【摘 要】 醫(yī)療服務(wù)成本精細(xì)化管理是公立醫(yī)院適應(yīng)醫(yī)保支付方式改革、實(shí)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(dòng)管控等局限，難以滿足DRG/DIP政策下“病種成本精準(zhǔn)核算、資源動(dòng)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(dòng)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(yùn)維及人力資源配置三大核心場(chǎng)景的精細(xì)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(shí)現(xiàn)醫(yī)療服務(wù)成本精細(xì)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(xì)化管理中三大核心場(chǎng)景的應(yīng)用邏輯和實(shí)施路徑，旨在為公立醫(yī)院的“價(jià)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(xì)化

【中圖分類號(hào)】 F234.3；R197" 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A" 【文章編號(hào)】 1004-5937（2025）11-0062-07

一、引言

隨著全球人口老齡化進(jìn)程的加速，老年人口比例不斷上升，對(duì)醫(yī)療服務(wù)的需求隨之增加，尤其是慢性病的長(zhǎng)期治療和管理。這不僅導(dǎo)致直接醫(yī)療費(fèi)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(shí)，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(guó)衛(wèi)生健康事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，2023年我國(guó)衛(wèi)生總費(fèi)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(gè)百分點(diǎn)。醫(yī)療服務(wù)項(xiàng)目成本管控是醫(yī)院運(yùn)營(yíng)管理的重要環(huán)節(jié)，不僅為醫(yī)療服務(wù)項(xiàng)目?jī)r(jià)格制定提供數(shù)據(jù)支撐，而且為醫(yī)院全面了解項(xiàng)目盈虧情況、發(fā)現(xiàn)虧損點(diǎn)并進(jìn)行針對(duì)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(zhǎng)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(yàn)化、管控被動(dòng)化的系統(tǒng)性困境（醫(yī)療機(jī)構(gòu)雖掌握海量運(yùn)營(yíng)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(jí)的粗放核算，更無法捕捉設(shè)備空轉(zhuǎn)、耗材冗余、人力錯(cuò)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(jìn)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(duì)成本精細(xì)化管控提出了更高要求[ 2-3 ]。2025年我國(guó)醫(yī)療改革正從“治病”轉(zhuǎn)向”治未病”，從“規(guī)模擴(kuò)張”轉(zhuǎn)向“價(jià)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(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理及預(yù)測(cè)分析等人工智能技術(shù)為核心，能夠優(yōu)化并自動(dòng)化醫(yī)院運(yùn)營(yíng)服務(wù)的智能化實(shí)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(shí)依據(jù)特定領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)庫(kù)，進(jìn)行精準(zhǔn)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(xiàng)目成本管理場(chǎng)景設(shè)計(jì)，依托網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)交互能力，推動(dòng)AI大模型從“靜態(tài)知識(shí)庫(kù)”向“動(dòng)態(tài)智能體”躍遷，最終實(shí)現(xiàn)醫(yī)療服務(wù)成本管理從粗放式經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)到精準(zhǔn)化數(shù)據(jù)治理的范式升級(jí)[ 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(yàn)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(shí)時(shí)融合、隱性成本動(dòng)因智能解析、資源消耗彈性預(yù)測(cè)等關(guān)鍵技術(shù)，形成覆蓋“院級(jí)—科室—病種”三級(jí)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(xiàng)目成本管理場(chǎng)景適配性

藥品耗材管理、醫(yī)療設(shè)備運(yùn)維和人力資源配置是醫(yī)療服務(wù)項(xiàng)目成本管理的三大核心場(chǎng)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(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)。DeepSeek的技術(shù)特性可以助力智能體實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，自動(dòng)化ETL工具鏈，結(jié)合醫(yī)療場(chǎng)景的專業(yè)性與AI技術(shù)的通用能力，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)共同構(gòu)建“需求—技術(shù)—場(chǎng)景”三維協(xié)同機(jī)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(chǎng)景

醫(yī)院智能體可通過管理庫(kù)存數(shù)量、自動(dòng)生成補(bǔ)貨訂單、跟蹤效期及批次等基礎(chǔ)功能實(shí)現(xiàn)流程標(biāo)準(zhǔn)化，但其依賴歷史數(shù)據(jù)的局限性導(dǎo)致動(dòng)態(tài)需求預(yù)測(cè)能力不足，易出現(xiàn)“采購(gòu)—存儲(chǔ)—使用”環(huán)節(jié)割裂的痛點(diǎn)，難以應(yīng)對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件或季節(jié)性波動(dòng)。DeepSeek利用其機(jī)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(shì)、科室消耗規(guī)律及流行病、政策等外部因素，提升補(bǔ)貨精準(zhǔn)度，同時(shí)整合供應(yīng)商交貨周期與價(jià)格波動(dòng)數(shù)據(jù)優(yōu)化采購(gòu)策略，并利用NLP解析醫(yī)囑文本，監(jiān)測(cè)超量處方或用藥沖突風(fēng)險(xiǎn)；建立風(fēng)險(xiǎn)分層應(yīng)對(duì)機(jī)制，部署對(duì)抗性訓(xùn)練模塊，通過生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）模擬藥品價(jià)格異常波動(dòng)、DRG分組規(guī)則突變等壓力場(chǎng)景，提升模型魯棒性。比如，DeepSeek預(yù)測(cè)流感季抗生素需求激增后，醫(yī)院智能體可提前鎖定庫(kù)存并調(diào)整配送計(jì)劃，避免臨床斷貨；同時(shí)AI工具檢測(cè)到某科室耗材異常消耗時(shí)，可觸發(fā)人工核查以排查操作浪費(fèi)，展現(xiàn)“預(yù)測(cè)—響應(yīng)—協(xié)同”的智慧化管理價(jià)值。

（二）醫(yī)療設(shè)備運(yùn)維場(chǎng)景

醫(yī)療設(shè)備運(yùn)維場(chǎng)景中，醫(yī)院智能體能夠通過記錄設(shè)備使用時(shí)長(zhǎng)、計(jì)劃性維護(hù)提醒及報(bào)修流程管理等基礎(chǔ)功能支撐日常運(yùn)維，但其被動(dòng)響應(yīng)故障的模式缺乏預(yù)測(cè)性維護(hù)能力，設(shè)備利用率統(tǒng)計(jì)顆粒度也較粗。DeepSeek可以利用時(shí)序分析能力整合多模態(tài)信息，基于CT機(jī)電流波動(dòng)、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(cè)潛在風(fēng)險(xiǎn)并提前干預(yù)，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)；同時(shí)基于手術(shù)排班和患者流量預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)調(diào)度設(shè)備資源，如優(yōu)先分配高負(fù)荷設(shè)備至緊急手術(shù)，并通過NLP解析維修手冊(cè)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(zhǎng)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(shí)長(zhǎng)。比如，DeepSeek依據(jù)MRI振動(dòng)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)線圈組件即將達(dá)到使用時(shí)效，觸發(fā)智能體自動(dòng)訂購(gòu)配件并安排維護(hù)，避免檢查延誤；同時(shí)，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(shí)段的壓力，形成“感知—預(yù)測(cè)—自治”的運(yùn)維閉環(huán)。

（三）人力資源配置場(chǎng)景

人力資源配置場(chǎng)景中，醫(yī)院智能體可通過排班管理、考勤統(tǒng)計(jì)及績(jī)效數(shù)據(jù)匯總實(shí)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(duì)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(xì)化分析。DeepSeek可以利用其擅長(zhǎng)的自然語言處理（NLP）和知識(shí)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(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)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(shí)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(hù)人員能力畫像矩陣，輔助精準(zhǔn)任務(wù)指派。二者協(xié)同實(shí)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(hù)團(tuán)隊(duì)經(jīng)驗(yàn)提升服務(wù)質(zhì)量。比如，DeepSeek預(yù)測(cè)一周后寒潮會(huì)導(dǎo)致周末急診量增加20%，智能體可自動(dòng)調(diào)配跨科室急診組織人員支援并優(yōu)化排班優(yōu)先級(jí)；同時(shí)AI根據(jù)護(hù)士PICC置管等技能標(biāo)簽，為腫瘤科等重癥患者精準(zhǔn)分配專項(xiàng)護(hù)理人員，確?；颊叩玫郊皶r(shí)且專業(yè)的護(hù)理服務(wù)，推動(dòng)資源配置從“規(guī)則驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)—彈性—人性化”的智慧模式升級(jí)。

嵌入DeepSeek的醫(yī)院智能體與成本管理場(chǎng)景適配機(jī)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(xì)化管理中的應(yīng)用實(shí)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(jí)綜合性醫(yī)院，在技術(shù)實(shí)力、管理實(shí)力、財(cái)務(wù)實(shí)力和社會(huì)責(zé)任實(shí)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(chǎng)景智能體，即以用戶體驗(yàn)為中心，將云計(jì)算、人工智能等新技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)、教、研、管各個(gè)領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)了醫(yī)院人、財(cái)、物的全面協(xié)同管理，同時(shí)，基于場(chǎng)景智能化理念，構(gòu)建了具備“可生長(zhǎng)”特性、易于演進(jìn)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(shí)現(xiàn)多場(chǎng)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(yuǎn)程診斷等一系列應(yīng)用場(chǎng)景，以此不斷提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量，優(yōu)化運(yùn)營(yíng)效率，并顯著改善患者的就醫(yī)體驗(yàn)。

（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(jì)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(shí)用主義AGI”，強(qiáng)調(diào)低成本、高可控性，適合專業(yè)領(lǐng)域且需定制化的場(chǎng)景，其國(guó)產(chǎn)化屬性又與醫(yī)療行業(yè)信創(chuàng)要求高度吻合，能夠?yàn)獒t(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(xì)化管理，積極探索將先進(jìn)的信息技術(shù)應(yīng)用于日常運(yùn)營(yíng)管理中。以DeepSeek（深度求索）為代表的中國(guó)AI技術(shù)，憑借其在文本生成、圖像生成等領(lǐng)域的強(qiáng)大表現(xiàn)，為醫(yī)院醫(yī)療服務(wù)項(xiàng)目成本管控智能體的高質(zhì)量發(fā)展提供了新的契機(jī)。

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(xì)作多年，積累了豐厚的臨床數(shù)據(jù)與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，對(duì)醫(yī)院而言，本次嵌入DeepSeek不僅是技術(shù)升級(jí)，更是適應(yīng)醫(yī)保支付方式改革、提升運(yùn)營(yíng)效率、實(shí)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(jí)。為了搭建支持AI運(yùn)行的網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)多源醫(yī)療數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)交互，醫(yī)院進(jìn)行了專網(wǎng)部署，覆蓋院內(nèi)手術(shù)室、急診科、財(cái)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(shí)延lt;10ms，支持海量設(shè)備接入。第二步，核心場(chǎng)景嵌入。為了驗(yàn)證DeepSeek與醫(yī)院智能體的協(xié)同效能，在核心場(chǎng)景嵌入階段，醫(yī)院以DeepSeek作為核心AI引擎，針對(duì)藥品耗材管理、醫(yī)療設(shè)備運(yùn)維、人力資源配置等關(guān)鍵場(chǎng)景進(jìn)行定制化開發(fā)。例如，通過醫(yī)療成本專用Embedding模型，實(shí)現(xiàn)醫(yī)囑文本、影像報(bào)告與非結(jié)構(gòu)化日志數(shù)據(jù)的語義對(duì)齊，從而突破數(shù)據(jù)孤島制約。這一過程涉及對(duì)模型的細(xì)致評(píng)估，確保其在捕捉文本細(xì)微差別、滿足實(shí)時(shí)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(kuò)展與系統(tǒng)集成。建立標(biāo)準(zhǔn)化醫(yī)療成本元數(shù)據(jù)庫(kù)，統(tǒng)一藥品編碼（采用WHO-ATC標(biāo)準(zhǔn)）、設(shè)備標(biāo)簽（ISO 55000資產(chǎn)分類）、人力效能指標(biāo)（CMI-adjusted工時(shí)）。借助IoT傳感器和移動(dòng)終端，通過實(shí)時(shí)傳輸數(shù)據(jù)流，采用Apache Kafka構(gòu)建高效實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管道，并運(yùn)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(jí)。持續(xù)跟蹤并評(píng)估DeepSeek智能體的運(yùn)行效率、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性及成本節(jié)約成效，同時(shí)，利用實(shí)時(shí)回傳的診療數(shù)據(jù)，不斷更新DeepSeek病種成本預(yù)測(cè)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(xì)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(shí)現(xiàn)醫(yī)療服務(wù)成本管理從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”、從“局部?jī)?yōu)化”到“全局協(xié)同”的精細(xì)化轉(zhuǎn)型，其價(jià)值不僅體現(xiàn)在降本增效的量化指標(biāo)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(xì)化管理模式。

1.藥品及耗材管理場(chǎng)景：全鏈路穿透式管控與動(dòng)態(tài)優(yōu)化

醫(yī)院藥品耗材管理模式中還存在“采購(gòu)—存儲(chǔ)—使用”環(huán)節(jié)割裂的痛點(diǎn)，易導(dǎo)致庫(kù)存積壓、賬實(shí)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(yùn)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(gòu)與庫(kù)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(cè)模型，同時(shí)整合HIS系統(tǒng)歷史診療數(shù)據(jù)、季節(jié)性疾病趨勢(shì)及SPD供應(yīng)鏈信息，動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)藥品耗材需求；增強(qiáng)隱私計(jì)算，在供應(yīng)商協(xié)同采購(gòu)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(cè)模型，通過加密梯度交換實(shí)現(xiàn)跨院區(qū)聯(lián)合訓(xùn)練，在保護(hù)各機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)隱私的前提下，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)區(qū)域藥品需求波動(dòng)。

其次，術(shù)中耗材精準(zhǔn)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(shí)別系統(tǒng)，RFID智能耗材柜與AI視覺識(shí)別系統(tǒng)采取“拿取即綁定”術(shù)者—患者—手術(shù)編號(hào)，耗材取出時(shí)自動(dòng)綁定術(shù)者、患者及手術(shù)編號(hào)，實(shí)時(shí)同步至HIS系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)耗材使用過程的實(shí)時(shí)追蹤與記錄。同時(shí)，建立區(qū)塊鏈存證機(jī)制，對(duì)高值耗材使用記錄、設(shè)備運(yùn)行日志等核心數(shù)據(jù)實(shí)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(shí)別人工關(guān)節(jié)型號(hào)與使用數(shù)量，核銷準(zhǔn)確率實(shí)現(xiàn)了從75%到99%的大幅提升。

最后，合規(guī)性實(shí)時(shí)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(cè)和缺失值插補(bǔ)，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(shí)圖譜，通過NLP解析電子病歷與醫(yī)囑，自動(dòng)攔截非必要檢查項(xiàng)目與違規(guī)用藥行為，降低醫(yī)保違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。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(duì)藥品耗材的采購(gòu)、入庫(kù)、出庫(kù)、使用等全生命周期進(jìn)行合規(guī)性校驗(yàn)，當(dāng)某術(shù)式耗材成本偏離DRG支付標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，自動(dòng)推送替代器械組合建議；針對(duì)抗生素使用強(qiáng)度異?？剖遥呻A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(diǎn)期間，得益于國(guó)家對(duì)骨科耗材集采政策的實(shí)施和行業(yè)監(jiān)管的加強(qiáng)，醫(yī)院骨科耗材成本同比下降了1.09%。此外，通過優(yōu)化庫(kù)存管理和藥品管理流程，抗生素庫(kù)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(jìn)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(yùn)維場(chǎng)景：全生命周期價(jià)值挖掘與動(dòng)態(tài)調(diào)度

醫(yī)院醫(yī)療設(shè)備管理長(zhǎng)期面臨“重采購(gòu)輕運(yùn)營(yíng)”的問題：設(shè)備維護(hù)主要依賴定期保養(yǎng)，故障預(yù)警滯后，導(dǎo)致非計(jì)劃停機(jī)損失；同時(shí)，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(jìn)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(cè)性分析，實(shí)現(xiàn)了醫(yī)療設(shè)備全生命周期價(jià)值的挖掘與動(dòng)態(tài)調(diào)度，從而最大化資源利用效率。

（1）設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)。首先，設(shè)備狀態(tài)智能監(jiān)測(cè)：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(shí)時(shí)采集運(yùn)行溫度、振動(dòng)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(fù)荷熱力圖，通過DeepSeek的Transformer模型預(yù)測(cè)故障風(fēng)險(xiǎn)。其次，智能預(yù)警與排單：基于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，智能體提前識(shí)別潛在故障，發(fā)出預(yù)警信號(hào)，并自動(dòng)生成維護(hù)任務(wù)單，指導(dǎo)工程師進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，減少非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間，保障設(shè)備持續(xù)高效運(yùn)行。最后，智能決策支持：智能體通過實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析，能夠提高設(shè)備利用率、減少維護(hù)成本、提升診療效率，進(jìn)一步降低運(yùn)營(yíng)成本，提升設(shè)備整體運(yùn)營(yíng)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(tái)與各院區(qū)邊緣節(jié)點(diǎn)間建立毫秒級(jí)數(shù)據(jù)同步通道，實(shí)時(shí)采集并整合三院區(qū)設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，形成動(dòng)態(tài)更新的設(shè)備資源池。例如，當(dāng)總院CT設(shè)備滿負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)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(shí)，通過物聯(lián)網(wǎng)采集設(shè)備運(yùn)行參數(shù)（如CT掃描劑量、MRI序列時(shí)長(zhǎng)），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(kù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整設(shè)備分配策略。

從實(shí)施成效看，2025年2月，在急診科，移動(dòng)DR設(shè)備通過跨科室調(diào)度，使得單臺(tái)設(shè)備日均使用頻次顯著提升了30%，同時(shí)超聲科在高峰期的負(fù)載壓力減輕了30%，標(biāo)志著資源配置實(shí)現(xiàn)了從“局部最優(yōu)”到“全局均衡”的跨越式升級(jí)，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(shí)踐范式[ 6 ]。

3.人力資源配置場(chǎng)景：彈性調(diào)度與績(jī)效優(yōu)化

人力成本是醫(yī)院醫(yī)療服務(wù)項(xiàng)目的重要組成部分，其合理配置和高效利用對(duì)提升醫(yī)院運(yùn)營(yíng)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(chǎng)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(shí)段人力短缺與非高峰時(shí)段冗余并存；醫(yī)護(hù)人力按床護(hù)比機(jī)械配置，忽視病種復(fù)雜度差異；績(jī)效評(píng)價(jià)側(cè)重工作時(shí)長(zhǎng)而非技術(shù)難度，抑制醫(yī)務(wù)人員價(jià)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(jī)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(qiáng)調(diào)的是，在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)運(yùn)用多方安全計(jì)算技術(shù)，通過加密患者特征向量與脫敏醫(yī)護(hù)信息，構(gòu)建匿名化能力矩陣，同時(shí)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(dòng)態(tài)需求預(yù)測(cè)與彈性調(diào)度。DeepSeek智能體構(gòu)建融合多源數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)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(shì)等關(guān)鍵醫(yī)療數(shù)據(jù)，并結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，能夠預(yù)測(cè)未來72小時(shí)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(shí)時(shí)分析人力資源供需狀態(tài)，針對(duì)急診、ICU等高需求科室，實(shí)施動(dòng)態(tài)增補(bǔ)策略，確保高峰時(shí)段人力資源充足；對(duì)影像、檢驗(yàn)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(dòng)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(shí)施的“全院一張床”模式類似，能夠有效應(yīng)對(duì)高峰時(shí)段的人力資源短缺，并在非高峰時(shí)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(dòng)的精準(zhǔn)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(fù)荷”三維匹配算法，將醫(yī)護(hù)人員的專業(yè)技能、工作經(jīng)驗(yàn)與具體工作任務(wù)、工作強(qiáng)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(hù)人員能力矩陣，通過NLP解析手術(shù)記錄、病歷文書及患者評(píng)價(jià)，量化個(gè)人專長(zhǎng)。任務(wù)維度：根據(jù)手術(shù)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，手術(shù)復(fù)雜度從一級(jí)到四級(jí)不等。例如：冠狀動(dòng)脈搭橋術(shù)屬于四級(jí)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(jí)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(jìn)行手術(shù)時(shí)，會(huì)根據(jù)這些分級(jí)匹配相應(yīng)技能等級(jí)的醫(yī)護(hù)團(tuán)隊(duì)。負(fù)荷維度：引入疲勞度監(jiān)測(cè)模型，通過可穿戴設(shè)備采集醫(yī)護(hù)心率變異指數(shù)（HRV）、血壓等生理指標(biāo)，動(dòng)態(tài)限制連續(xù)高強(qiáng)度工作時(shí)長(zhǎng)，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(jī)效雙維度評(píng)價(jià)體系。打破“計(jì)時(shí)計(jì)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(jī)效模型。技術(shù)難度維度：利用計(jì)算機(jī)視覺分析手術(shù)錄像，通過動(dòng)作捕捉評(píng)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(bào)告，量化診療決策價(jià)值。成本效率維度：通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)耗材使用量、診療路徑時(shí)長(zhǎng)等數(shù)據(jù)，對(duì)比DRG病組成本標(biāo)準(zhǔn)值，量化資源利用效率。能力畫像動(dòng)態(tài)更新：每月生成醫(yī)師個(gè)人能力雷達(dá)圖，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)表現(xiàn)，精準(zhǔn)定位技術(shù)短板與成本優(yōu)化空間。該體系將醫(yī)護(hù)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(fèi)，又規(guī)避了“唯成本論”的醫(yī)療質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)，為醫(yī)院在DRG/DIP支付改革下實(shí)現(xiàn)“提質(zhì)、增效、控費(fèi)”三重目標(biāo)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(xì)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(diǎn)，更構(gòu)建了“實(shí)時(shí)感知—彈性響應(yīng)—價(jià)值閉環(huán)”的管理新范式，推動(dòng)醫(yī)院醫(yī)療成本管理從粗放式經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向精細(xì)化數(shù)據(jù)智能躍遷：在藥品耗材場(chǎng)景中，全鏈路數(shù)字化閉環(huán)實(shí)現(xiàn)了“采購(gòu)—使用”環(huán)節(jié)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化與合規(guī)穿透；在設(shè)備運(yùn)維中，物聯(lián)網(wǎng)與預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)驅(qū)動(dòng)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(jī)效評(píng)價(jià)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(shí)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(kuò)張”向“價(jià)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(dòng)醫(yī)療成本管理邁向“全域智能、動(dòng)態(tài)均衡”的新階段。為進(jìn)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(dòng)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(hù)患者隱私的前提下實(shí)現(xiàn)跨機(jī)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(jī)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(shí)實(shí)現(xiàn)多方協(xié)作。隱私計(jì)算技術(shù)則進(jìn)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(qiáng)化隱私計(jì)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(cè)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(duì)患者年齡、性別、診斷等敏感指標(biāo)實(shí)施動(dòng)態(tài)k值調(diào)整，實(shí)現(xiàn)電子病歷等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、影像報(bào)告等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、設(shè)備日志等時(shí)序數(shù)據(jù)的全模態(tài)隱私保護(hù)。其次，建立動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)清洗規(guī)則庫(kù)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(huì)直接影響AI模型的訓(xùn)練效果和泛化能力。構(gòu)建動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)清洗規(guī)則庫(kù)，能夠?qū)崟r(shí)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(cè)精度，而且能增強(qiáng)其適應(yīng)多變政策環(huán)境的能力。

（二）跨場(chǎng)景協(xié)同與生態(tài)構(gòu)建

跨場(chǎng)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(dòng)智能體向科研、后勤等場(chǎng)景延伸，能夠全面提升醫(yī)院的運(yùn)營(yíng)效率和服務(wù)質(zhì)量。例如：AI輔助臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)可以通過分析歷史數(shù)據(jù)，優(yōu)化試驗(yàn)方案，提高試驗(yàn)的成功率和效率；無人配送調(diào)度可以在醫(yī)院內(nèi)部實(shí)現(xiàn)藥品、器械的自動(dòng)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(yùn)營(yíng)效率，而且為患者帶來了前所未有的便捷服務(wù)體驗(yàn)，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(yán)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(shí)現(xiàn)信息的實(shí)時(shí)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(zhǔn)確性[ 8 ]。例如，醫(yī)院借助實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)共享機(jī)制能夠精準(zhǔn)預(yù)測(cè)藥品需求，促使供應(yīng)商按需靈活調(diào)整生產(chǎn)及配送計(jì)劃，醫(yī)保部門亦能依據(jù)實(shí)際使用情況高效進(jìn)行費(fèi)用結(jié)算，從而確保整個(gè)供應(yīng)鏈條的順暢運(yùn)轉(zhuǎn)。

（三）強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)機(jī)制與AI可解釋性設(shè)計(jì)

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(xiǎn)亦不容忽視。因此，強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)機(jī)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(xiǎn)評(píng)估體系，對(duì)AI系統(tǒng)的運(yùn)行穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)等方面進(jìn)行全面監(jiān)控，確保風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)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(jī)公關(guān)等措施，以最大程度地降低風(fēng)險(xiǎn)帶來的負(fù)面影響。同時(shí)，AI可解釋性設(shè)計(jì)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(qiáng)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(shí)快速定位并修復(fù)。在智慧醫(yī)療系統(tǒng)的設(shè)計(jì)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(jì)日志，確保在追求高效與精準(zhǔn)的同時(shí)，保證安全與可信性。

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［3］ 王帆，曹建海.醫(yī)保支付方式改革與公立醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展：兼析完善公立醫(yī)院成本管理機(jī)制［J］.價(jià)格理論與實(shí)踐，2023（2）：80-83，202.

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［6］ 方子，陳娉婷，王軼.公立醫(yī)院一院多區(qū)管理模式下的全成本精細(xì)化核算研究［J］.中國(guó)衛(wèi)生事業(yè)管理，2024，41（12）：1334-1337，1386.

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