嵌入DeepSeek的醫(yī)療服務(wù)成本精細化管理研究

【摘 要】 醫(yī)療服務(wù)成本精細化管理是公立醫(yī)院適應(yīng)醫(yī)保支付方式改革、實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的核心挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)管理模式因數(shù)據(jù)孤島、決策滯后與被動管控等局限，難以滿足DRG/DIP政策下“病種成本精準核算、資源動態(tài)優(yōu)化配置”的需求。DeepSeek與智能體的嵌合，可突破多源數(shù)據(jù)融合、隱性成本解析與資源動態(tài)調(diào)度等關(guān)鍵技術(shù)，形成覆蓋藥品耗材管理、醫(yī)療設(shè)備運維及人力資源配置三大核心場景的精細化管控體系。文章主要探討以DeepSeek技術(shù)為內(nèi)核，嵌入醫(yī)院智能體實現(xiàn)醫(yī)療服務(wù)成本精細化管理的應(yīng)用潛力，并解析嵌入DeepSeek的醫(yī)院智能體在醫(yī)療服務(wù)成本精細化管理中三大核心場景的應(yīng)用邏輯和實施路徑，旨在為公立醫(yī)院的“價值醫(yī)療”轉(zhuǎn)型提供有益參考。

【關(guān)鍵詞】 DeepSeek； 智能體； 醫(yī)院成本； 精細化

【中圖分類號】 F234.3；R197" 【文獻標識碼】 A" 【文章編號】 1004-5937（2025）11-0062-07

一、引言

隨著全球人口老齡化進程的加速，老年人口比例不斷上升，對醫(yī)療服務(wù)的需求隨之增加，尤其是慢性病的長期治療和管理。這不僅導(dǎo)致直接醫(yī)療費用在整體醫(yī)療成本中所占比重逐漸上升，而且促使醫(yī)療技術(shù)與設(shè)備更新?lián)Q代的成本提高。同時，人口老齡化加劇了醫(yī)療資源分配不均的問題，特別是在城鄉(xiāng)之間，導(dǎo)致看病難、看病貴的問題。因此，醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)正面臨著成本持續(xù)攀升與資源優(yōu)化配置的雙重挑戰(zhàn)。根據(jù)《2023年我國衛(wèi)生健康事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報》，2023年我國衛(wèi)生總費用初步核算為90 575.8億元，首次突破9萬億元，相較上一年的85 327.5億元，上漲了6個百分點。醫(yī)療服務(wù)項目成本管控是醫(yī)院運營管理的重要環(huán)節(jié)，不僅為醫(yī)療服務(wù)項目價格制定提供數(shù)據(jù)支撐，而且為醫(yī)院全面了解項目盈虧情況、發(fā)現(xiàn)虧損點并進行針對性成本管控提供了有力抓手[ 1 ]。傳統(tǒng)醫(yī)療服務(wù)成本管理模式長期受制于人工操作的局限性，呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)割裂化、決策經(jīng)驗化、管控被動化的系統(tǒng)性困境（醫(yī)療機構(gòu)雖掌握海量運營數(shù)據(jù)，卻因信息系統(tǒng)孤島化、分析工具滯后性等問題，難以穿透科室層級的粗放核算，更無法捕捉設(shè)備空轉(zhuǎn)、耗材冗余、人力錯配等隱性成本流失）；藥械供應(yīng)鏈協(xié)同低效導(dǎo)致的“三角債”困局，進一步加劇了資源配置失衡，而醫(yī)保支付方式改革與DRG/DIP全面推行，也對成本精細化管控提出了更高要求[ 2-3 ]。2025年我國醫(yī)療改革正從“治病”轉(zhuǎn)向”治未病”，從“規(guī)模擴張”轉(zhuǎn)向“價值醫(yī)療”，傳統(tǒng)粗放式成本管理模式已難以適應(yīng)現(xiàn)代醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展的要求。

人工智能技術(shù)的突破性發(fā)展為破解這一困局提供了全新范式。醫(yī)院智能體是以機器學(xué)習(xí)、自然語言處理及預(yù)測分析等人工智能技術(shù)為核心，能夠優(yōu)化并自動化醫(yī)院運營服務(wù)的智能化實體。借助DeepSeek的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，該智能體能夠深度整合醫(yī)院HIS、SPD及HRP等核心系統(tǒng)數(shù)據(jù)源，同時依據(jù)特定領(lǐng)域的專業(yè)知識庫，進行精準適配與模型優(yōu)化。由此構(gòu)建的嵌入式醫(yī)院智能體，專為醫(yī)療服務(wù)項目成本管理場景設(shè)計，依托網(wǎng)絡(luò)實時交互能力，推動AI大模型從“靜態(tài)知識庫”向“動態(tài)智能體”躍遷，最終實現(xiàn)醫(yī)療服務(wù)成本管理從粗放式經(jīng)驗驅(qū)動到精準化數(shù)據(jù)治理的范式升級[ 4 ]。本文以嵌入DeepSeek的智能體為技術(shù)載體，聚焦醫(yī)療服務(wù)成本管理從“經(jīng)驗粗放”向“數(shù)字智能”轉(zhuǎn)型的核心命題，通過構(gòu)建“感知—決策—執(zhí)行”閉環(huán)控制系統(tǒng)，突破多源異構(gòu)數(shù)據(jù)實時融合、隱性成本動因智能解析、資源消耗彈性預(yù)測等關(guān)鍵技術(shù)，形成覆蓋“院級—科室—病種”三級管控維度的精益化管理體系。

二、嵌入DeepSeek的醫(yī)院智能體與醫(yī)療服務(wù)項目成本管理場景適配性

藥品耗材管理、醫(yī)療設(shè)備運維和人力資源配置是醫(yī)療服務(wù)項目成本管理的三大核心場景，醫(yī)院內(nèi)部系統(tǒng)復(fù)雜，數(shù)據(jù)孤島普遍，傳統(tǒng)醫(yī)院智能體難以實現(xiàn)跨系統(tǒng)實時數(shù)據(jù)聯(lián)動。DeepSeek的技術(shù)特性可以助力智能體實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，自動化ETL工具鏈，結(jié)合醫(yī)療場景的專業(yè)性與AI技術(shù)的通用能力，優(yōu)勢互補共同構(gòu)建“需求—技術(shù)—場景”三維協(xié)同機制，將碎片化的醫(yī)療行為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的成本管控策略。

（一）藥品耗材管理場景

醫(yī)院智能體可通過管理庫存數(shù)量、自動生成補貨訂單、跟蹤效期及批次等基礎(chǔ)功能實現(xiàn)流程標準化，但其依賴歷史數(shù)據(jù)的局限性導(dǎo)致動態(tài)需求預(yù)測能力不足，易出現(xiàn)“采購—存儲—使用”環(huán)節(jié)割裂的痛點，難以應(yīng)對突發(fā)公共衛(wèi)生事件或季節(jié)性波動。DeepSeek利用其機器學(xué)習(xí)能力解析文本、提取關(guān)鍵信息，并建立疾病—癥狀—治療關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，分析用藥趨勢、科室消耗規(guī)律及流行病、政策等外部因素，提升補貨精準度，同時整合供應(yīng)商交貨周期與價格波動數(shù)據(jù)優(yōu)化采購策略，并利用NLP解析醫(yī)囑文本，監(jiān)測超量處方或用藥沖突風(fēng)險；建立風(fēng)險分層應(yīng)對機制，部署對抗性訓(xùn)練模塊，通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）模擬藥品價格異常波動、DRG分組規(guī)則突變等壓力場景，提升模型魯棒性。比如，DeepSeek預(yù)測流感季抗生素需求激增后，醫(yī)院智能體可提前鎖定庫存并調(diào)整配送計劃，避免臨床斷貨；同時AI工具檢測到某科室耗材異常消耗時，可觸發(fā)人工核查以排查操作浪費，展現(xiàn)“預(yù)測—響應(yīng)—協(xié)同”的智慧化管理價值。

（二）醫(yī)療設(shè)備運維場景

醫(yī)療設(shè)備運維場景中，醫(yī)院智能體能夠通過記錄設(shè)備使用時長、計劃性維護提醒及報修流程管理等基礎(chǔ)功能支撐日常運維，但其被動響應(yīng)故障的模式缺乏預(yù)測性維護能力，設(shè)備利用率統(tǒng)計顆粒度也較粗。DeepSeek可以利用時序分析能力整合多模態(tài)信息，基于CT機電流波動、MRI冷卻液溫度等傳感器數(shù)據(jù)，結(jié)合歷史故障記錄預(yù)測潛在風(fēng)險并提前干預(yù)，實現(xiàn)預(yù)測性維護；同時基于手術(shù)排班和患者流量預(yù)測動態(tài)調(diào)度設(shè)備資源，如優(yōu)先分配高負荷設(shè)備至緊急手術(shù)，并通過NLP解析維修手冊和工單記錄輔助工程師快速定位故障。二者協(xié)同降低設(shè)備故障率，延長使用壽命，并通過智能調(diào)度提升DSA、放療等大型設(shè)備的日均使用時長。比如，DeepSeek依據(jù)MRI振動數(shù)據(jù)預(yù)測線圈組件即將達到使用時效，觸發(fā)智能體自動訂購配件并安排維護，避免檢查延誤；同時，AI能夠根據(jù)次日的手術(shù)安排，智能地將閑置的超聲設(shè)備調(diào)配至門診，從而有效緩解高峰時段的壓力，形成“感知—預(yù)測—自治”的運維閉環(huán)。

（三）人力資源配置場景

人力資源配置場景中，醫(yī)院智能體可通過排班管理、考勤統(tǒng)計及績效數(shù)據(jù)匯總實現(xiàn)基礎(chǔ)人力管理，但其依賴固定規(guī)則的模式難以靈活應(yīng)對急診激增等突發(fā)需求，且缺乏員工技能與任務(wù)匹配的精細化分析。DeepSeek可以利用其擅長的自然語言處理（NLP）和知識圖譜構(gòu)建，結(jié)合門診預(yù)約量、住院周轉(zhuǎn)率及流行病數(shù)據(jù)動態(tài)預(yù)測科室人力需求峰值，并基于員工技能、疲勞度、夜班偏好等要素生成彈性排班方案，同時通過分析手術(shù)成功率、患者滿意度等歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建醫(yī)護人員能力畫像矩陣，輔助精準任務(wù)指派。二者協(xié)同實現(xiàn)彈性人力調(diào)度，既減少高峰人力短缺與低峰冗余，又通過匹配患者病情復(fù)雜度與醫(yī)護團隊經(jīng)驗提升服務(wù)質(zhì)量。比如，DeepSeek預(yù)測一周后寒潮會導(dǎo)致周末急診量增加20%，智能體可自動調(diào)配跨科室急診組織人員支援并優(yōu)化排班優(yōu)先級；同時AI根據(jù)護士PICC置管等技能標簽，為腫瘤科等重癥患者精準分配專項護理人員，確保患者得到及時且專業(yè)的護理服務(wù)，推動資源配置從“規(guī)則驅(qū)動”向“數(shù)據(jù)—彈性—人性化”的智慧模式升級。

嵌入DeepSeek的醫(yī)院智能體與成本管理場景適配機制如圖1所示。

三、嵌入DeepSeek的醫(yī)院智能體在醫(yī)療服務(wù)成本精細化管理中的應(yīng)用實踐分析

B醫(yī)院是集醫(yī)療、教學(xué)、科研、預(yù)防、保健為一體的三級綜合性醫(yī)院，在技術(shù)實力、管理實力、財務(wù)實力和社會責(zé)任實力等方面始終走在醫(yī)療創(chuàng)新前沿。B醫(yī)院建設(shè)了全場景智能體，即以用戶體驗為中心，將云計算、人工智能等新技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)、教、研、管各個領(lǐng)域，實現(xiàn)了醫(yī)院人、財、物的全面協(xié)同管理，同時，基于場景智能化理念，構(gòu)建了具備“可生長”特性、易于演進的醫(yī)院智能體，全力打造全方位覆蓋的智慧醫(yī)院體系，當(dāng)前已實現(xiàn)多場景協(xié)同應(yīng)用智能管理。B醫(yī)院積極建設(shè)了院前急救、智慧安防、患者服務(wù)、一體化互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療健康服務(wù)、智慧病房以及遠程診斷等一系列應(yīng)用場景，以此不斷提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量，優(yōu)化運營效率，并顯著改善患者的就醫(yī)體驗。

（一）醫(yī)療服務(wù)成本管理智能體的DeepSeek嵌入過程

DeepSeek憑借其開創(chuàng)性的模型架構(gòu)設(shè)計和多模型技術(shù)融合力，可以開發(fā)高效的智能工具，優(yōu)化醫(yī)療工作流程，其發(fā)展路徑更接近“實用主義AGI”，強調(diào)低成本、高可控性，適合專業(yè)領(lǐng)域且需定制化的場景，其國產(chǎn)化屬性又與醫(yī)療行業(yè)信創(chuàng)要求高度吻合，能夠為醫(yī)院提供更加安全、可靠的技術(shù)支持[ 5 ]。B醫(yī)院一直十分重視醫(yī)療服務(wù)成本的精細化管理，積極探索將先進的信息技術(shù)應(yīng)用于日常運營管理中。以DeepSeek（深度求索）為代表的中國AI技術(shù)，憑借其在文本生成、圖像生成等領(lǐng)域的強大表現(xiàn)，為醫(yī)院醫(yī)療服務(wù)項目成本管控智能體的高質(zhì)量發(fā)展提供了新的契機。

2025年伊始，B醫(yī)院便著手將DeepSeek技術(shù)嵌入其醫(yī)療服務(wù)成本管理智能體系統(tǒng)中。B醫(yī)院在人工智能領(lǐng)域深耕細作多年，積累了豐厚的臨床數(shù)據(jù)與實踐經(jīng)驗，對醫(yī)院而言，本次嵌入DeepSeek不僅是技術(shù)升級，更是適應(yīng)醫(yī)保支付方式改革、提升運營效率、實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略選擇。本次嵌入過程主要分為四步（如圖2所示）：第一步，基礎(chǔ)設(shè)施升級。為了搭建支持AI運行的網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)多源醫(yī)療數(shù)據(jù)實時交互，醫(yī)院進行了專網(wǎng)部署，覆蓋院內(nèi)手術(shù)室、急診科、財務(wù)部門、藥劑部門、醫(yī)保部門、物資管理部門等關(guān)鍵區(qū)域，確保網(wǎng)絡(luò)時延lt;10ms，支持海量設(shè)備接入。第二步，核心場景嵌入。為了驗證DeepSeek與醫(yī)院智能體的協(xié)同效能，在核心場景嵌入階段，醫(yī)院以DeepSeek作為核心AI引擎，針對藥品耗材管理、醫(yī)療設(shè)備運維、人力資源配置等關(guān)鍵場景進行定制化開發(fā)。例如，通過醫(yī)療成本專用Embedding模型，實現(xiàn)醫(yī)囑文本、影像報告與非結(jié)構(gòu)化日志數(shù)據(jù)的語義對齊，從而突破數(shù)據(jù)孤島制約。這一過程涉及對模型的細致評估，確保其在捕捉文本細微差別、滿足實時響應(yīng)需求以及適應(yīng)醫(yī)療領(lǐng)域?qū)I(yè)術(shù)語和語境方面表現(xiàn)優(yōu)異。第三步，全院擴展與系統(tǒng)集成。建立標準化醫(yī)療成本元數(shù)據(jù)庫，統(tǒng)一藥品編碼（采用WHO-ATC標準）、設(shè)備標簽（ISO 55000資產(chǎn)分類）、人力效能指標（CMI-adjusted工時）。借助IoT傳感器和移動終端，通過實時傳輸數(shù)據(jù)流，采用Apache Kafka構(gòu)建高效實時數(shù)據(jù)管道，并運用ETL工具整合醫(yī)院HIS、SPD、HRP等核心數(shù)據(jù)源。第四步，持續(xù)優(yōu)化與智能升級。持續(xù)跟蹤并評估DeepSeek智能體的運行效率、預(yù)測準確性及成本節(jié)約成效，同時，利用實時回傳的診療數(shù)據(jù)，不斷更新DeepSeek病種成本預(yù)測模型，以確保其適應(yīng)DRG/DIP政策的最新變化。

（二）嵌入DeepSeek的醫(yī)院智能體在醫(yī)療服務(wù)成本精細化管理中的應(yīng)用

B醫(yī)院通過以上四步將DeepSeek嵌入醫(yī)院智能體，旨在實現(xiàn)醫(yī)療服務(wù)成本管理從“經(jīng)驗驅(qū)動”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”、從“局部優(yōu)化”到“全局協(xié)同”的精細化轉(zhuǎn)型，其價值不僅體現(xiàn)在降本增效的量化指標上，更在于構(gòu)建了適應(yīng)醫(yī)保改革、政策合規(guī)與患者需求的精細化管理模式。

1.藥品及耗材管理場景：全鏈路穿透式管控與動態(tài)優(yōu)化

醫(yī)院藥品耗材管理模式中還存在“采購—存儲—使用”環(huán)節(jié)割裂的痛點，易導(dǎo)致庫存積壓、賬實差異和成本失真等問題。為此，醫(yī)院引入了DeepSeek的醫(yī)療服務(wù)成本管理智能體，建立了涵蓋全鏈路的數(shù)字化管理體系，并運用網(wǎng)絡(luò)與AI技術(shù)，確保了藥品耗材從生產(chǎn)到使用的全生命周期透明化管理。

首先，術(shù)前智能采購與庫存優(yōu)化。醫(yī)院智能體接入HIS醫(yī)囑數(shù)據(jù)、SPD供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)及手術(shù)麻醉系統(tǒng)，基于DeepSeek的LSTM模型，構(gòu)建藥品耗材需求預(yù)測模型，同時整合HIS系統(tǒng)歷史診療數(shù)據(jù)、季節(jié)性疾病趨勢及SPD供應(yīng)鏈信息，動態(tài)預(yù)測藥品耗材需求；增強隱私計算，在供應(yīng)商協(xié)同采購環(huán)節(jié)，構(gòu)建聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架。各醫(yī)院本地部署藥品消耗預(yù)測模型，通過加密梯度交換實現(xiàn)跨院區(qū)聯(lián)合訓(xùn)練，在保護各機構(gòu)數(shù)據(jù)隱私的前提下，準確預(yù)測區(qū)域藥品需求波動。

其次，術(shù)中耗材精準核銷。在手術(shù)室部署智能體RFID智能耗材柜與DeepSeek的AI視覺識別系統(tǒng)，RFID智能耗材柜與AI視覺識別系統(tǒng)采取“拿取即綁定”術(shù)者—患者—手術(shù)編號，耗材取出時自動綁定術(shù)者、患者及手術(shù)編號，實時同步至HIS系統(tǒng)，實現(xiàn)耗材使用過程的實時追蹤與記錄。同時，建立區(qū)塊鏈存證機制，對高值耗材使用記錄、設(shè)備運行日志等核心數(shù)據(jù)實施不可篡改的存證措施。比如，骨科關(guān)節(jié)置換術(shù)中，系統(tǒng)識別人工關(guān)節(jié)型號與使用數(shù)量，核銷準確率實現(xiàn)了從75%到99%的大幅提升。

最后，合規(guī)性實時監(jiān)控。醫(yī)院在DeepSeek智能體中部署數(shù)據(jù)清洗引擎，通過異常值檢測和缺失值插補，確保成本核算數(shù)據(jù)的完整率不低于98%。構(gòu)建醫(yī)保規(guī)則知識圖譜，通過NLP解析電子病歷與醫(yī)囑，自動攔截非必要檢查項目與違規(guī)用藥行為，降低醫(yī)保違規(guī)風(fēng)險。此外，結(jié)合SPD供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)，建立耗材成本與醫(yī)療質(zhì)量的關(guān)聯(lián)分析模型，對藥品耗材的采購、入庫、出庫、使用等全生命周期進行合規(guī)性校驗，當(dāng)某術(shù)式耗材成本偏離DRG支付標準時，自動推送替代器械組合建議；針對抗生素使用強度異常科室，生成階梯用藥指導(dǎo)方案，全面提升醫(yī)院藥品耗材管理的合規(guī)性與透明度。

以骨科為例（見表1），在2025年2月的試點期間，得益于國家對骨科耗材集采政策的實施和行業(yè)監(jiān)管的加強，醫(yī)院骨科耗材成本同比下降了1.09%。此外，通過優(yōu)化庫存管理和藥品管理流程，抗生素庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)從12天縮短至8天，藥品過期率由3.2%降至1.8%。這些改進措施，結(jié)合DRG病組成本模擬，使得醫(yī)院結(jié)余率提高至4.2%，從而在DIP支付體系中獲得了超額收益。

2.醫(yī)療設(shè)備運維場景：全生命周期價值挖掘與動態(tài)調(diào)度

醫(yī)院醫(yī)療設(shè)備管理長期面臨“重采購輕運營”的問題：設(shè)備維護主要依賴定期保養(yǎng)，故障預(yù)警滯后，導(dǎo)致非計劃停機損失；同時，MRI、CT等大型設(shè)備存在區(qū)域配置不均衡的情況，設(shè)備與臨床產(chǎn)出的量化關(guān)聯(lián)不足，進而影響資源配置的決策。因此，醫(yī)院引入DeepSeek智能體，通過技術(shù)創(chuàng)新與模式革新，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和預(yù)測性分析，實現(xiàn)了醫(yī)療設(shè)備全生命周期價值的挖掘與動態(tài)調(diào)度，從而最大化資源利用效率。

（1）設(shè)備的預(yù)測性維護。首先，設(shè)備狀態(tài)智能監(jiān)測：在MRI、CT等大型設(shè)備加裝IoT智能體傳感器，通過物聯(lián)網(wǎng)實時采集運行溫度、振動頻譜等參數(shù)，結(jié)合預(yù)約系統(tǒng)數(shù)據(jù)構(gòu)建設(shè)備負荷熱力圖，通過DeepSeek的Transformer模型預(yù)測故障風(fēng)險。其次，智能預(yù)警與排單：基于實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，智能體提前識別潛在故障，發(fā)出預(yù)警信號，并自動生成維護任務(wù)單，指導(dǎo)工程師進行預(yù)防性維護，減少非計劃停機時間，保障設(shè)備持續(xù)高效運行。最后，智能決策支持：智能體通過實時監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析，能夠提高設(shè)備利用率、減少維護成本、提升診療效率，進一步降低運營成本，提升設(shè)備整體運營效率。

（2）多院區(qū)協(xié)同優(yōu)化。B醫(yī)院通過DeepSeek智能體構(gòu)建了“中心化調(diào)度+分布式執(zhí)行”架構(gòu)（見圖3），破解了傳統(tǒng)模式下設(shè)備資源區(qū)域配置失衡、跨院區(qū)調(diào)度響應(yīng)滯后等難題。技術(shù)架構(gòu)層面，在中心調(diào)度平臺與各院區(qū)邊緣節(jié)點間建立毫秒級數(shù)據(jù)同步通道，實時采集并整合三院區(qū)設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，形成動態(tài)更新的設(shè)備資源池。例如，當(dāng)總院CT設(shè)備滿負荷運轉(zhuǎn)時，系統(tǒng)自動將檢查任務(wù)分流至分院閑置設(shè)備，并通過數(shù)字孿生技術(shù)綜合考量設(shè)備地理位置、交通狀況、患者緊急程度等多維度因素，生成最優(yōu)調(diào)度方案。同時，通過物聯(lián)網(wǎng)采集設(shè)備運行參數(shù)（如CT掃描劑量、MRI序列時長），并整合HIS系統(tǒng)的電子病歷、DRG病組數(shù)據(jù)及患者隨訪結(jié)果，構(gòu)建設(shè)備使用與臨床療效的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫，動態(tài)調(diào)整設(shè)備分配策略。

從實施成效看，2025年2月，在急診科，移動DR設(shè)備通過跨科室調(diào)度，使得單臺設(shè)備日均使用頻次顯著提升了30%，同時超聲科在高峰期的負載壓力減輕了30%，標志著資源配置實現(xiàn)了從“局部最優(yōu)”到“全局均衡”的跨越式升級，這一模式為區(qū)域醫(yī)療聯(lián)合體的設(shè)備集約化管理提供了可復(fù)制的實踐范式[ 6 ]。

3.人力資源配置場景：彈性調(diào)度與績效優(yōu)化

人力成本是醫(yī)院醫(yī)療服務(wù)項目的重要組成部分，其合理配置和高效利用對提升醫(yī)院運營效率和醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量至關(guān)重要。在人力資源配置場景中，醫(yī)院人力成本控制存在“控量不控效”的弊端。比如：醫(yī)技人員排班固化，容易導(dǎo)致檢查高峰時段人力短缺與非高峰時段冗余并存；醫(yī)護人力按床護比機械配置，忽視病種復(fù)雜度差異；績效評價側(cè)重工作時長而非技術(shù)難度，抑制醫(yī)務(wù)人員價值創(chuàng)造等。為了全面解決上述問題，DeepSeek智能體引入了彈性調(diào)度與績效優(yōu)化策略，從而重新構(gòu)建了人力資源配置的邏輯框架。特別需要強調(diào)的是，在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)運用多方安全計算技術(shù)，通過加密患者特征向量與脫敏醫(yī)護信息，構(gòu)建匿名化能力矩陣，同時引入可解釋性AI模塊，采用LIME方法可視化排班決策依據(jù)。

首先，動態(tài)需求預(yù)測與彈性調(diào)度。DeepSeek智能體構(gòu)建融合多源數(shù)據(jù)的動態(tài)預(yù)測模型，通過整合門急診量、手術(shù)排程、DRG病組復(fù)雜度（CMI指數(shù)）、季節(jié)性流行病趨勢等關(guān)鍵醫(yī)療數(shù)據(jù)，并結(jié)合強化學(xué)習(xí)模型，能夠預(yù)測未來72小時內(nèi)各科室的人力需求峰值，從而優(yōu)化醫(yī)院資源分配和提高醫(yī)療服務(wù)效率。比如：通過實時分析人力資源供需狀態(tài)，針對急診、ICU等高需求科室，實施動態(tài)增補策略，確保高峰時段人力資源充足；對影像、檢驗等醫(yī)技科室，則采取靈活用工模式，根據(jù)檢查預(yù)約量動態(tài)調(diào)整人員配置，避免人力閑置。通過嵌入DeepSeek的智能體，醫(yī)院能夠?qū)崿F(xiàn)醫(yī)技人員的跨科室彈性調(diào)度，這與重慶醫(yī)院實施的“全院一張床”模式類似，能夠有效應(yīng)對高峰時段的人力資源短缺，并在非高峰時段減少冗余，從而確保人力資源的高效利用。

其次，技能驅(qū)動的精準排班引擎。嵌入DeepSeek的醫(yī)院智能體可突破傳統(tǒng)“一刀切”排班模式，建立“技能—任務(wù)—負荷”三維匹配算法，將醫(yī)護人員的專業(yè)技能、工作經(jīng)驗與具體工作任務(wù)、工作強度等納入排班約束，生成合規(guī)高效的值班方案。技能維度：構(gòu)建醫(yī)護人員能力矩陣，通過NLP解析手術(shù)記錄、病歷文書及患者評價，量化個人專長。任務(wù)維度：根據(jù)手術(shù)分級標準，手術(shù)復(fù)雜度從一級到四級不等。例如：冠狀動脈搭橋術(shù)屬于四級手術(shù)，代表手術(shù)過程較復(fù)雜，技術(shù)難度大；而闌尾切除術(shù)則屬于二級手術(shù)，代表手術(shù)過程不復(fù)雜，技術(shù)難度適中。醫(yī)院在進行手術(shù)時，會根據(jù)這些分級匹配相應(yīng)技能等級的醫(yī)護團隊。負荷維度：引入疲勞度監(jiān)測模型，通過可穿戴設(shè)備采集醫(yī)護心率變異指數(shù)（HRV）、血壓等生理指標，動態(tài)限制連續(xù)高強度工作時長，保障醫(yī)療服務(wù)安全與員工健康，具體成效見表2。

最后，基于能力畫像的績效雙維度評價體系。打破“計時計件”粗放模式，基于能力畫像構(gòu)建“技術(shù)難度—成本效率”雙維度績效模型。技術(shù)難度維度：利用計算機視覺分析手術(shù)錄像，通過動作捕捉評估操作規(guī)范性，如腹腔鏡縫合角度誤差≤3°為優(yōu)秀，結(jié)合NLP解析診斷報告，量化診療決策價值。成本效率維度：通過實時監(jiān)測耗材使用量、診療路徑時長等數(shù)據(jù)，對比DRG病組成本標準值，量化資源利用效率。能力畫像動態(tài)更新：每月生成醫(yī)師個人能力雷達圖，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)與實時表現(xiàn)，精準定位技術(shù)短板與成本優(yōu)化空間。該體系將醫(yī)護能力量化與成本管控深度綁定，既避免了“唯技術(shù)論”的資源浪費，又規(guī)避了“唯成本論”的醫(yī)療質(zhì)量風(fēng)險，為醫(yī)院在DRG/DIP支付改革下實現(xiàn)“提質(zhì)、增效、控費”三重目標提供了可落地的解決方案[ 7 ]。

四、結(jié)論及建議

B醫(yī)院嵌入DeepSeek的醫(yī)院智能體在醫(yī)療服務(wù)成本精細化管理中的應(yīng)用不僅解決了數(shù)據(jù)孤島化、決策滯后性等傳統(tǒng)痛點，更構(gòu)建了“實時感知—彈性響應(yīng)—價值閉環(huán)”的管理新范式，推動醫(yī)院醫(yī)療成本管理從粗放式經(jīng)驗驅(qū)動向精細化數(shù)據(jù)智能躍遷：在藥品耗材場景中，全鏈路數(shù)字化閉環(huán)實現(xiàn)了“采購—使用”環(huán)節(jié)的動態(tài)優(yōu)化與合規(guī)穿透；在設(shè)備運維中，物聯(lián)網(wǎng)與預(yù)測性維護技術(shù)驅(qū)動設(shè)備資源從靜態(tài)配置轉(zhuǎn)向全局協(xié)同；在人力資源配置中，彈性調(diào)度與雙維度績效評價體系打破了“控量不控效”的僵局，為醫(yī)院適應(yīng)DRG/DIP支付改革提供了系統(tǒng)性支撐，既保障了醫(yī)療質(zhì)量與患者安全，又實現(xiàn)了資源利用效率的全面提升。嵌入DeepSeek的醫(yī)院智能體不僅是技術(shù)工具，更是公立醫(yī)院從“規(guī)模擴張”向“價值醫(yī)療”轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略引擎，未來需通過技術(shù)創(chuàng)新、生態(tài)協(xié)同與制度保障，推動醫(yī)療成本管理邁向“全域智能、動態(tài)均衡”的新階段。為進一步推廣其應(yīng)用并釋放其潛力，本文提出以下建議。

（一）技術(shù)迭代與數(shù)據(jù)治理

醫(yī)療領(lǐng)域中，技術(shù)迭代與數(shù)據(jù)治理構(gòu)成了智慧醫(yī)療發(fā)展的核心動力源泉。首先，隨著醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性日益凸顯，如何在保護患者隱私的前提下實現(xiàn)跨機構(gòu)數(shù)據(jù)共享成為關(guān)鍵挑戰(zhàn)。聯(lián)邦學(xué)習(xí)通過分布式機器學(xué)習(xí)框架，使得數(shù)據(jù)無需離開本地即可參與模型訓(xùn)練，從而在保障數(shù)據(jù)安全的同時實現(xiàn)多方協(xié)作。隱私計算技術(shù)則進一步通過加密、差分隱私等手段，確保數(shù)據(jù)在傳輸和處理過程中的安全性。強化隱私計算與數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)的深化應(yīng)用，即采用水平聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，各醫(yī)院本地部署LSTM預(yù)測模型，僅交換加密的梯度參數(shù)，確保原始診療數(shù)據(jù)不出域；采用分層脫敏策略，對患者年齡、性別、診斷等敏感指標實施動態(tài)k值調(diào)整，實現(xiàn)電子病歷等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、影像報告等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、設(shè)備日志等時序數(shù)據(jù)的全模態(tài)隱私保護。其次，建立動態(tài)數(shù)據(jù)清洗規(guī)則庫是提升歷史數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段。醫(yī)療數(shù)據(jù)往往存在不完整、不一致、重復(fù)等問題，此類問題會直接影響AI模型的訓(xùn)練效果和泛化能力。構(gòu)建動態(tài)數(shù)據(jù)清洗規(guī)則庫，能夠?qū)崟r捕捉并修正數(shù)據(jù)誤差，從而確保數(shù)據(jù)的高品質(zhì)與一致性。這不僅能顯著提升AI模型的預(yù)測精度，而且能增強其適應(yīng)多變政策環(huán)境的能力。

（二）跨場景協(xié)同與生態(tài)構(gòu)建

跨場景協(xié)同與生態(tài)構(gòu)建，作為智慧醫(yī)療成本管控的又一關(guān)鍵路徑，正蓬勃發(fā)展。首先，推動智能體向科研、后勤等場景延伸，能夠全面提升醫(yī)院的運營效率和服務(wù)質(zhì)量。例如：AI輔助臨床試驗設(shè)計可以通過分析歷史數(shù)據(jù)，優(yōu)化試驗方案，提高試驗的成功率和效率；無人配送調(diào)度可以在醫(yī)院內(nèi)部實現(xiàn)藥品、器械的自動化配送，減少人力成本，提高配送效率。這些智能體的廣泛應(yīng)用，不僅大幅提升了醫(yī)院的運營效率，而且為患者帶來了前所未有的便捷服務(wù)體驗，共同構(gòu)筑起全域智慧醫(yī)院的嶄新生態(tài)。其次，探索“醫(yī)院—醫(yī)保—供應(yīng)商”三方數(shù)據(jù)互聯(lián)，是優(yōu)化藥械供應(yīng)鏈響應(yīng)效率的關(guān)鍵。當(dāng)前，醫(yī)院、醫(yī)保和供應(yīng)商之間的數(shù)據(jù)孤島問題嚴重，導(dǎo)致供應(yīng)鏈響應(yīng)效率不高。通過三方數(shù)據(jù)互連，可以實現(xiàn)信息的實時共享和協(xié)同，優(yōu)化供應(yīng)鏈管理，提高藥械供應(yīng)的響應(yīng)速度和準確性[ 8 ]。例如，醫(yī)院借助實時數(shù)據(jù)共享機制能夠精準預(yù)測藥品需求，促使供應(yīng)商按需靈活調(diào)整生產(chǎn)及配送計劃，醫(yī)保部門亦能依據(jù)實際使用情況高效進行費用結(jié)算，從而確保整個供應(yīng)鏈條的順暢運轉(zhuǎn)。

（三）強化風(fēng)險應(yīng)對機制與AI可解釋性設(shè)計

在智慧醫(yī)療領(lǐng)域，盡管AI技術(shù)帶來了諸多便利，但其潛在風(fēng)險亦不容忽視。因此，強化風(fēng)險應(yīng)對機制成為保障智慧醫(yī)療穩(wěn)健發(fā)展的關(guān)鍵。一方面，需建立全面的風(fēng)險評估體系，對AI系統(tǒng)的運行穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)安全、隱私保護等方面進行全面監(jiān)控，確保風(fēng)險發(fā)生時能夠迅速響應(yīng)并妥善處理。另一方面，需制定詳盡的應(yīng)急預(yù)案，包括數(shù)據(jù)備份、系統(tǒng)恢復(fù)、危機公關(guān)等措施，以最大程度地降低風(fēng)險帶來的負面影響。同時，AI可解釋性設(shè)計也是提升智慧醫(yī)療系統(tǒng)可信度的重要一環(huán)。通過增強AI系統(tǒng)的透明度，使用戶能夠理解其決策背后的邏輯，不僅能夠提升用戶的信任度，而且有助于在出現(xiàn)問題時快速定位并修復(fù)。在智慧醫(yī)療系統(tǒng)的設(shè)計中，應(yīng)注重算法的可解釋性，參照歐盟AI法案（Article 13）要求，建立包含輸入數(shù)據(jù)哈希值、模型版本、決策依據(jù)鏈的審計日志，確保在追求高效與精準的同時，保證安全與可信性。

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