大數(shù)據(jù)時代醫(yī)院財務管理內(nèi)部控制方法優(yōu)化研究

隨著醫(yī)療信息化與大數(shù)據(jù)技術的快速發(fā)展，醫(yī)院財務管理正邁入大數(shù)據(jù)時代。海量數(shù)據(jù)為促進醫(yī)院財務管理效率提升、成本管控和風險防范帶來新機遇，但同時也給醫(yī)院財務內(nèi)部控制帶來前所未有的挑戰(zhàn)。在數(shù)據(jù)安全隱患加劇、系統(tǒng)整合難度增大、監(jiān)管機制滯后等問題凸顯的背景下，亟須創(chuàng)新醫(yī)院財務內(nèi)控方法，充分利用數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢，完善風險防控體系，提升財務管理水平。

一、大數(shù)據(jù)時代財務管理新特征

大數(shù)據(jù)時代的到來為財務管理注入新動能，催生一系列新特征。第一，大數(shù)據(jù)技術如Hadoop、Spark等分布式計算框架的廣泛應用，使海量財務數(shù)據(jù)的實時處理成為可能。企業(yè)可通過對銷售、采購、庫存等環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的整合分析，動態(tài)優(yōu)化資金配置，提升資金使用效率。第二，人工智能算法如深度學習、強化學習等在財務領域得到創(chuàng)新應用，助力企業(yè)智能化決策。例如，機器學習算法可通過對歷史財務數(shù)據(jù)的訓練，構建預測模型，準確預測現(xiàn)金流、識別欺詐風險，為財務決策提供科學依據(jù)。第三，區(qū)塊鏈技術為財務業(yè)務流程再造提供新思路。基于區(qū)塊鏈的分布式賬本、智能合約等特性，可實現(xiàn)財務業(yè)務的去中心化協(xié)同與自動化執(zhí)行，提升業(yè)財數(shù)據(jù)一致性，降低人工成本。由此可以看出，數(shù)據(jù)驅動、技術賦能成為財務管理的新范式，推動財務職能從事后核算向事前規(guī)劃、事中控制、事后分析的全過程管理轉變，為企業(yè)創(chuàng)造更大價值。

二、大數(shù)據(jù)時代醫(yī)院財務管理內(nèi)部控制面臨挑戰(zhàn)

（一）數(shù)據(jù)安全與隱私保護風險增加

隨著電子病歷系統(tǒng)、醫(yī)保結算系統(tǒng)等醫(yī)療信息化平臺的廣泛應用，海量患者就診信息、財務結算數(shù)據(jù)不斷產(chǎn)生，其中不乏個人身份、病情診療等敏感信息。然而受制于傳統(tǒng)IT架構，多數(shù)醫(yī)院的數(shù)據(jù)安全防護體系存在諸多隱患。一方面，基于賬號密碼的單因子身份認證機制易被破解，內(nèi)部人員借由特權賬號非法獲取財務數(shù)據(jù)的情況時有發(fā)生。針對特定患者的腎透析記錄被泄露即是佐證。另一方面，多數(shù)醫(yī)院尚未建立數(shù)據(jù)全生命周期管理機制，缺乏對原始數(shù)據(jù)采集、傳輸加密、訪問審計、銷毀等環(huán)節(jié)的安全管控。這使得財務數(shù)據(jù)在匯總分析、交互共享等復雜應用場景中極易發(fā)生泄露。需要警惕的是，一旦患者就診信息被非法獲取并公開出售，不僅將危及患者隱私，也將引發(fā)聲譽危機，動搖醫(yī)患信任基礎。

（二）財務信息系統(tǒng)整合難度加大

縱觀醫(yī)院信息化建設現(xiàn)狀，多數(shù)醫(yī)院財務管理系統(tǒng)呈現(xiàn)煙囪式、碎片化的特點。醫(yī)院內(nèi)部財務相關業(yè)務數(shù)據(jù)分散在不同的業(yè)務系統(tǒng)中，如HIS系統(tǒng)記錄患者費用信息、LIS系統(tǒng)記錄檢驗項目信息、PACS系統(tǒng)記錄醫(yī)學影像信息等，這些系統(tǒng)往往由不同廠商開發(fā)，數(shù)據(jù)標準、接口規(guī)范不一，缺乏橫向集成。以醫(yī)保結算為例，費用信息需從醫(yī)院收費系統(tǒng)傳輸至醫(yī)保結算系統(tǒng)，其間涉及數(shù)據(jù)格式轉換、字段映射等繁雜流程，稍有差錯便會影響結算進度。加之醫(yī)療技術更新迭代速度快，大型設備、高值耗材頻繁引入，相關財務數(shù)據(jù)難以及時納入管理視野。財務信息孤島現(xiàn)象突出，數(shù)據(jù)共享困難，影響了成本核算、績效考核等管理活動的精準性。此外，第三方支付滲透、移動醫(yī)療興起也對傳統(tǒng)財務流程形成沖擊。患者通過微信、支付寶繳費，相關交易數(shù)據(jù)未能與HIS系統(tǒng)無縫對接，易產(chǎn)生賬實不符問題。

（三）實時監(jiān)控與預警機制不完善

大數(shù)據(jù)時代，實時監(jiān)控與預警機制已成為醫(yī)院財務內(nèi)控的重要議題，但當前實踐中仍存在諸多不足。筆者調(diào)研發(fā)現(xiàn)，醫(yī)院財務運行風險點多面廣，涉及收費、結算、成本核算、資金管理等各業(yè)務環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)財務監(jiān)管模式主要依靠事后審計，難以對風險事項進行實時跟蹤和及時預警。以不合理檢查為例，患者重復進行CT、核磁共振等大型檢查屢見不鮮，而相關費用數(shù)據(jù)直到事后才能進入財務視野，預警空間有限。藥品流失是另一大頑疾，盡管多數(shù)醫(yī)院引入電子發(fā)藥系統(tǒng)，但若缺乏實時盤點機制，藥品從入庫、領用到費用結算的全流程監(jiān)管仍難以實現(xiàn)，易滋生內(nèi)外勾結、藥品變現(xiàn)等違規(guī)行為。資金使用效率問題同樣堪憂，醫(yī)院往往通過月度、季度報表分析資金狀況，缺乏對資金收支實時動態(tài)的掌握。一旦出現(xiàn)臨時資金缺口，難以及時預警并調(diào)度周轉，影響醫(yī)療業(yè)務的連續(xù)性。

（四）數(shù)據(jù)分析能力與人才儲備不足

目前，多數(shù)醫(yī)院財務部門對海量異構數(shù)據(jù)的治理開發(fā)利用尚處于起步階段。以預算管理為例，財務人員往往采用Excel等傳統(tǒng)工具進行人工匯總分析，面對海量業(yè)務數(shù)據(jù)，效率低下且易出錯。以醫(yī)保控費為例，DRGs、按病種付費等新型支付方式對醫(yī)療服務成本核算的顆粒度、準確性要求大幅提升，單純依靠財務人員手工統(tǒng)計已難以滿足需求。以醫(yī)院投融資決策為例，僅依賴財務人員對歷史財務報表的趨勢外推已難以支撐大型項目論證，亟須引入疾病譜分析、區(qū)域競爭態(tài)勢評估等多源數(shù)據(jù)深入挖掘洞見。此外，多數(shù)醫(yī)院尚未建立健全的財務數(shù)據(jù)治理機制，部門間缺乏主數(shù)據(jù)標準，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，財務人員常需花費大量時間清洗甄別數(shù)據(jù)，分析效率大打折扣。

三、大數(shù)據(jù)時代醫(yī)院財務管理內(nèi)部控制方法優(yōu)化對策

（一）構建多層次數(shù)據(jù)加密與訪問控制體系

面對日益凸顯的醫(yī)院財務數(shù)據(jù)安全隱患，構建多層次的數(shù)據(jù)加密與訪問控制體系已成為當務之急。在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，可引入同態(tài)加密技術，實現(xiàn)對原始財務數(shù)據(jù)的加密處理，即使數(shù)據(jù)在傳輸過程中被竊取，也難以被解密還原，從源頭降低數(shù)據(jù)泄露風險。對于重要財務數(shù)據(jù)，如涉及商業(yè)秘密的合同信息、保密藥品采購信息等，可采用區(qū)塊鏈技術進行存儲，利用其去中心化、防篡改等特性，確保數(shù)據(jù)不可抵賴性與安全性。在數(shù)據(jù)訪問環(huán)節(jié)，醫(yī)院可結合實際業(yè)務場景，對不同財務數(shù)據(jù)實行分級授權管理。例如，對于涉及患者隱私的費用結算記錄，僅授權收費人員查看，而保險人員、醫(yī)生等無權訪問；對于綜合財務報表等敏感數(shù)據(jù)，則限定財務負責人、醫(yī)院決策層等高級別角色訪問。通過精細化的權限管控，遵循最小必要原則，降低內(nèi)部數(shù)據(jù)非法訪問的可能性。同時，醫(yī)院還應定期開展數(shù)據(jù)安全審計，對每一次財務數(shù)據(jù)調(diào)閱、使用行為進行詳細記錄，借助大數(shù)據(jù)分析技術，及時識別異常行為，并建立實時預警機制，為及時止損提供依據(jù)。

（二）推進財務系統(tǒng)與醫(yī)療信息系統(tǒng)深度融合

打破醫(yī)院信息孤島，實現(xiàn)財務系統(tǒng)與臨床醫(yī)療信息系統(tǒng)的深度融合，是大數(shù)據(jù)時代醫(yī)院財務內(nèi)控變革的重要方向，這需要醫(yī)院高層從戰(zhàn)略高度統(tǒng)籌謀劃，制定財務信息一體化建設規(guī)劃，明確數(shù)據(jù)集成目標、原則和實施路徑。在此基礎上，醫(yī)院可借鑒互聯(lián)網(wǎng)公司數(shù)據(jù)中臺的建設思路，搭建統(tǒng)一的財務數(shù)據(jù)集成平臺。通過對HIS、LIS、PACS等各業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)的提取、清洗、轉換，形成以患者為中心的標準化財務數(shù)據(jù)池，并基于開放API實現(xiàn)與醫(yī)院其他管理系統(tǒng)的互聯(lián)互通。以日間手術患者費用信息采集為例，當患者完成術前檢查、藥品計費、手術繳費后，相關費用數(shù)據(jù)可自動匯總至財務數(shù)據(jù)池，并觸發(fā)向醫(yī)保系統(tǒng)的費用結算申請，而無須人工錄入，提升了費用結算的時效性與準確性。在支付結算方面，醫(yī)院可順應移動醫(yī)療趨勢，將微信、支付寶等第三方支付渠道嵌入醫(yī)院自主開發(fā)的APP，一方面為患者提供便捷的移動支付體驗，另一方面保證相關交易數(shù)據(jù)可直接回流至HIS系統(tǒng)，并與財務系統(tǒng)實現(xiàn)賬賬一致、賬實相符。對于新引入的醫(yī)療設備、耗材，醫(yī)院還可以通過RPA流程自動化等技術，實現(xiàn)采購、入庫、計費等環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的自動對接，縮短財務流程的響應時間。

（三）建立基于大數(shù)據(jù)的智能審計與風險預警平臺

醫(yī)院財務風險點錯綜復雜，傳統(tǒng)事后審計模式難以適應大數(shù)據(jù)時代醫(yī)院內(nèi)控的需求。建立基于大數(shù)據(jù)的智能審計和風險預警平臺，實現(xiàn)對醫(yī)院財務運行的實時監(jiān)測和動態(tài)管控，成為業(yè)界的共識。在技術架構上，智能審計平臺需要打通財務、醫(yī)療、藥品、耗材等各業(yè)務條線數(shù)據(jù)，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫，D7XtJhATm+0e8CKaKnh09Q==并利用ETL工具實現(xiàn)數(shù)據(jù)的抽取、清洗和轉換。在此基礎上，平臺可嵌入機器學習算法，對海量財務數(shù)據(jù)進行深度挖掘，識別隱藏在數(shù)據(jù)中的風險因子。例如，通過對患者的診療數(shù)據(jù)、檢查費用數(shù)據(jù)的關聯(lián)分析，平臺可及時發(fā)現(xiàn)醫(yī)生的過度檢查行為，并向醫(yī)生推送提醒信息，避免不必要的醫(yī)療資源浪費。再比如，平臺可對藥品從采購到使用的全流程數(shù)據(jù)進行追蹤分析，利用異常檢測算法，識別出藥品使用量與實際病患需求不匹配的情況，甚至可結合自然語言處理技術，對藥品說明書、用藥指南等非結構化文本數(shù)據(jù)進行語義分析，發(fā)現(xiàn)不合理用藥行為，及時預警藥品濫用風險。在資金管理方面，智能審計平臺可與醫(yī)院的收付款系統(tǒng)實時對接，通過現(xiàn)金流量表、資金存量預測等大數(shù)據(jù)模型，動態(tài)評估資金頭寸，一旦發(fā)現(xiàn)資金趨緊跡象，平臺即可向財務部門推送預警，并基于智能優(yōu)化算法，提供資金調(diào)度方案建議，確保醫(yī)院運營資金的安全與效率。

（四）培養(yǎng)復合型財務數(shù)據(jù)分析專業(yè)人才

數(shù)據(jù)分析能力已成為大數(shù)據(jù)時代醫(yī)院財務人員的核心競爭力，培養(yǎng)具備財務專業(yè)知識、數(shù)據(jù)分析技能和醫(yī)療行業(yè)洞見的復合型人才，是醫(yī)院財務轉型的關鍵一環(huán)。在人才選拔方面，醫(yī)院可打破傳統(tǒng)的學歷、專業(yè)限制，面向統(tǒng)計學、數(shù)學、計算機等相關專業(yè)招攬優(yōu)秀畢業(yè)生，為財務團隊注入新鮮血液。對于在職財務人員，醫(yī)院可借助在線教育平臺，系統(tǒng)開設Python數(shù)據(jù)分析、R語言統(tǒng)計建模等數(shù)據(jù)類課程，普及大數(shù)據(jù)理念和分析方法，并設置課程實踐環(huán)節(jié)，鼓勵財務人員將所學應用于實際工作場景。如針對成本管控的痛點，可引導財務人員運用數(shù)據(jù)可視化工具，對多維度成本數(shù)據(jù)進行探索性分析，并結合臨床路徑優(yōu)化、合理用藥等關聯(lián)數(shù)據(jù)，探究成本的影響因素，提出管控策略。類似地，針對醫(yī)保控費日益精細化的趨勢，可指導財務人員利用機器學習算法，建立DRGs付費影響因素模型，預判政策變化對醫(yī)院運營的影響，提前制訂應對預案。

四、結 語

綜上所述，醫(yī)院應充分利用大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術，構建多維度的財務數(shù)據(jù)安全防護網(wǎng)，推進財務系統(tǒng)與醫(yī)療信息系統(tǒng)深度融合，建立智能審計與風險預警平臺，培養(yǎng)復合型財務人才。

作者單位：內(nèi)蒙古呼和浩特市第一醫(yī)院