大數據背景下公立醫院內部審計現狀及優化路徑

邵 靜

（作者單位：廈門大學附屬第一醫院）

一、大數據背景下公立醫院內部審計的重要性

公立醫院承擔著提供醫療服務、保障廣大民眾身體健康的重要責任。隨著醫療行業的不斷發展和技術的進步，醫療體系的規模不斷擴大，復雜程度也在不斷提升，公立醫院內部管理和資源利用面臨著諸多挑戰。這就需要建立有效的內部審計機制來監督公立醫院的運作情況。傳統公立醫院內部審計主要依賴手工等原始且費時的方法，難以完成當下大幅增長的數據分析工作。現代公立醫院的運營涉及大量數據，這些數據包含患者流量、醫療記錄，以及醫保信息、藥品管理信息和財務信息等。這些數據中蘊含的信息可以幫助醫院發現潛在的管理問題，改進醫療流程，提升質量和效率[1]。因此，隨著大數據技術的迅速發展，將大數據技術應用于公立醫院內部審計成為一種新的選擇。大數據技術可以幫助公立醫院從數據中挖掘有價值的信息，優化資源管理，提高業務效率，并發現潛在的風險和欺詐行為。

大數據背景下，研究公立醫院內部審計具有重要意義。首先，有利于改進公立醫院的內部管理和治理，提高公立醫院服務質量。通過應用大數據技術，公立醫院可以更有效地指導決策，提升管理水平和治理能力，實現對醫療流程和資源的高效管理。其次，可以更快速地發現潛在的違規和欺詐行為。通過大數據分析，可以建立風險預警系統，提高對潛在違規和欺詐行為的識別和處理能力，從而維護公立醫院的聲譽。最后，可以為公立醫院預測和決策提供支持，從而幫助公立醫院應對市場變化和風險挑戰，而這對于保障公眾健康和提升醫療體系整體效能具有重要的價值和實踐意義。

二、公立醫院內部審計概述

（一）基本概念

公立醫院內部審計是指對醫院內部管理、運營、財務以及遵守法律法規的情況等方面進行獨立和客觀的評估與審查的過程。其旨在確保公立醫院的運作符合規范和效率要求，保障醫療質量，同時使資源得到合理利用。公立醫院內部審計能夠評估醫院的內部控制、風險管理和治理的有效性，發現潛在的問題和風險，并為改進提供建議。審計的目標是確保醫院的運營和決策符合法規要求，遵循適當的財務和行政程序，建立有效的內部控制制度。內部審計通常由一個獨立的、專業的內部審計部門或外部審計機構負責。審計人員需要具備專業知識和技能，熟悉醫療行業的特點和相關法規，在審計過程中保持獨立性和客觀性。

（二）審計流程

公立醫院內部審計的流程可以分為以下幾個關鍵步驟：一是規劃與準備階段，確定審計的范圍、目標和時間安排。審計人員需要了解醫院的組織架構、業務流程、政策和程序，并與管理層進行溝通和協商。二是風險評估階段，通過識別和評估風險來確定審計的重點和范圍。審計人員會對醫院的各個業務領域進行風險評估，如財務管理、人力資源、采購管理、醫療質量控制等。他們會收集和分析相關數據和信息，識別潛在的風險和問題。三是數據收集與分析階段，審計人員收集醫院的相關數據、文件和記錄，進行系統性的分析和比對。他們會運用統計分析、數據挖掘和技術工具來檢查數據的完整性、準確性和一致性。四是現場調查與測試階段，在審計過程中，審計人員可能需要進行現場調查和測試，以驗證數據和信息的真實性與可靠性，檢查內部控制的有效性和合規性。他們會與醫院的工作人員、管理層及其他相關方進行溝通和交流，了解具體操作過程和實施情況。五是問題識別與報告階段，在審計過程中，審計人員會識別潛在的問題、違規行為和風險，并向管理層提交審計報告。報告內容包括問題的具體描述、根本原因的分析和改進措施。審計報告通常會提交給醫院的高級管理層和董事會，并注重保密性和機密性[2]。六是監督和跟蹤階段，提交審計報告后，內部審計人員還會追蹤和監督報告中提出的問題和建議的執行情況。他們會與管理層進行溝通和協調，確保問題得到妥善解決和改進措施得到良好落實。

三、大數據給公立醫院內部審計帶來的挑戰和機遇

大數據的特點是數據量大、傳輸速度快、種類多，這些特點也給公立醫院帶來了挑戰。一是如何處理海量和多樣化的數據。公立醫院要建立有效的數據管理體系和技術平臺，對海量的數據展開采集、存儲、整合、清洗和分析等復雜的工作。另外，大數據中可能包含敏感的醫療信息，因此要保障數據的安全。二是在進行內部審計時，需要確保數據的機密性和完整性，并采取相應的數據保護措施，如數據脫敏、權限管理和加密。在對數據進行分析的過程中還涉及復雜的技術和工具，如數據挖掘、機器學習和人工智能等。三是一些公立醫院缺乏相關的技術和專業人才，從而導致在大數據分析方面遇到挑戰。如何培養和吸引具備相關技能的人才對于公立醫院來說是一個重要的問題。

就機遇來說，第一，大數據技術可以幫助公立醫院更準確地發現潛在的問題和違規行為，提高審計的準確度和效率。通過分析大數據，可以識別異常模式、檢測欺詐行為和風險，同時減少對人工的依賴，提高審計效率。第二，大數據技術可以增強公立醫院實時監控和預警能力。通過實時監控醫院各項指標和數據，可以追蹤業務運營情況，快速發現潛在問題和異常情況，并及時采取相應的措施。預警系統可以幫助公立醫院及早預防和處理風險與違規行為。第三，大數據分析可以幫助公立醫院識別有瑕疵和不合理的業務流程，提供改進建議。通過深入分析數據，公立醫院能夠了解具體的業務需求和資源利用情況，基于此優化內部流程，提高工作效率和醫療質量。第四，大數據技術還可以為公立醫院的決策制定提供科學依據和預測分析結果。通過對海量的數據進行分析，可以揭示數據中隱藏的規律及其關聯性，預測和模擬醫院的運營情況和結果，為決策提供支持和指導。

四、公立醫院內部審計可應用的大數據技術

（一）大數據采集、存儲和整合技術

1.采集技術

在公立醫院內部審計中，為了獲取各種類型和來源的數據，需要采用有效的采集技術。采集技術主要有如下幾種：一是數據接口和集成。醫院內部的各個系統和數據庫通常有不同的數據接口和格式。為了采集數據，需要建立適當的數據接口和集成機制，將數據從不同的系統中提取并整合到一個統一的數據存儲系統中。二是數據抽取和轉換。有些數據可能存儲在結構化的數據庫中，而另一些數據可能以非結構化的形式存在，如日志文件、電子郵件或文檔等。在采集過程中，需要對非結構化的數據進行抽取和轉換，使其能夠進行進一步的分析。三是實時數據流。在一些關鍵的審計領域，如交易監控、實時風險識別等，需要采集和處理實時數據流。這就要求實施實時數據采集技術，通過流式處理和分析平臺，快速接收、處理和分析實時生成的數據[3]。四是外部數據源集成。除了醫院內部的數據，外部數據源也可以為內部審計提供有價值的數據。這些數據源可以是公共數據集、行業數據庫、醫療保險數據等。為了采集和整合這些數據，需要建立合適的技術連接和數據集成機制。

2.存儲技術

對于大量的數據，公立醫院需要考慮采用適當的存儲技術來管理和存儲數據。目前常用的有如下幾種：一是關系型數據庫。關系型數據庫是一種常見的數據存儲技術，具有結構化的數據模型和強大的查詢功能。醫院可以使用關系型數據庫來存儲和管理其結構化數據，如患者基本信息、財務數據等。二是分布式文件系統。由于公立醫院需要處理大量的非結構化數據，如影像、日志文件等，分布式文件系統具備可擴展、高性能的數據存儲和訪問功能。通過分布式文件系統，醫院可以有效地存儲和管理非結構化數據。三是列式數據庫。列式數據庫是一種針對分析查詢優化的存儲技術。對于公立醫院的審計需求，列式數據庫可以提供高效的數據查詢和分析功能，有效地處理大規模數據集。四是云存儲。云存儲提供了靈活、可擴展的存儲解決方案，對于公立醫院來說具有吸引力。醫院可以將數據存儲在云平臺上，并通過云服務提供商的管理和維護，降低存儲成本，減少管理工作量。

3.整合技術

在公立醫院的內部審計中，為了有效地分析數據和發現潛在問題，需要進行數據的整合和統一。整合技術主要有以下幾種：一是數據清洗與預處理。數據清洗和預處理是采集數據后的一項重要任務。通過數據清洗，可以識別和糾正數據中的錯誤，發現缺失和異常值等情況。預處理則包括數據去重、數據轉換和數據標準化等過程，旨在將數據整合到統一的數據模型中。二是數據集成與匹配。數據集成涉及將來自不同數據源的數據進行整合和匹配，以便獲得完整的數據視圖。這可以通過數據集成工具和技術來實現，如ETL（Extract，抽取；Transform，轉換；Load，加載）工具、數據集成引擎等。三是元數據管理。元數據是關于數據本身的數據，包括數據的描述、結構、含義等。在數據整合過程中，元數據管理是至關重要的，可以幫助理解和解釋數據，確保數據的準確性和一致性[4]。四是數據倉庫和數據湖。數據倉庫和數據湖是用于數據整合和存儲的關鍵技術。數據倉庫提供了一種集中式的、結構化的數據存儲和查詢環境，數據湖則是一種集中式的、非結構化的數據存儲和分析環境。這些技術可以幫助醫院整合和管理多源數據，并提供一致的分析視圖。

（二）大數據分析方法和工具

在公立醫院內部審計中，大數據分析方法和工具的使用可以幫助審計團隊深入挖掘和理解數據，更全面地評估醫院的內部控制和運營管理。大數據分析方法和工具主要有如下幾種：

1.數據可視化和儀表盤

在公立醫院內部審計中，數據可視化和儀表盤是重要的工具，可以將大量的數據以視覺化的方式呈現，幫助審計人員更好地理解數據和發現潛在的問題與趨勢。通過這些工具，審計人員可以創建交互式的儀表盤和報表，對醫院的財務、人力資源、醫療質量等方面進行分析和監控。

2.預測建模和數據挖掘

公立醫院內部審計中，利用大數據分析方法進行預測建模和數據挖掘可以幫助發現潛在的問題和風險。常見方法如下：第一，利用分類和回歸分析，審計團隊可以根據歷史數據和模型，預測患者的就診費用、醫療風險等。這樣可以幫助醫院評估患者的病情、費用預算等，并發現異常情況。第二，通過聚類分析，審計團隊可以對醫院的患者、科室、醫生等進行分組，以幫助發現同類別中的異常情況，如高風險患者、問題科室等。第三，通過關聯規則挖掘，審計團隊可以發現醫院內各種變量之間的關聯。例如，發現特定藥物使用與不良事件之間的關聯性，或者診斷代碼與處方行為之間的關聯性。

3.自然語言處理和文本分析

公立醫院的審計中，往往涉及大量的文本數據，如病歷、報告、政策文件等。通過自然語言處理和文本分析，可以從文本數據中提取有用的信息，并進行深入的文本挖掘。常見的自然語言處理和文本分析工具包括NLTK、spaCy、TF-IDF 等。

4.實時監控和異常檢測

在公立醫院的內部審計中，實時監控和異常檢測可以幫助發現違規操作、異常交易等風險情況。實時監控和異常檢測在公立醫院的內部審計中具有重要的地位，不僅可以幫助發現違規操作和異常交易、降低風險，還可以提高醫院的整體效率和安全水平。此技術的應用為公立醫院提供了一個強大的保障工具，能夠保障患者利益，確保醫院合規管理。

五、基于大數據的公立醫院內部審計優化路徑

（一）基于大數據的公立醫院內部審計優化策略和框架

1.數據整合和數據質量管理

公立醫院通常有多個系統和數據庫，涉及多個部門和業務領域的數據。為了實現全面審計，需要整合不同系統的數據，建立數據倉庫或數據湖。數據整合可以通過ETL 來實現，確保數據的一致性和完整性。數據質量是內部審計的關鍵。公立醫院需要建立數據質量管理框架，包括數據清洗、數據去重、錯誤糾正、異常處理等內容，以確保數據的準確性和可信度[5]。

2.數據分析和可視化

基于大數據的內部審計過程中，可以采用各種統計分析方法，如分類回歸分析、關聯規則挖掘、聚類分析等，對醫院數據進行深入分析，挖掘潛在問題和趨勢。數據可視化技術可以幫助審計人員更好地理解數據和發現問題。通過使用諸如儀表盤、報表和圖表等工具，可以將大量數據以易于理解和交互的方式展示，從而支持決策和溝通。

3.自動化與智能化

自動化審計工具使用機器學習和自然語言處理技術，能夠替代一部分傳統手工審計工作，提高審計效率。例如，在審查大量合同文件時，自動化審計工具可以自動提取合同條款并將其與法律或政策進行對比。通過構建智能推薦和預測模型，審計系統可以根據歷史數據和模式，提供建議和預測分析結果，如提供早期診斷工具，以幫助發現潛在的違規行為。

（二）大數據驅動的內部控制和風險管理方法

公立醫院可以利用大數據技術，增強組織的內部控制和風險管理能力，并提供全面的風險預測和決策支持。利用大數據技術，獲取和整合組織內外部的各種數據源，如交易數據、操作日志、市場數據、競爭情報等。通過數據整合和清洗，建立全面的數據集。

基于收集到的大量數據，可以開發和應用風險指標和模型，以量化和評估組織的風險狀況。第一，可以基于實時數據流和分析技術，建立實時監測和預警系統，及時發現潛在的風險事件和趨勢，并提供預警通知和報告。具體可以利用機器學習和數據挖掘技術，對大數據進行分析和挖掘，發現潛在的風險模式和異常行為。第二，可以利用網絡分析方法，對內外部的數據關系進行分析，識別關鍵節點、異常關系和潛在漏洞。例如，分析供應鏈網絡，可能會發現供應商風險及其依賴關系。第三，利用大數據分析結果提供智能決策支持，為決策者提供全面的風險信息和預測模型，如使用預測模型提供最佳決策方案、提前預測風險。加強對數據的加密和訪問控制，保護數據的機密性和完整性。設置敏感數據的訪問權限，并建立審計機制，以追蹤數據使用和變更情況。

六、結語

盡管大數據背景下公立醫院內部審計的發展潛力巨大，但目前的研究還相對有限。因此，深入研究和探索如何在大數據背景下優化公立醫院內部審計，以及應用大數據技術提高審計效能和質量，具有重要的研究價值和實踐意義。