數字化轉型驅動醫療機構經濟管理效能提升策略

【摘要】" 醫院數字化轉型通過大數據、云計算、人工智能等技術，優化醫療、服務與管理流程，以提升醫療服務效率、資源匹配精準度及醫患體驗。當前公立醫院在經濟管理中面臨數據孤島、資源利用低效、流程不規范及復合型人才短缺等問題。為此，需通過完善數字基礎設施、強化數據治理、構建全程數字化管理體系及加強人才培養與激勵等策略，推動經濟管理效能提升，實現精細化運營與科學決策。

【關鍵詞】" 數字化轉型；醫療機構；經濟管理；效能提升

中圖分類號" R197.3" "文獻標識碼" A" " 文章編號" 1671-0223（2025）13--04

在全球數字化浪潮的大背景下，隨著國家醫療信息化建設的不斷推進，醫療行業的變革正以迅猛之勢展開，醫院數字化轉型是時代發展的必然趨勢，也是醫療機構實現高質量發展的關鍵機遇。經濟管理作為醫療機構運營的核心環節，其穩定性和效率直接決定了醫療服務的供給質量與資源利用效率。因此，如何有效利用數字化轉型驅動醫療機構經濟管理效能的提升，成為當下亟待思考的重要課題。持續深入探究醫療機構經濟管理提升策略，對于提升醫療行業整體競爭優勢具有深遠意義。

1" 相關概念

醫院的數字化轉型是指醫療、服務和管理等多方面業務模式的質變需要借助數字化技術和數字資源持續優化醫院的業務流程，最終保障安全和高效的醫療行為、精準的醫療資源匹配、滿意的醫患體驗、創新的醫院管理范式[1]。在數字化轉型過程中，公立醫院通過引入大數據分析、云計算、人工智能等信息技術優化財務流程、提高決策效率，增強醫院對外部環境變化的適應能力和競爭力[2]。我國積極推進“健康中國”戰略，強調利用信息化手段提升醫療服務水平，促進醫療資源的均衡配置。醫院數字化轉型為優化醫療資源配置、提升服務質量、降低運營成本的關鍵路徑，通過數字化手段可以實現醫療服務流程的優化、醫療數據的共享以及拓展，從而更好地適應行業發展的新要求。在醫改新政推動下，醫療機構的發展模式從外延式轉向內涵式、從注重收入增長轉向注重成本管理、從粗放式管理轉向精細化管理，這使得借助信息化手段加強運營管理成為業內共識[3-4]。

2" 當前面臨的實際問題

2.1" 數據管理與信息化水平不足

醫療機構信息管理系統因數據源自不同部門，由不同系統生成，財務系統、物管系統、成本核算系統、績效考核系統、內部控制系統等沒有形成統一的體系，缺乏有效的互聯互通機制，導致數據無法共享和協同利用，形成各種信息孤島，制約了數據價值的釋放和分析結果的時效性[5]。這直接影響到成本核算、績效評估等經濟管理環節的科學性和可靠性。

不同規模、地域的醫療機構在數字基礎設施建設上存在顯著差異。大型三甲醫院資金投入較大，硬件設備配備充足，而基層醫院一般規模較小，在數字化建設中處于較滯后的狀態，配套硬件設施不足[6]，如網絡帶寬不足、服務器性能差、數據存儲分散，系統兼容性差，難以支持大規模數據的高效處理和分析，限制了數字化管理的實施。

2.2" 成本控制與資源利用效率不高

成本核算不精準，如傳統的成本核算方式較為粗放，無法準確反映不同科室、不同病種、不同治療方案的成本結構，導致成本控制缺乏針對性[7]。資源浪費現象普遍，醫用耗材浪費、設備管理不完善、能源浪費、物資積壓等問題較為常見[8]，例如，康復治療設備在非高峰時段閑置率較高，同時照明、空調等設備的能耗管理缺乏精細化手段。物資管理效率低，物資采購、庫存管理、領用等環節缺乏實時監控和動態調配機制，容易出現庫存積壓或短缺的情況，增加了運營成本。

2.3" 經濟管理流程不規范

各部門之間的溝通不暢，導致經濟管理流程割裂[9]。例如，預算編制與執行、物資采購與使用、績效評估與反饋等環節缺乏有效的協同機制，影響管理效率。流程繁瑣且缺乏靈活性，傳統的經濟管理流程往往較為復雜，缺乏動態調整能力。例如，物資采購審批流程繁瑣，容易延誤臨床科室的需求響應。缺乏全程數字化管理，經濟管理尚未實現全流程的數字化覆蓋，部分環節仍依賴人工操作，效率低下且容易出錯。

2.4" 人才短缺與能力不足[10]

復合型人才匱乏，醫療機構經濟管理需要既懂財務、運營管理，又具備數據分析、系統應用能力的復合型人才。然而，目前此類人才相對短缺，難以滿足數字化轉型的需求。現有人員數字化素養不足，部分員工對數字化工具和系統的使用能力較弱，無法有效利用新技術提升工作效率。例如，一些醫護人員對智能倉儲系統的操作不熟悉，導致物資管理效率低下。人才激勵機制不完善：缺乏針對數字化轉型的績效考核和激勵機制，員工參與數字化轉型的積極性不高，影響轉型的推進速度。

3" 數字化轉型驅動醫療機構經濟管理效能提升的策略

3.1" 完善設施，筑牢數字轉型根基

數字基礎設施的完善，是醫療機構數字化轉型能否順利進行的關鍵因素，還關乎著經濟管理效能是否有效提升。醫療機構內部的數字設施涉及硬件設備、網絡通信、數據平臺等，如若基礎網絡帶寬不足、數據存儲分散、系統兼容性較差，則會降低預算編制、成本核算等環節數據的準確性。只有創建統一化的數據平臺，增強業務系統之間的互聯互通效果，才能突破信息之間的獨立性，助力數字化管理順利進行。再加上云計算、物聯網等技術的引進，可減少硬件維護成本，提升資源動態調配能力，保證經濟管理的精細化效果[11]。

在醫院數字化轉型初期階段，應推進數字基礎設施更新進程，更好地應對相關挑戰和困境。為在不同科室之間流暢、實時傳輸數據，搭建速度較快、更為穩定的5G網絡體系；增設私有云數據中心模塊，將分布在不同部門的服務器資源進行整合，不僅增加存儲空間，還能加強計算能力；創建統一數據平臺，借助標準化接口的形式，集醫院信息系統、醫院資源規劃系統、績效管理系統于一體，逐步形成經濟管理數據庫[12]。在對醫院物資管理過程中，依托物聯網技術，在醫療設備和耗材中增加RFID標簽，特別是引進智能倉儲系統，能自動采集和監控物資采購、入庫、領用、消耗等各個環節的數據；物資成本管理和控制的過程中，能對不同科室能源消耗、設備使用情況、物資消耗等數據實時監測和分析。針對康復治療中面臨的設備閑置、用電浪費等問題，全面優化設備排版規劃方案，在智能能耗控制系統的支撐下，自動調節照明、空調等設備，切實提升經濟管理效能。

3.2" 治理優化，釋放經濟數據價值

醫療機構日常運營過程中，往往會出現一些關于收支明細、成本結構、資源使用效率等經濟數據，為充分展現其利用價值，數據治理工作中，應搭建包含采集、存儲、分析、應用各個環節的管理體系，保證數據權責劃分的清晰性[13]。同時，制定完善的質量標準體系和安全機制，整合分散在各個部門有利用價值的數據資源，有效提升經濟管理效能。特別是跨部門協同機制的搭建，可在預算管理、成本控制、績效評估等環節，實現數據共享和充分應用的目標，最大程度上增加經濟管理的科學性、精準性。

在醫院數字化轉型前期，應搭建系統化的數據管理體系。成立財務、信息、醫務等各部門參與的數據治理委員會，清晰劃分各個部門的數據管理職責，并將數據采集標準、存儲格式、共享規則進行統一；引進大數據分析平臺，深度挖掘經濟數據的內在價值。面向現有住院患者利用算法模型，針對不同病種、不同治療方案的成本結構進行分解[14]。

3.3" 打破壁壘，實現全程數字管理

數字管理覆蓋全過程，是醫療機構數字化轉型提升經濟管理效能的有效途徑。只有打破各個科室、系統之間的限制，搭建貫徹業務各個環節的數字化管理體系，資源才能實現高效配置和動態協同目標[15]。同時，全程數字管理中，制定統一的數據標準和交互機制后，可保證經濟管理數據在不同環節共享，有效提升管理效率和決策的精準性。

在醫院數字化轉型前期，依托數字化技術，重新塑造經濟管理流程，突破部門和系統之間的獨立性。引進一體化醫院資源規劃系統（HRP），深度融合預算管理、物資采購、資源管理、財務管理等模塊，搭建全域覆蓋經濟活動的數字化管理平臺[16]。優化物資采購環節，臨床科室可借助系統直接提交物資需求，系統則自動匹配現有庫存，參考預設規則完成預算校驗工作，如需求超出預算，能觸發預警啟動審批流程，方便管理人員在第一時間優化資源分配情況，保證經濟管理各環節的數字化和精細化效果。

3.4" 育引人才，完善轉型護航機制

在醫療機構經濟管理數字化轉型進程中，不僅要有了解財務、運營管理的專業人才，還要擁有數據分析、系統應用能力的復合型人才[17]。應制定完善的人才培養和引進機制，才能在數字化轉型中增添活力，積極引進高端人才和全新理念、技術，面向現有工作人員培養其數字化素養，逐步打造完整的人才團隊。同時，秉承激勵培訓原則，搭建契合數字化轉型需求的考核和晉升體系，既可激發人才參與數字化轉型的積極性，又能有效執行數字化轉型策略[18]。

在醫院數字化轉型初期階段，面向社會公開招聘擁有醫療行業數字化管理經驗的人才，成立數字化轉型團隊。招聘大量數據分析師、信息系統工程師等專業技術人才，以承擔數據挖掘和系統運維工作任務[19]。同時，注重現有人才的培養，組織開展數字化管理能力提升培訓活動，邀請行業專家和技術廠商講師，側重于講解大數據分析工具、智能管理系統操作等內容；設置數字化轉型實踐小組，鼓勵員工積極參與數字化轉型項目，切實提升業務和技術融合能力；推出數字化人才激勵機制，將數字化技能掌握程度和績效考核進行關聯，面向表現優秀的員工給予晉升機會和物質獎勵，全面彰顯人才驅動轉型、機制護航發展的價值[20]。

4" 結語

數字化轉型的貫徹，協助醫療機構打破經濟管理中面臨的種種困境，具體采用完善數字設施、優化數據治理流程、大力引進人才等策略，促使經濟管理更加精細、智能。未來，醫療機構應持續探究數字化轉型優勢，探究在醫療機構經濟管理中的實現路徑，推動醫療服務和運營效率實現協同發展目標，從而推動醫療領域趨向高質量、可持續方向發展。

5" 參考文獻

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[2025-05-30收稿]