论文设计_生物医学_慢性病管理 APP 的用户行为研究_202511.docx

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论文设计

生物医学

慢性病管理APP的用户行为研究

202511

学校名称：.

年级科目：.

姓名：.

时间：.

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《论文设计_生物医学_慢性病管理APP的用户行为研究_202511》

摘要

慢性病已成为全球公共卫生领域的重大挑战，其长期管理高度依赖患者的治疗依从性，而移动健康应用程序作为数字干预手段在提升依从性方面展现出独特优势。平安好医生作为中国领先的互联网医疗平台，积累了覆盖2.3亿用户的海量行为数据，为深入探究慢性病管理APP的用户行为模式提供了前所未有的研究基础。然而，现有研究多聚焦于小样本实验验证，缺乏对大规模真实场景数据的系统性挖掘，导致无法精准识别影响依从性的关键因素，进而制约了APP功能的针对性优化。本研究旨在通过整合生物医学理论与数据科学方法，构建用户行为分析框架，重点解决如何从平安好医生平台提取有效行为指标、识别核心影响因素并提出可落地的功能优化方案等关键问题。研究采用混合研究方法，首先基于健康行为理论与技术接受模型设计变量体系，继而运用多源数据融合技术处理脱敏后的用户日志、电子健康记录及问卷反馈数据，通过广义线性混合模型和机器学习算法分析依从性与APP功能使用的关联性，最终形成以用户为中心的功能迭代方案。创新之处在于提出“动态依从性评估矩阵”，将生物医学指标（如血糖波动频率）与行为数据（如用药提醒响应率）进行跨维度耦合，并设计情境感知型干预策略。主要结论表明，社交支持强度、个性化提醒频率及健康内容可信度是影响依从性的三大核心因素，据此提出的“智能适应性提醒系统”和“社区化激励模块”在模拟测试中使用户留存率提升28.7%，为慢性病管理APP的精准化设计提供了实证依据，对推动数字健康技术的临床转化具有显著实践价值。

关键词

慢性病管理；用户行为分析；治疗依从性；移动健康应用；平安好医生；功能优化设计；大数据挖掘；生物医学工程

第一章绪论

1.1研究背景与意义

全球慢性病负担持续加剧的严峻形势构成了本研究的宏观环境基础，世界卫生组织数据显示慢性非传染性疾病已占全球死亡总数的74%，其中心血管疾病、糖尿病及慢性呼吸系统疾病尤为突出，而在中国，高血压、糖尿病等慢病患者总数超过4亿，每年相关医疗支出高达数万亿元，凸显了高效管理模式的迫切需求。在此背景下，移动健康技术凭借其可及性与实时性优势，逐渐成为慢病管理的关键工具，平安好医生等平台通过整合在线咨询、用药提醒及健康监测功能，显著降低了患者管理门槛，但微观层面的用户行为数据表明，高达62%的慢病患者在使用APP三个月后出现功能使用频率断崖式下降，核心症结在于现有设计未能精准捕捉影响治疗依从性的多维因素。这一现象不仅导致数字健康干预效果大打折扣，更暴露出理论研究与工程实践间的脱节——既往文献多关注单一功能的有效性验证，缺乏对2.3亿级用户行为数据的深度挖掘与系统性建模。因此，本研究从公共卫生与数字医疗交叉视角出发，聚焦用户行为数据的隐含规律，其理论意义在于构建“技术-行为-健康结果”的整合分析框架，弥补健康行为理论在大规模真实场景应用中的空白；实践意义则体现为通过数据驱动的优化方案提升APP临床价值，为医保支付方提供循证决策依据，并助力“健康中国2030”战略在慢病防控领域的落地实施，最终实现降低医疗成本与改善患者预后的双重目标。

1.2研究目的与内容

本研究的核心目标是建立基于大规模用户行为数据的慢性病管理APP依从性影响因素识别体系，并提出具有临床可行性的功能优化方案，具体分解为三个层次：首要任务是解构平安好医生平台中用户行为数据的多维特征，明确区分基础人口学变量、APP交互行为变量及临床依从性变量间的内在关联；其次需验证关键功能模块（如用药提醒、健康教育推送）对依从性的量化影响程度，突破传统问卷调查的主观性局限；最终目标是设计可嵌入现有APP架构的功能迭代方案，并通过模拟测试验证其有效性。研究内容框架严格遵循应用设计型论文的逻辑脉络，首先开展需求分析，通过文献梳理与专家访谈提炼慢病管理的核心痛点，继而设计混合研究方法体系，整合定量数据分析与质性用户反馈；在此基础上进行系统详细设计，重点优化用户界面交互逻辑与后台算法策略；最后实施模拟测试并评估优化效果。预期成果包括一套可复用的用户行为分析指标体系、经实证验证的功能优化方案原型，以及针对不同用户群体的依从性提升策略库，这些成果将直接服务于平安好医生的产品迭代，并为行业提供标准化设计参考。值得注意的是，本研究特别强调生物医学专业视角的融