基于大數據技術的醫院財務數據智能分析及應用

［摘 要］隨著大數據技術的逐漸成熟與普及，醫院作為醫療健康領域的核心機構，正在積極探索大數據在財務管理中的應用路徑。在面對日益復雜的醫院運營環境時，醫院科學、有效地進行財務數據分析顯得尤為重要。文章首先闡述醫院財務數據的特性及管理中存在的問題，然后列舉財務數據智能分析方法，如數據預處理與清洗、數據建模與分析工具、智能分析技術與算法的應用、可視化與交互式分析等，旨在幫助醫院優化財務管理方式，提高決策效率，預防財務風險，并更好地為患者服務。

［關鍵詞］大數據技術；醫院財務；數據智能分析；財務管理應用

0" " "引 言

醫院是現代醫療健康體系的主體，其背后的財務管理對于整體運營至關重要。而在數字化、智能化趨勢下，傳統的財務管理方式面臨諸多挑戰，如數據復雜性增強、決策效率低下、財務風險預防困難等。為應對這些挑戰，醫院將大數據技術應用到財務管理中，以開辟一條新路徑，提高財務數據分析的速度和準確性，從而為決策過程提供有力的數據支撐。與傳統的數據分析不同，大數據技術能夠處理和分析大量數據，從而提供更加深入、全面的信息。這使得醫院能夠從海量的財務數據中快速找到關鍵信息，進行實時的決策支持。大數據不僅有助于深入挖掘醫院的經營狀態，還能實現資源優化配置，提升醫院的經濟效益。此外，大數據技術還可以幫助醫院發現潛在的財務風險，如欺詐和浪費，從而采取有效的控制措施，并為醫院財務管理提供新的路徑。

1" " "醫院財務數據的特性及管理中存在的問題

1.1" "財務數據的特性

醫院作為一個大型、復雜的服務機構，其財務數據包含多個方面的信息，涉及各種類型的交易和業務活動。這些數據源可以分為固定資產、患者賬單、醫療保險索賠、藥物和設備采購、人員薪酬、研究和開發投資等，而每個數據源都有其獨特的特點。例如，藥品和設備采購的數據涉及供應鏈管理，患者賬單數據與醫療服務和醫保政策緊密相關，人員薪酬數據包含多種薪酬結構和福利計劃。除了結構的復雜性，財務數據的更新頻率也各不相同：有的數據是實時更新的，如患者的醫療費用；有的數據是按月或按年更新的，如部門預算。這種多樣性和動態性使得醫院財務數據的整合、分析和解讀變得極為復雜，需要專業的知識和工具進行有效管理［1］。

1.2" "財務管理中存在的問題

隨著醫院規模的不斷擴大和業務的多樣化，傳統的財務管理系統和方法已經難以滿足現代醫療機構的需求。首先，大多數財務管理系統是基于歷史數據進行分析的，這意味著它們在預測未來的財務趨勢、作出決策時具有局限性。其次，傳統的系統往往缺乏對大量數據的處理能力，導致數據積壓和延誤，進一步影響決策的準確性和及時性。最后，目前的財務管理過于重視短期的經營成果，忽視了長期的財務健康和穩定。

2" " 財務數據智能分析方法

2.1" "數據預處理與清洗

醫院財務數據常常存在不完整、不準確等問題，會影響后續數據分析的準確性和可靠性。因此，數據預處理和清洗成為大數據分析的首要步驟。此環節會對財務數據進行去除重復、校正錯誤和填充缺失值等基礎處理。例如，同一個患者在不同的時間、由不同工作人員錄入的數據可能不一致，這種情況需要進行數據合并和校正。接下來，數據的規范化和標準化也是關鍵環節，以確保所有數據都在相同的度量和尺度上進行比較。例如，部分財務數據可能是以百萬為單位，而其他數據可能是以千為單位，這時需要進行轉換，使其在同一尺度上。除此之外，數據的特征工程也是預處理的一個重要組成部分。財務數據可能包含大量的冗余和無效信息，而特征工程的目的是篩選和構建對后續分析最有價值的特征。這可以通過統計方法、專家經驗或者自動化特征選擇技術來實現。數據預處理和清洗不僅確保了數據的質量，還為后續的分析和模型構建打下了堅實的基礎。

2.2" "數據建模與分析工具

隨著醫院財務數據規模的擴大和復雜性的不斷提高，傳統的數據分析工具和方法已經不能滿足需求。大數據技術為此提供了新的工具和框架，使得數據建模和分析變得更加精準。其中，Hadoop和Spark等分布式計算框架具有處理海量數據的能力，而非關系型數據庫（NoSQL）如MongoDB、Cassandra則提供了存儲、查詢結構化和非結構化數據的系統。在數據建模方面，機器學習庫如TensorFlow、scikit-learn和PyTorch提供了豐富的算法和模型供選擇。這些模型可以幫助醫院從財務數據中提取有價值的信息，如潛在的風險因子、未來的收入和支出等。除了這些開源工具，還有一系列商業軟件和云服務，如Tableau、Power BI和AWS的大數據分析服務，它們提供了更加友好的用戶界面和高級的數據分析功能，使得非技術人員也可以輕松對數據進行分析和可視化。值得注意的是，除了上述開源工具，中國的云服務市場也為數據分析提供了強大的支持。例如，阿里云和騰訊云都提供了大數據處理和分析服務，它們不僅具備強大的計算能力，還為用戶提供了便捷的數據分析界面，使得即使是非技術背景的醫院財務人員也能輕松地進行數據建模和分析。這種結合了本地技術與全球技術的大數據生態系統，使中國的醫院財務管理在數據智能分析方面持續走在前沿［2］。

2.3" "智能分析技術與算法的應用

利用先進的智能分析技術和算法，醫院可以更加深入地挖掘財務數據中的價值。例如，通過聚類分析，醫院可以將患者或者醫療服務劃分為不同的類型，從而清楚哪些群體的財務表現更好或者更差。再如，通過關聯規則分析，醫院可以發現哪些醫療服務和藥物常常一起被購買，這對于患者就醫路徑優化和成本控制都有重要意義。深度學習技術也在醫院財務數據分析中發揮著重要的作用。它可以處理大量的數據，自動提取特征，并為復雜的非線性關系建模。這對于預測醫院的財務狀況、檢測欺詐行為或者優化資源分配等任務都有巨大價值。此外，強化學習也為醫院財務管理提供了新的思路。通過模擬不同的決策場景，強化學習可以幫助醫院找到科學合理的財務策略，從而實現長期收益最大化。這些智能分析技術和算法的應用不僅提高了醫院財務數據分析的準確性，也給醫院帶來了更加智能化和自動化的管理模式。

2.4" "可視化與交互式分析

隨著大數據技術的發展，數據的可視化和交互式分析成為數據科學和分析領域的重要組成部分。這種方法不僅可以幫助醫院財務管理人員更直觀、更深入地分析數據，還可以為他們提供即時的反饋和更加靈活的數據探索工具。對于醫院財務數據，尤其是那些涉及復雜的時間序列、多維度比較或者多個變量關系的數據，可視化工具可以為用戶提供更加清晰的視角，幫助他們更好地把握數據的本質和趨勢。例如，通過顏色、形狀、大小等視覺元素，用戶可以迅速辨別各個部門或項目的財務狀況，或者對比不同時間段的收入和支出。同時，交互式分析工具允許用戶直接與數據進行交互，如通過拖放、縮放、篩選等方式來探索和發現數據中的隱藏模式。這種即時的反饋和動態的數據探索方式，不僅可以提高醫院財務分析的效率，還可以幫助管理人員更加深入、全面地了解數據，從而作出更加明智的決策?？梢暬c交互式分析給醫院財務管理帶來了巨大的價值，它為用戶提供了一個更加直觀、靈活的平臺，使得數據的分析和應用變得更加高效與有意義［3］。

3" " "大數據技術在醫院財務管理中的實際應用

3.1" "財務風險預測與管理

在醫療行業，財務風險可能是由多種因素導致的，如醫療事故賠償、患者拖欠醫療費用、突發性的大型設備維修等。大數據技術為醫院提供了一個高效的工具，以識別、預測和管理這些風險。通過收集和分析歷史數據，醫院可以利用機器學習模型來預測患者是否會拖欠醫療費用。這些模型可以基于患者的歷史付款記錄、社會經濟地位、治療類型等因素。有了這些預測信息，醫院可以在事前采取措施，如提供分期付款方案、醫療保險咨詢等，從而降低產生壞賬的風險。對于設備的維護和維修，醫院可以采用預測性維護策略，這是基于對設備使用數據、歷史維修記錄和其他相關指標的深入分析，預測設備可能出現的故障。這樣的策略不僅可以降低突發性維修帶來的財務風險，還可以確保醫療設備持續健康運行，從而提高醫療服務的質量。大數據技術在財務風險預測與管理中的應用，能夠幫助醫院更加主動地識別潛在風險，制定相應策略，從而達到風險最小化的目的。

3.2" "財務資源優化配置

醫院作為一個復雜的系統，需要平衡各種不同的資源，包括人力、物資和資金。首先，大數據技術為醫院提供了一個平臺，通過數據分析和構建模型，優化財務資源的配置。利用歷史數據和預測模型，醫院可以預測未來的收入和支出，提前規劃預算，確保資金充足和合理使用。例如，通過分析患者的就醫趨勢，醫院可以預測某一時期的門診和住院人數，從而提前調整醫療資源、藥物采購計劃和人力配置。其次，醫院還可以利用大數據技術優化其供應鏈管理。通過實時跟蹤和分析醫療物資的使用、庫存及采購數據，醫院可以實施物資的最佳庫存策略，從而降低庫存成本，減少過期和缺貨的風險［4］。最后，人力資源是醫院的寶貴資產。通過大數據分析，醫院可以更好地理解員工的需求、滿意度和績效，從而制定合理的薪酬策略、培訓和晉升機制，確保醫院能夠吸引和留住優秀的人才，提供高質量的醫療服務。

3.3" "決策支持與財務戰略規劃

在日常運營中，醫院領導和管理人員需要作出許多關于財務的決策，大數據技術為他們提供了一個決策支持工具。通過分析醫院的收入和支出數據，醫院可以識別出哪些醫療服務或部門的盈利能力更強，哪些需要進一步投資或改革。醫院可以根據這些信息調整其服務策略，優化資源配置，提高盈利能力。此外，大數據技術還可以幫助醫院進行長期的財務戰略規劃。醫院可以深入分析醫療市場的趨勢、患者的需求和內部資源，制定一個長遠的財務規劃，確保其在未來能夠持續、穩定地為患者提供優質的醫療服務，同時也實現其財務目標。大數據技術為醫院提供了一個強大的工具，幫助他們進行財務風險管理，優化資源配置和戰略規劃，從而實現更加高效和可持續的財務管理。

3.4" "患者費用行為分析與個性化服務優化

在醫療機構中，每位患者的治療路徑、費用結構、與醫療服務的互動模式都是獨特的。大數據技術可以幫助醫院深入分析患者的費用行為，識別不同患者群體的消費習慣、偏好和需求。例如，通過深度挖掘患者的費用數據，醫院可以發現某些特定治療或診斷項目的費用偏高，或者某些藥物和治療方案的使用頻率與效果之間的聯系。這些信息可以為醫院提供寶貴的指導，幫助其提升醫療服務質量，調整費用結構，甚至推出更加個性化的醫療服務和套餐。此外，患者費用行為分析還可以幫助醫院預測未來的財務趨勢，如患者的消費能力、支付意愿等［5］。醫院可以根據這些預測調整其財務策略，如制定更加合理的定價策略，優化收費流程，或者開發新的服務和產品來滿足患者的需求?？偟膩碚f，患者費用行為分析為醫院提供了一個全新的視角，幫助其更加深入地了解患者，從而提供更加高效、高質量的醫療服務，同時也給醫院帶來更加穩健的收入。

4" " "結束語

隨著科技的飛速發展，大數據技術給醫院財務管理帶來前所未有的機遇與挑戰。通過對財務數據的深度分析和智能處理，醫院不僅可以有效預測和管理財務風險，還可以更精確地進行資源優化配置，提高醫療服務的效率和質量［6］。更為重要的是，這些技術為醫院的決策者提供了有力的支持，使其能夠更加明智和迅速地作出關鍵決策，編制長期的財務戰略規劃。然而，技術的進步并不是解決所有問題的鑰匙。對于醫院來說，如何合理、有效地運用這些技術，如何培養和引進具有相關技能的人才，如何確保數據的安全，都是需要深入探索和不斷解決的問題。未來，隨著大數據、人工智能和其他先進技術的進一步融合，醫院財務管理領域將會迎來更多的機遇和挑戰，需要更多的探索和研究助力醫療行業發展。

主要參考文獻

［1］屈志，屈瑞寧.大數據背景下的醫院財務管理優化策略研究［J］.財經界，2023（27）：96-98.

［2］楊廣寧.大數據促進公立醫院智能財務發展的研究［J］.經濟師，2023（9）：96-97.

［3］蔣友進.公立醫院財務管理“數智化”發展路徑探索［J］.商業2.0，2023（19）：16-18.

［4］萬雅慧.構建財務共享服務中心，提升醫院財務管理水平［J］.現代營銷，2023（6）：22-24.

［5］胡玉婷.淺談大數據背景下的醫院財務管理優化策略［J］.商訊，2023（10）：24-27.

［6］羅渼樂.大數據技術促進醫院財務信息化建設的思考分析［J］.行政事業資產與財務，2021（15）：19-20.

［收稿日期］2023-09-28