摘要：本文從醫(yī)院財(cái)務(wù)管理預(yù)警的內(nèi)涵出發(fā)，分析了大數(shù)據(jù)背景下人工智能在醫(yī)院財(cái)務(wù)管理預(yù)警應(yīng)用中存在的難點(diǎn)，包括財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的非結(jié)構(gòu)化、財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)的復(fù)雜性、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)演變和預(yù)警結(jié)果的可解釋性等，并提出建議，包括構(gòu)建醫(yī)院財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)治理體系、提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和價(jià)值，深化財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)流程再造、優(yōu)化人工智能應(yīng)用場(chǎng)景，優(yōu)化人工智能預(yù)警模型、提高預(yù)警的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性和加強(qiáng)人機(jī)協(xié)同預(yù)警機(jī)制，提升預(yù)警結(jié)果的可解釋性等措施。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；人工智能；財(cái)務(wù)管理

DOI：10.12433/zgkjtz.20243132

課題名稱：大數(shù)據(jù)背景下人工智能在醫(yī)院財(cái)務(wù)管理預(yù)警中的作用

課題編號(hào)：YWJK2024-4

課題名稱：基于醫(yī)改背景下公立醫(yī)院財(cái)務(wù)信息一體化管理模式的路徑和實(shí)踐研究

課題編號(hào)：CSTB2023TFII-OIX0059

一、醫(yī)院財(cái)務(wù)管理預(yù)警的內(nèi)涵

（一）定義

醫(yī)院財(cái)務(wù)管理預(yù)警是指醫(yī)院通過對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析和監(jiān)測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)可能影響醫(yī)院財(cái)務(wù)安全的隱患和風(fēng)險(xiǎn)，并采取相應(yīng)措施進(jìn)行防范和化解的管理活動(dòng)。其核心在于對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)和預(yù)防，通過前瞻性的管理，保證醫(yī)院財(cái)務(wù)的穩(wěn)健運(yùn)行。醫(yī)院財(cái)務(wù)管理預(yù)警不同于一般的財(cái)務(wù)分析，其側(cè)重點(diǎn)在于對(duì)未來可能出現(xiàn)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)和評(píng)估。通過對(duì)醫(yī)院財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的深入挖掘和分析，結(jié)合外部環(huán)境變化和醫(yī)院自身發(fā)展情況，識(shí)別潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，并采取針對(duì)性的措施進(jìn)行防范，從而實(shí)現(xiàn)醫(yī)院財(cái)務(wù)管理的前瞻性和主動(dòng)性[1]。

（二）特點(diǎn)

醫(yī)院財(cái)務(wù)管理預(yù)警具有以下特點(diǎn)：一是前瞻性，即通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析和未來趨勢(shì)的預(yù)測(cè)，提前識(shí)別可能出現(xiàn)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。二是動(dòng)態(tài)性，即根據(jù)內(nèi)外部環(huán)境的變化，持續(xù)監(jiān)測(cè)和調(diào)整預(yù)警指標(biāo)和模型。三是針對(duì)性，即針對(duì)不同類型的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，采取有針對(duì)性的預(yù)警措施。四是系統(tǒng)性，即將財(cái)務(wù)預(yù)警融入醫(yī)院整體管理中，與醫(yī)療、人力資源等管理緊密結(jié)合。醫(yī)院財(cái)務(wù)管理預(yù)警是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過程，需要根據(jù)醫(yī)院自身情況和外部環(huán)境的變化進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化和完善。同時(shí)，財(cái)務(wù)預(yù)警不能孤立進(jìn)行，需要與醫(yī)院的整體發(fā)展戰(zhàn)略相協(xié)調(diào)，與其他管理工作緊密結(jié)合，形成系統(tǒng)化的風(fēng)險(xiǎn)管控機(jī)制，才能真正發(fā)揮其作用[2]。

（三）構(gòu)成

醫(yī)院財(cái)務(wù)管理預(yù)警的內(nèi)容主要包括：一是預(yù)警指標(biāo)的設(shè)置，即根據(jù)醫(yī)院財(cái)務(wù)管理的目標(biāo)和要求，選擇合適的財(cái)務(wù)指標(biāo)作為預(yù)警指標(biāo)；二是預(yù)警閾值的確定，即對(duì)預(yù)警指標(biāo)設(shè)定合理的閾值，作為判斷財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的標(biāo)準(zhǔn)；三是預(yù)警模型的構(gòu)建，即通過數(shù)理統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型；四是預(yù)警信息的傳遞，即建立預(yù)警信息的報(bào)告和傳遞機(jī)制，確保預(yù)警信息及時(shí)傳遞到相關(guān)決策者[3]。

醫(yī)院財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)的設(shè)置需要綜合考慮醫(yī)院的財(cái)務(wù)狀況、業(yè)務(wù)特點(diǎn)和發(fā)展戰(zhàn)略等因素[4]。常用的財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)包括償債能力指標(biāo)、盈利能力指標(biāo)、營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)等。在設(shè)置預(yù)警閾值時(shí)，需要結(jié)合醫(yī)院自身情況和行業(yè)基準(zhǔn)進(jìn)行綜合判斷，既要避免過于寬松導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)失控，也要避免過于嚴(yán)格影響醫(yī)院正常運(yùn)營(yíng)。預(yù)警模型的構(gòu)建需要充分利用醫(yī)院財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，結(jié)合醫(yī)院業(yè)務(wù)特點(diǎn)進(jìn)行針對(duì)性設(shè)計(jì)，并通過實(shí)證檢驗(yàn)確保其有效性。

二、大數(shù)據(jù)背景下人工智能在醫(yī)院財(cái)務(wù)管理預(yù)警中存在的難點(diǎn)

（一）醫(yī)院財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的非結(jié)構(gòu)化特征

在現(xiàn)代醫(yī)院的運(yùn)營(yíng)管理中，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出顯著的非結(jié)構(gòu)化特征。診療記錄、藥品說明書等醫(yī)療文檔通常以自然語(yǔ)言的形式存在，缺乏規(guī)范化的數(shù)據(jù)格式，這給傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析模型帶來了挑戰(zhàn)。盡管人工智能算法在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面展現(xiàn)出了優(yōu)勢(shì)，但如何將這些非結(jié)構(gòu)化的醫(yī)療數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)化的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效融合，仍然是一個(gè)亟待解決的難題。

當(dāng)前，大多數(shù)醫(yī)院的信息系統(tǒng)仍然以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分散在各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)之中，缺乏統(tǒng)一的管理和整合。這導(dǎo)致財(cái)務(wù)管理人員難以全面掌握醫(yī)院的運(yùn)營(yíng)狀況，無法及時(shí)識(shí)別潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。此外，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的質(zhì)量參差不齊，存在噪聲、冗余和不一致等問題，給數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取帶來了額外的復(fù)雜性[5]。

（二）醫(yī)院財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)的復(fù)雜性

醫(yī)院財(cái)務(wù)管理涉及診療、藥品、耗材、設(shè)備等多個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，各個(gè)環(huán)節(jié)之間存在錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系。不同的醫(yī)療項(xiàng)目在成本核算、收入確認(rèn)、費(fèi)用分?jǐn)偟确矫娑加衅涮厥庑?，這使得財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)規(guī)則呈現(xiàn)出多樣化和動(dòng)態(tài)變化的特點(diǎn)。此外，不同醫(yī)院之間在經(jīng)營(yíng)模式、管理體制、信息化水平等方面也存在顯著差異，導(dǎo)致財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響因素和傳導(dǎo)機(jī)制難以一概而論。

面對(duì)如此復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析方法往往難以勝任。即便是基于人工智能的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，也面臨著如何全面刻畫業(yè)務(wù)規(guī)則、準(zhǔn)確識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)因素的挑戰(zhàn)。一方面，模型需要具備強(qiáng)大的特征工程能力，能夠從海量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中提取出與風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的關(guān)鍵特征;另一方面，模型還需要深入理解醫(yī)院運(yùn)營(yíng)的業(yè)務(wù)邏輯，能夠揭示風(fēng)險(xiǎn)因素之間的內(nèi)在聯(lián)系和傳導(dǎo)機(jī)制[6]。

（三）財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)演變特征

醫(yī)院財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)具有顯著的動(dòng)態(tài)演變特征，其影響因素和風(fēng)險(xiǎn)水平會(huì)隨著內(nèi)外部環(huán)境的變化而不斷演進(jìn)。例如，醫(yī)療政策的調(diào)整、醫(yī)保支付方式的改革、醫(yī)療技術(shù)的更新迭代等，都會(huì)對(duì)醫(yī)院的收支結(jié)構(gòu)和成本管控產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，進(jìn)而引發(fā)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)變化。這就要求財(cái)務(wù)預(yù)警模型具備持續(xù)學(xué)習(xí)和自適應(yīng)優(yōu)化的能力，能夠及時(shí)捕捉環(huán)境變化帶來的新的風(fēng)險(xiǎn)因素，動(dòng)態(tài)調(diào)整預(yù)警策略和閾值[7]。

然而，當(dāng)前的人工智能算法大多基于靜態(tài)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，缺乏對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境變化的感知和適應(yīng)能力。這在一定程度上限制了其在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)預(yù)警中的應(yīng)用效果。如何設(shè)計(jì)具備持續(xù)學(xué)習(xí)能力的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，如何在模型訓(xùn)練過程中引入實(shí)時(shí)的環(huán)境反饋機(jī)制，如何平衡模型的穩(wěn)定性和靈活性，都是亟待解決的關(guān)鍵問題。此外，動(dòng)態(tài)預(yù)警還對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)效性提出了更高要求，如何實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、傳輸和處理，也是一項(xiàng)技術(shù)挑戰(zhàn)。

（四）預(yù)警結(jié)果的可解釋性問題

在醫(yī)院財(cái)務(wù)管理中，管理者需要明確了解預(yù)警結(jié)果的來龍去脈，以便及時(shí)采取針對(duì)性的應(yīng)對(duì)措施。然而，當(dāng)前的許多人工智能算法，尤其是深度學(xué)習(xí)算法，其決策過程往往是一個(gè)“黑箱”，缺乏透明度和可解釋性。雖然這些算法在特定任務(wù)上取得了優(yōu)異的性能，但其內(nèi)部工作機(jī)制卻難以為人所理解，這就導(dǎo)致基于人工智能的財(cái)務(wù)預(yù)警結(jié)果難以獲得管理者的信任和認(rèn)可。

如何設(shè)計(jì)出兼具高性能和高可解釋性的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，如何以人類可理解的方式呈現(xiàn)預(yù)警結(jié)果及其依據(jù)，如何實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同的預(yù)警決策機(jī)制，都是亟待解決的關(guān)鍵問題。這不僅需要在算法層面進(jìn)行創(chuàng)新，如引入注意力機(jī)制、因果推理等技術(shù)，還需要在人機(jī)交互層面進(jìn)行優(yōu)化，如設(shè)計(jì)直觀易懂的可視化界面，提供交互式的探索和分析工具等。

三、關(guān)于大數(shù)據(jù)背景下人工智能在醫(yī)院財(cái)務(wù)管理預(yù)警中的應(yīng)用建議

（一）構(gòu)建醫(yī)院財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)治理體系，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和價(jià)值

針對(duì)醫(yī)院財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的非結(jié)構(gòu)化特征，醫(yī)院首先需要構(gòu)建完善的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)治理體系，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化管理。

一是要制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和編碼規(guī)則，對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、編碼和元數(shù)據(jù)管理，形成標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)字典。

二是要建立健全的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理流程，從數(shù)據(jù)采集、清洗、集成、存儲(chǔ)等環(huán)節(jié)入手，制定數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，并通過數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)測(cè)和評(píng)估，持續(xù)改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量。

三是需要充分挖掘財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的價(jià)值，為人工智能預(yù)警模型提供高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這就需要打破“數(shù)據(jù)孤島”，建設(shè)醫(yī)院財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市，將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)融合，形成全域、一致、可信的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)視圖。

此外，還要運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和價(jià)值挖掘，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的模式、趨勢(shì)和關(guān)聯(lián)關(guān)系，為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警提供數(shù)據(jù)支撐和決策依據(jù)。

（二）深化財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)流程再造，優(yōu)化人工智能應(yīng)用場(chǎng)景

針對(duì)醫(yī)院財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)的復(fù)雜性，醫(yī)院需要深入分析財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)流程，識(shí)別關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)和控制節(jié)點(diǎn)，并運(yùn)用流程再造的理念和方法，優(yōu)化財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)流程，為人工智能預(yù)警模型的應(yīng)用創(chuàng)造良好的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

一方面，要系統(tǒng)梳理現(xiàn)有的財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)流程，運(yùn)用價(jià)值流分析、業(yè)務(wù)過程分解等工具，對(duì)財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)進(jìn)行可視化建模和仿真分析，發(fā)現(xiàn)流程中的瓶頸和冗余，并進(jìn)行優(yōu)化改造。

另一方面，要充分考慮人工智能技術(shù)的應(yīng)用需求，在財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)流程中嵌入智能預(yù)警的觸發(fā)點(diǎn)和決策節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程與智能算法的無縫銜接。此外，醫(yī)院還需要加強(qiáng)財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化和精細(xì)化管理，為人工智能預(yù)警模型提供規(guī)范化的業(yè)務(wù)規(guī)則和決策邏輯。這就需要建立財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)操作規(guī)程（SOP）和關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)（KPI），明確各項(xiàng)業(yè)務(wù)活動(dòng)的操作要求、審批權(quán)限和考核標(biāo)準(zhǔn)，并通過財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)流程的信息化再造，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)規(guī)則的自動(dòng)化執(zhí)行和實(shí)時(shí)監(jiān)控。

（三）優(yōu)化人工智能預(yù)警模型，提高預(yù)警的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性

針對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)演變特征，醫(yī)院需要不斷優(yōu)化人工智能預(yù)警模型，提高其對(duì)環(huán)境變化的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性。

一方面，要建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)機(jī)制，通過多維度、多頻次的數(shù)據(jù)采集和分析，實(shí)時(shí)捕捉內(nèi)外部環(huán)境變化對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響，并動(dòng)態(tài)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的閾值和策略。

另一方面，要采用增量學(xué)習(xí)、在線學(xué)習(xí)等技術(shù)，使預(yù)警模型能夠持續(xù)學(xué)習(xí)和自我優(yōu)化，不斷吸收新的數(shù)據(jù)和知識(shí)，提高預(yù)警的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。

此外，醫(yī)院還需要加強(qiáng)對(duì)預(yù)警模型的評(píng)估和反饋機(jī)制，定期檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷念A(yù)測(cè)效果和適用性，并根據(jù)實(shí)際效果和業(yè)務(wù)需求，對(duì)模型進(jìn)行迭代優(yōu)化和更新?lián)Q代。這就需要建立預(yù)警模型的生命周期管理流程，從模型的開發(fā)、測(cè)試、部署到監(jiān)控、評(píng)估、優(yōu)化等環(huán)節(jié)，制定規(guī)范化的管理制度和操作規(guī)程，確保預(yù)警模型能夠持續(xù)發(fā)揮效用。通過優(yōu)化人工智能預(yù)警模型，提高其動(dòng)態(tài)適應(yīng)性，醫(yī)院才能及時(shí)、有效地應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)管理的前瞻性和主動(dòng)性。

（四）加強(qiáng)人機(jī)協(xié)同預(yù)警機(jī)制，提升預(yù)警結(jié)果的可解釋性

一是要在預(yù)警模型的設(shè)計(jì)中引入可解釋性機(jī)制，通過特征重要性分析、規(guī)則提取等技術(shù)，揭示預(yù)警結(jié)果的形成機(jī)理和影響因素，使預(yù)警結(jié)果更加透明和可理解。

二是要建立人機(jī)協(xié)同的預(yù)警決策機(jī)制，發(fā)揮人工智能的計(jì)算優(yōu)勢(shì)和專家經(jīng)驗(yàn)的指導(dǎo)作用，通過人機(jī)交互和知識(shí)融合，形成更加全面、可靠的預(yù)警方案。

三是醫(yī)院還需要加強(qiáng)預(yù)警結(jié)果的可視化呈現(xiàn)和交互式分析，為管理者提供直觀、易懂的預(yù)警信息和決策支持。這就需要開發(fā)智能化的財(cái)務(wù)預(yù)警平臺(tái)，集成數(shù)據(jù)分析、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、可視化展現(xiàn)等功能，并提供交互式的查詢、鉆取、推演等工具，使管理者能夠便捷地理解預(yù)警結(jié)果，并進(jìn)行深入分析和決策優(yōu)化。

四、結(jié)論

大數(shù)據(jù)背景下，人工智能在醫(yī)院財(cái)務(wù)管理預(yù)警中的應(yīng)用是大勢(shì)所趨，但也面臨著諸多挑戰(zhàn)。醫(yī)院財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的非結(jié)構(gòu)化特征、財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)的復(fù)雜性、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)演變以及預(yù)警結(jié)果的可解釋性等，都對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用提出了更高要求。為了有效應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，醫(yī)院需要從構(gòu)建財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)治理體系、深化財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)流程再造、優(yōu)化人工智能預(yù)警模型、加強(qiáng)人機(jī)協(xié)同預(yù)警機(jī)制等方面入手，全面提升財(cái)務(wù)管理的智能化水平。通過打造高質(zhì)量的財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)，優(yōu)化人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景，提高預(yù)警模型的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性和可解釋性，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、動(dòng)態(tài)預(yù)警和精準(zhǔn)防控，為醫(yī)院提高管理效率、防范經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)保駕護(hù)航。

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（作者單位：重慶市中醫(yī)院）