个人习惯自定义显示列与默认排序,常用信息一屏览尽。

实时推送

新报告自动推送至列表顶部,无需手动刷新,紧急病例零延迟触达。

DRAG · BEFORE / AFTER

优化后
优化前

优化报告流程

报告全流程单页承载,减少页面跳转,维持操作上下文连续。

BEFORE · 优化前

认知负荷超载

顶部存在多达10个平级导航且信息架构混乱。

高频切换与上下文断裂

流程切换依赖于高频鼠标点击,且每次切换均伴随全局页面重载,导致长时间等待,极易造成医生遗忘当前核心任务,丧失操作连贯性。

层级逻辑混淆

将"报告预览"这一核心总结性节点,与"心搏编辑"等过程性步骤放在同一层级,混淆了"过程"与"结果"的从属关系,缺乏清晰的主次逻辑。

灰度复盘

基于真实医师工作流的 A/B 测试与数据反馈。

判读效率

↓ 42%

单份报告平均耗时(分钟)

医生满意度

4.6 / 5

优化后医生评价(5 分制)

页面加载时间

↓ 68%

平均交互响应时间(秒)

测试覆盖

30 位医师

主治 / 副主任 / 主任 · 连续 2 周

测试方法论

情景观察量化分析

提取后台数据指标,对比判读效率变化

远程观察与出声思维

观察10名心电医生的实际操作过程,收集反馈

深度访谈

覆盖资深与初级医生,挖掘决策背后的心理模型

AI 模块重构

重新定义 AI 的角色——"超级助手"而非"影子诊断"。既然要保护医生的专业自主性,那么 AI 如何提效?答案在于"让 AI 干脏活累活,把核心决策留给医生"。我们确立了 AI 辅助医生提升效率的四个核心维度:

置信度可视化

每份报告旁显示 AI 置信度百分比(高/中/低),医生可快速判断是否需要重点复核。

关键证据高亮

AI 自动标注异常波形片段,医生点击即可跳转至对应心搏位置,不再全盘通读。

可解释依据

每条 AI 建议附带"参考指南条款"与历史相似病例,让结论可追溯、可质疑。

医生保留终审权

AI 仅做"建议",所有报告必须由医生签署确认后才生效,人机权责清晰。

V1 模式:AI先出结论

流程:AI 分析 → 给出诊断 → 医生被动核对

后果:产生锚定效应,医生感到不被信任且失去思考能力。

→

V2 模式:先独立判读,后AI辅助

流程:医生诊断 → 客观参数辅助 → AI 后验安全校验

效果:医生拥有绝对决策权,AI 充当"永不疲惫的质控员"。

DRAG · BEFORE / AFTER

After
Before Before

V2 灰度数据

遵循"AI 赋能而不越权"原则,推翻 V1 流程,迭代出"AI 超级助手"框架。

医生信任度 92%

问卷显示,医生认为"AI 后验校验"是安全且有价值的辅助,不再视为"越权"。

漏诊率下降 35%

AI 后验校验成功捕获了医生疲劳状态下的 12 例漏诊,成为安全网。

单份报告耗时 -40%

从 8.2 分钟降至 4.9 分钟,达到项目 KPI 目标。

医生满意度 4.8/5

"终于感觉 AI 是在帮我,而不是替我做决定"——受访医生原话。

未来展望

基于医生反馈与业务增长,下一轮迭代将聚焦以下方向。

多模态报告协同

接入超声、影像等多模态数据,AI 跨模态关联分析,为医生提供更完整的患者视图。

急诊实时预警

对急性心梗、恶性心律失常等危急信号,AI 实时推送至值班医生移动端,缩短响应时间。

团队协作工作台

支持多人在线协同标注、疑难病例会诊讨论,沉淀科室级判读经验。

合规与审计

完善操作留痕与电子签名合规,满足三级医院评审与医保审计要求。

设计系统

为心电判读场景定制的医疗级设计语言,兼顾严谨性与效率。

色彩体系

主色 #009988
深蓝 #002642
危急 #E53E3E
预警 #F97316
淡青 #CEF6F1
淡蓝 #E8F6FF

字体与层级

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