基于大数据背景的医院经济运营风险识别与动态预警体系构建^*
李  哲

柳州市工人医院  广西  545001

摘   要：现阶段在公立医院日常经济运营过程中，各种各样的风险无时无刻地制约着院方未来长期发展。公立医院若想优化自身经济体系，就必然绕不开对运营风险的识别，并对现已建立的动态预警体系进行精准构建、升级，方可在更迭愈发变快的新时代中实现医院的可持续发展，并处于“不败之地”。

关键词：动态预警，风险识别，经济运营，医院，大数据背景

1  前言

不同地区不同公立医院均有不同的运营方式，如在川渝地区，医院更加侧重于将预算划拨至重点发展科室——肛肠科当中，而在广东地区，当地肠胃道病症较多，故而医院更加侧重于消化科的长期发展^[1]。经济营运侧重点不同，就容易致使在运营日常管理过程中出现偏差，进而净资产收益率就会出现波动，最终导致医院当季度或当年度产生亏损^[2]。本文章基于大数据背景对现有公立医院经济运营风险进行分析，并构建动态预警体系，以期为各地各公立医院运营管理提供指导，现撰写如下。

2  概念原理

2.1  风险识别

公立医院风险识别是各级医院管理的核心环节，其依托于现有风险识别方式，从医疗活动、资产管理、管理效率、日常运营项目等方面进行风险验证。通过风险识别，医院能提前发现各级风险点，并适时制定防控措施，最终目的是确保病患安全，并维护医疗质量，以此促进院方高质量、可持续发展^[3]。

2.2  动态预警

医院动态预警是一种基于智能分析、实时数据监测的主动风险防控机制，其通过持续跟踪关键指标的波动趋势来进行预警。动态预警的核心内容是提前识别潜在风险，并及时触发预警信号，进而让院方工作人员可快速干预、决策，最终优化医疗质量和院方资源配置，保障医患医疗安全系统正常运行。动态预警的核心要素是闭环管理、预测性、实时性、分级响应。闭环管理支持从预警触发到干预措施落实，进而形成完整预警链条，管理人员利用链条提供的各级预警功能提供失误预测，且在严重事故发生时，院方动态预警链条能够根据责任记录形成追溯性责任。（这里应该是没有表述完整或是没有表述清楚，建议修改完善）。分级响应是根据风险严重程度划分各级预警等级，并启动相应预案。预测性、实时性旨在通过实时数据采集和高频次更新，随后利用算法模型预测未来风险发展趋势^[4]。如预测性可对未来可能出现的经济运营风险进行前瞻性地洞察与分析，这一功能实现依赖于实时数据采集和高频次更新机制。通过在医院内部各关键业务环节如财务收支、药品采购与库存管理、医疗服务项目开展等方面部署先进数据采集设备与系统，能够全方位、多角度地实时收集各类风险数据。风险数据的选择务必要覆盖医院收入来源、成本构成、资金流动情况等详细信息，进而为后续风险分析提供丰富而详实的基础素材。除此之外在实时数据采集基础上，医院通过成立实时监测系统，能够对医院经济运营状况开展全方位、不间断的监管。一旦发现异常数据或潜在风险信号，系统能够立即发出警报，提醒管理人员及时采取措施进行处理。实时监测和快速响应机制能够确保医院在面对突发风险时迅速做出反应，避免风险进一步扩大和恶化，将损失控制在最小范围内。

（动态预警的核心要素有四个，其中闭环管理、分级响应两个已经分开表述，但后面解释时却把预测性和实时性合并解释，感觉结构稍乱，建议分别说明预测性、实时性这两个要素）

3  应用综述

3.1  国内文献综述

早期国内研究主要聚焦于定性层面的风险识别。学者普遍认为，医院经济运营风险主要来源于财务管理不善、医保政策变化以及医疗成本的不可控增长。如张焜琨教授（2025）指出^[5]，我国公立医院普遍存在资产负债结构不合理的问题，缺乏对长期偿债风险的量化评估考量。（查看文末的参考文献[5]，是张焜琨2025年的《公立医院物价管理体系的构建与实践-基于上海某三甲医院的实证研究》，而这里说的是资产负债结构和长期偿债风险，似乎与文献标题“物价管理体系”不直接相关，请仔细核验，是否存在引用不当？）（答复：收到 您好！咱们写文时候的题目，并不是说文献很多，文献很多，您确定咱题目时，这题目就用不了，同类相关题目太多了。题目务必要新颖（意味文献少），杂志社才会录用。您讲的文献5题目虽是物价管理体系，但内容确实有描述医院物价管理风险，二者也是财务风险的一种，文献相关，没有问题，可提供文献。）

历年来，伴随“大数据”与“数字化转型”成为高频词，国内研究开始从传统静态报表分析转向数据驱动的动态监测。杨蓉（2025）（2025年才提出，在此说“率先”，是否准确，能否验证？）提出将医院HIS系统、财务系统与物资管理系统进行数据集成，构建多维度的经济运营指标库，而这一思路为风险识别提供了更全面的数据基础^[6]。

在预警体系构建方面，目前国内研究多侧重于模型的本土化应用。岳涛等（2025）引入了Z-score模型，并结合医院财务数据进行了修正，用于预测财务危机^[7]。（参考文献[7]是岳涛等2025年的《大数据下老年病医院经济运营中成本效益分析研究》，标题是“成本效益分析研究”，与“Z-score模型预测财务危机”是否相关？是否存在引用不当？请再核验）（文献相关，没有问题，可提供文献）然而当前国内研究仍存在明显短板：一是对非结构化数据——如电子病历文本、病患满意度评价的挖掘利用不足；二是预警模型往往滞后于风险发生，缺乏实时“动态”响应能力。总体而言，国内研究正处于从“事后分析”向“事前、事中预警”转型的关键阶段，亟需更强大的算法支持和更完善的数据治理体系。

3.2  国外文献综述

相较于国内，国外对于医院经济运营风险及预警机制的研究起步较早，且更加注重量化模型与技术创新之间的深度融合。特别是在大数据技术推动下，欧美发达国家的医疗机构在利用数据挖掘和机器学习进行风险预测方面积累了丰富经验。

在风险识别领域，国外学者很早就意识到单一财务指标的局限性。Sakai Y等（2025）提出了一种综合性风险评估框架，该框架不仅包含传统财务比率，还整合了病患流量、床位周转率等运营数据，从而实现了对医院经济健康状况的立体化扫描^[8]。（参考文献[8]是Sakai Y等2025年的《The financial impact of robotic surgery on hospital gross profits in Japan compared to laparoscopic surgery》，标题是关于机器人手术对医院毛利润的影响，与“综合性风险评估框架”是否相关？有没有引用错误？请核验清楚。）（文献相关，没有问题，英文文献仅在线阅读）（文献讲的是达芬奇机器人手术对医院利润的影响，财务风险也是风险。老板难道您要我写作的，不是财务风险吗？）大数据技术的应用是国外研究的一大亮点。利用Hadoop和Spark等分布式计算框架，研究人员能够处理海量的医疗交易数据。如Jones D和Kumar S（2023）利用流数据处理技术，实时监控医院的收入周期管理，及时发现医保报销中的异常模式，有效预防收入流失风险^[9]。参考文献[9]是Jones D等2023年的《Index hospital cost of adverse events following thoracic surgery: a systematic review of economic literature》，标题是胸外科不良事件后的医院成本，与“流数据处理技术监控收入周期”是否相关，是否存在引用错误？请核验清楚。（文献相关，没有问题，英文文献仅在线阅读）

在动态预警模型方面，国外研究广泛采用了先进机器学习算法，且该算法支持向量机、随机森林以及深度学习网络用于构建高精度的预测模型。Capolupo GT（2022）研究报道^[10]，CapolupoGT(2022)研究报道[10],基于长短期记忆网络的预警模型在预测医院现金流短缺方面，其准确率显著优于传统时间序列分析方法。（参考文献[10]是Capolupo GT等2022年的《In-hospital economic burden of anastomotic leakage after colorectal anastomosis surgery: a real-world cost analysis in Italy》，标题是结直肠吻合口漏的经济负担，与“预测现金流短缺”是否相关，是否存在引用错误？请核验清楚）（文献相关，没有问题，英文文献仅在线阅读）（该文献讲的是，结直肠人造瘘后，病患住院期间对意大利地方医院日常运营成本产生的影响，里面有提及现金流）基于长短期记忆网络的预警模型在预测医院现金流短缺方面，其准确率显著优于传统时间序列分析方法。此外国外研究非常强调预警系统的“自动化”与“可视化”，通过商业智能仪表盘，决策者可以直观地看到风险热力图，进而实现真正的动态管理。尽管国外技术先进，但其模型往往基于特定医疗支付体系，这与我国以基本医疗保险为主体的国情存在差异，直接照搬模型可能导致“水土不服”。

4  常见公立医院经济运营风险种类

4.1  系统性风险

公立医院系统性风险依托于政策变革的“双刃剑效应”，以当下最常见的医保支付方式改革为例，上级管理部门往往会将费用控制压力从基层医保部门转移至院方，但该种情况下若成本管控、诊疗行为形成失衡状态，那么会致使医院实际支出超出医保预付费标准，并最终形成医院收入缺口。而且医疗耗材、药品的零加成政策会直接压缩院方“以药养医”的收入来源，倘若当地医保部门财政补偿机制存在“滞后”情况，那么该医院则可能会长期处于“增量不增收”的困境。

除此之外，公立医院虽说是以公益性为导向成立的，但现阶段各公立医院获取的财政拨款比例普遍偏低，且多数拨款结构更偏向于设备采购、基建等方向，医院实体日常运营的覆盖面却存在缺口。财政紧缩周期抑或者专项补贴会多方面削减院方实际偿债能力，久而久之就会影响到医院基础医疗服务供给功能。

4.2  内部管理风险

医院内部管理风险即非系统性风险，其本身源于医院内部运营漏洞，并可通过优化技术手段、管理流程来实现主动防控。以医院成本管控为例，若院方成本管控存在“粗放式陷阱”，那么医院仅能沿用“以收入定支出”的常规运营方式，进而致使平摊至医疗设备维护、耗材药品采购的成本被削减。与此同时倘若医院财务人员并没有重视内部管理过程产生的任何风险，其仅仅将常规运营预算当做医院主题预算，那么就会致使该院药物集采库存占比越来越低。（感觉这里的语序不太恰当），在遭遇突发状况时，药物库存对医院的实际应对能力构成严峻考验。与此同时，部分医院在人力资源成本管理方面存在漏洞，部分冗余部门或长期闲置部门人员占比量高，医院在实际运营时并没有将科室面诊量、科室营收与人员绩效挂钩，最终实际经济利润空间被进一步缩小。

5  大数据背景下医院经济运营动态预警体系构建

5.1  构建体系基础支撑

在大数据背景下，多数医院经济运营面临着各类内外部环境的急剧变化，且医院经济运营设计需考量医患需求变化、市场竞争、政策调整等多方因素。常规管理方式、财务分析往往存在着定量局限性，其本身更侧重于财务部门静态分析和事后核算，难以满足现代医院对精细化管理的实际需求。而当构建动态预警体系后，医院在收到预警后，能从被动应对问题转变为主动防控风险，在提出预警的第一时间内发现潜在问题，并基于大数据系统给出相应建议性措施，进而保障医院经济稳定运行^[11]。

构建体系的基础是医院要开展信息化建设，虽说现今多数医院均已建设了多媒体调控管理部门，但各科室、各部门间的关联性信息化共享均做的不太到位。各科室、各部门之间推广关联性信息化共享，能够为现阶段医院动态预警体系的完善提供强有力的支撑。（此处表述不太理解，能否表述得更为通俗易懂？）。信息化建设可为实验室信息系统、医院信息系统以及医学影像存档通信系统提供技术支撑（此处是否有误？应为“支撑”？），在信息化建设加持下，医院各级业务系统方可实现全流程透明、信息化管理，同时亦可为财务部门财务数据的采集提供丰富来源。信息化建设和大数据技术之间存在着“千丝万缕”的关系，大数据技术和手工信息传递均可实现信息共享、流转并最终汇总到财务部门，其区别是传递效率存在差异。（是否太绝对化了？信息系统本身就可以收集数据，而手工传递，也是可能实现共享，流转并汇总到财务部门的，只是影响效率问题。所以，建议修改完善描述），所以各级医院要构建动态预警体系，务必要先进行信息化建设，进而借助大数据技术打破数据壁垒，最终将分散于各业务环节的财务、非财务实际营运数据进行高效整合、关联，最终构成涵盖医院多维度、全方位的数据视图，让管理层能及时、全面地掌握各科室经济运行情况。

5.2  科学设计预警指标体系

医院进行动态预警体系建设，首先要明确指标涵盖哪些方面。合理、科学的预警指标体系是动态预警核心，其能从宏观层面决定预警的时效性、准确性。动态预警体系指标选择一定要全面覆盖医院经济运营的方方面面，进而能准确反映出医院经济运行的潜在风险、整体态势^[12]。

其次在设立指标时，优先考虑财务指标——总资产周转率、销售净利率、总资产收益率等，让财务人员能从指标数据剖析财务关键维度，最终使管理层重点关注医保结算率、医疗服务收入占比等指标。其中财务人员要重点关注医疗服务收入占比以及医保结算率等指标，医疗服务收入占比反映医院收入对医疗服务的依赖程度，而且稳定、合理的占比有助于确保医院可持续收入。医保结算率则可反映医保部门与医院之间的结算顺畅程度，并最终影响医院资金回笼速度。

在成本控制方面，财务人员纳入的指标要细化至每病种、项目、科室成本。不同科室、病种之间存在的成本占比相差巨大，而财务人员通过设定合理的成本预警阈值可对各项成本实施管控，及时发现成本异常波动，以便管理人员能及时查找原因并采取相应控制措施。需注意的是，预警指标区间需根据医院历史运行数据和长期战略目标来制定合理的预警区间，进而实现多维度分级预警。医护人员可将预警区间分为重度预警、中度预警、轻度预警，不同级别间预警区间可对应不同应对措施，管理人员也能根据预警级别迅速地做出决策，如下述图1示。

图1 医院预警指标体系设计图

6  结论

本文研究结果证明，在大数据时代浪潮推动下，构建基于大数据背景的医院经济运营风险识别与动态预警体系具有重大的现实意义和深远影响。通过全面整合医院内外部海量数据，运用先进数据分析技术和算法，管理人员能够精准识别医院经济运营过程中潜在的各类风险，实现风险动态监测与实时预警。这不仅有助于医院管理层及时调整运营策略，优化资源配置，有效防范和化解经济风险，保障医院财务稳定和可持续发展；还能提升医院整体财务管理水平和服务质量，为病患提供更加优质、高效、安全的医疗服务。

（方位没有图表，如动态预警体系构建、指标体系设计等部分可辅以流程图或表格，会更丰富且直观）（收到，5.2部分已添加）

参考文献

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