嵌入DeepSeek的醫療服務成本精細化管理研究

【摘 要】 醫療服務成本精細化管理是公立醫院適應醫保支付方式改革、實現高質量發展的核心挑戰。傳統管理模式因數據孤島、決策滯后與被動管控等局限，難以滿足DRG/DIP政策下“病種成本精準核算、資源動態優化配置”的需求。DeepSeek與智能體的嵌合，可突破多源數據融合、隱性成本解析與資源動態調度等關鍵技術，形成覆蓋藥品耗材管理、醫療設備運維及人力資源配置三大核心場景的精細化管控體系。文章主要探討以DeepSeek技術為內核，嵌入醫院智能體實現醫療服務成本精細化管理的應用潛力，并解析嵌入DeepSeek的醫院智能體在醫療服務成本精細化管理中三大核心場景的應用邏輯和實施路徑，旨在為公立醫院的“價值醫療”轉型提供有益參考。

【關鍵詞】 DeepSeek； 智能體； 醫院成本； 精細化

【中圖分類號】 F234.3；R197" 【文獻標識碼】 A" 【文章編號】 1004-5937（2025）11-0062-07

一、引言

隨著全球人口老齡化進程的加速，老年人口比例不斷上升，對醫療服務的需求隨之增加，尤其是慢性病的長期治療和管理。這不僅導致直接醫療費用在整體醫療成本中所占比重逐漸上升，而且促使醫療技術與設備更新換代的成本提高。同時，人口老齡化加劇了醫療資源分配不均的問題，特別是在城鄉之間，導致看病難、看病貴的問題。因此，醫療服務系統正面臨著成本持續攀升與資源優化配置的雙重挑戰。根據《2023年我國衛生健康事業發展統計公報》，2023年我國衛生總費用初步核算為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個百分點。醫療服務項目成本管控是醫院運營管理的重要環節，不僅為醫療服務項目價格制定提供數據支撐，而且為醫院全面了解項目盈虧情況、發現虧損點并進行針對性成本管控提供了有力抓手[ 1 ]。傳統醫療服務成本管理模式長期受制于人工操作的局限性，呈現出數據割裂化、決策經驗化、管控被動化的系統性困境（醫療機構雖掌握海量運營數據，卻因信息系統孤島化、分析工具滯后性等問題，難以穿透科室層級的粗放核算，更無法捕捉設備空轉、耗材冗余、人力錯配等隱性成本流失）；藥械供應鏈協同低效導致的“三角債”困局，進一步加劇了資源配置失衡，而醫保支付方式改革與DRG/DIP全面推行，也對成本精細化管控提出了更高要求[ 2-3 ]。2025年我國醫療改革正從“治病”轉向”治未病”，從“規模擴張”轉向“價值醫療”，傳統粗放式成本管理模式已難以適應現代醫院高質量發展的要求。

人工智能技術的突破性發展為破解這一困局提供了全新范式。醫院智能體是以機器學習、自然語言處理及預測分析等人工智能技術為核心，能夠優化并自動化醫院運營服務的智能化實體。借助DeepSeek的多模態數據融合技術，該智能體能夠深度整合醫院HIS、SPD及HRP等核心系統數據源，同時依據特定領域的專業知識庫，進行精準適配與模型優化。由此構建的嵌入式醫院智能體，專為醫療服務項目成本管理場景設計，依托網絡實時交互能力，推動AI大模型從“靜態知識庫”向“動態智能體”躍遷，最終實現醫療服務成本管理從粗放式經驗驅動到精準化數據治理的范式升級[ 4 ]。本文以嵌入DeepSeek的智能體為技術載體，聚焦醫療服務成本管理從“經驗粗放”向“數字智能”轉型的核心命題，通過構建“感知—決策—執行”閉環控制系統，突破多源異構數據實時融合、隱性成本動因智能解析、資源消耗彈性預測等關鍵技術，形成覆蓋“院級—科室—病種”三級管控維度的精益化管理體系。

二、嵌入DeepSeek的醫院智能體與醫療服務項目成本管理場景適配性

藥品耗材管理、醫療設備運維和人力資源配置是醫療服務項目成本管理的三大核心場景，醫院內部系統復雜，數據孤島普遍，傳統醫院智能體難以實現跨系統實時數據聯動。DeepSeek的技術特性可以助力智能體實現多模態數據融合，自動化ETL工具鏈，結合醫療場景的專業性與AI技術的通用能力，優勢互補共同構建“需求—技術—場景”三維協同機制，將碎片化的醫療行為數據轉化為可執行的成本管控策略。

（一）藥品耗材管理場景

醫院智能體可通過管理庫存數量、自動生成補貨訂單、跟蹤效期及批次等基礎功能實現流程標準化，但其依賴歷史數據的局限性導致動態需求預測能力不足，易出現“采購—存儲—使用”環節割裂的痛點，難以應對突發公共衛生事件或季節性波動。DeepSeek利用其機器學習能力解析文本、提取關鍵信息，并建立疾病—癥狀—治療關聯網絡，分析用藥趨勢、科室消耗規律及流行病、政策等外部因素，提升補貨精準度，同時整合供應商交貨周期與價格波動數據優化采購策略，并利用NLP解析醫囑文本，監測超量處方或用藥沖突風險；建立風險分層應對機制，部署對抗性訓練模塊，通過生成對抗網絡（GAN）模擬藥品價格異常波動、DRG分組規則突變等壓力場景，提升模型魯棒性。比如，DeepSeek預測流感季抗生素需求激增后，醫院智能體可提前鎖定庫存并調整配送計劃，避免臨床斷貨；同時AI工具檢測到某科室耗材異常消耗時，可觸發人工核查以排查操作浪費，展現“預測—響應—協同”的智慧化管理價值。

（二）醫療設備運維場景

醫療設備運維場景中，醫院智能體能夠通過記錄設備使用時長、計劃性維護提醒及報修流程管理等基礎功能支撐日常運維，但其被動響應故障的模式缺乏預測性維護能力，設備利用率統計顆粒度也較粗。DeepSeek可以利用時序分析能力整合多模態信息，基于CT機電流波動、MRI冷卻液溫度等傳感器數據，結合歷史故障記錄預測潛在風險并提前干預，實現預測性維護；同時基于手術排班和患者流量預測動態調度設備資源，如優先分配高負荷設備至緊急手術，并通過NLP解析維修手冊和工單記錄輔助工程師快速定位故障。二者協同降低設備故障率，延長使用壽命，并通過智能調度提升DSA、放療等大型設備的日均使用時長。比如，DeepSeek依據MRI振動數據預測線圈組件即將達到使用時效，觸發智能體自動訂購配件并安排維護，避免檢查延誤；同時，AI能夠根據次日的手術安排，智能地將閑置的超聲設備調配至門診，從而有效緩解高峰時段的壓力，形成“感知—預測—自治”的運維閉環。

（三）人力資源配置場景

人力資源配置場景中，醫院智能體可通過排班管理、考勤統計及績效數據匯總實現基礎人力管理，但其依賴固定規則的模式難以靈活應對急診激增等突發需求，且缺乏員工技能與任務匹配的精細化分析。DeepSeek可以利用其擅長的自然語言處理（NLP）和知識圖譜構建，結合門診預約量、住院周轉率及流行病數據動態預測科室人力需求峰值，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，同時通過分析手術成功率、患者滿意度等歷史數據構建醫護人員能力畫像矩陣，輔助精準任務指派。二者協同實現彈性人力調度，既減少高峰人力短缺與低峰冗余，又通過匹配患者病情復雜度與醫護團隊經驗提升服務質量。比如，DeepSeek預測一周后寒潮會導致周末急診量增加20%，智能體可自動調配跨科室急診組織人員支援并優化排班優先級；同時AI根據護士PICC置管等技能標簽，為腫瘤科等重癥患者精準分配專項護理人員，確保患者得到及時且專業的護理服務，推動資源配置從“規則驅動”向“數據—彈性—人性化”的智慧模式升級。

嵌入DeepSeek的醫院智能體與成本管理場景適配機制如圖1所示。

三、嵌入DeepSeek的醫院智能體在醫療服務成本精細化管理中的應用實踐分析

B醫院是集醫療、教學、科研、預防、保健為一體的三級綜合性醫院，在技術實力、管理實力、財務實力和社會責任實力等方面始終走在醫療創新前沿。B醫院建設了全場景智能體，即以用戶體驗為中心，將云計算、人工智能等新技術應用于醫、教、研、管各個領域，實現了醫院人、財、物的全面協同管理，同時，基于場景智能化理念，構建了具備“可生長”特性、易于演進的醫院智能體，全力打造全方位覆蓋的智慧醫院體系，當前已實現多場景協同應用智能管理。B醫院積極建設了院前急救、智慧安防、患者服務、一體化互聯網醫療健康服務、智慧病房以及遠程診斷等一系列應用場景，以此不斷提升醫療服務質量，優化運營效率，并顯著改善患者的就醫體驗。

（一）醫療服務成本管理智能體的DeepSeek嵌入過程

DeepSeek憑借其開創性的模型架構設計和多模型技術融合力，可以開發高效的智能工具，優化醫療工作流程，其發展路徑更接近“實用主義AGI”，強調低成本、高可控性，適合專業領域且需定制化的場景，其國產化屬性又與醫療行業信創要求高度吻合，能夠為醫院提供更加安全、可靠的技術支持[ 5 ]。B醫院一直十分重視醫療服務成本的精細化管理，積極探索將先進的信息技術應用于日常運營管理中。以DeepSeek（深度求索）為代表的中國AI技術，憑借其在文本生成、圖像生成等領域的強大表現，為醫院醫療服務項目成本管控智能體的高質量發展提供了新的契機。

2025年伊始，B醫院便著手將DeepSeek技術嵌入其醫療服務成本管理智能體系統中。B醫院在人工智能領域深耕細作多年，積累了豐厚的臨床數據與實踐經驗，對醫院而言，本次嵌入DeepSeek不僅是技術升級，更是適應醫保支付方式改革、提升運營效率、實現高質量發展的戰略選擇。本次嵌入過程主要分為四步（如圖2所示）：第一步，基礎設施升級。為了搭建支持AI運行的網絡與數據平臺，實現多源醫療數據實時交互，醫院進行了專網部署，覆蓋院內手術室、急診科、財務部門、藥劑部門、醫保部門、物資管理部門等關鍵區域，確保網絡時延lt;10ms，支持海量設備接入。第二步，核心場景嵌入。為了驗證DeepSeek與醫院智能體的協同效能，在核心場景嵌入階段，醫院以DeepSeek作為核心AI引擎，針對藥品耗材管理、醫療設備運維、人力資源配置等關鍵場景進行定制化開發。例如，通過醫療成本專用Embedding模型，實現醫囑文本、影像報告與非結構化日志數據的語義對齊，從而突破數據孤島制約。這一過程涉及對模型的細致評估，確保其在捕捉文本細微差別、滿足實時響應需求以及適應醫療領域專業術語和語境方面表現優異。第三步，全院擴展與系統集成。建立標準化醫療成本元數據庫，統一藥品編碼（采用WHO-ATC標準）、設備標簽（ISO 55000資產分類）、人力效能指標（CMI-adjusted工時）。借助IoT傳感器和移動終端，通過實時傳輸數據流，采用Apache Kafka構建高效實時數據管道，并運用ETL工具整合醫院HIS、SPD、HRP等核心數據源。第四步，持續優化與智能升級。持續跟蹤并評估DeepSeek智能體的運行效率、預測準確性及成本節約成效，同時，利用實時回傳的診療數據，不斷更新DeepSeek病種成本預測模型，以確保其適應DRG/DIP政策的最新變化。

（二）嵌入DeepSeek的醫院智能體在醫療服務成本精細化管理中的應用

B醫院通過以上四步將DeepSeek嵌入醫院智能體，旨在實現醫療服務成本管理從“經驗驅動”到“數據驅動”、從“局部優化”到“全局協同”的精細化轉型，其價值不僅體現在降本增效的量化指標上，更在于構建了適應醫保改革、政策合規與患者需求的精細化管理模式。

1.藥品及耗材管理場景：全鏈路穿透式管控與動態優化

醫院藥品耗材管理模式中還存在“采購—存儲—使用”環節割裂的痛點，易導致庫存積壓、賬實差異和成本失真等問題。為此，醫院引入了DeepSeek的醫療服務成本管理智能體，建立了涵蓋全鏈路的數字化管理體系，并運用網絡與AI技術，確保了藥品耗材從生產到使用的全生命周期透明化管理。

首先，術前智能采購與庫存優化。醫院智能體接入HIS醫囑數據、SPD供應鏈數據及手術麻醉系統，基于DeepSeek的LSTM模型，構建藥品耗材需求預測模型，同時整合HIS系統歷史診療數據、季節性疾病趨勢及SPD供應鏈信息，動態預測藥品耗材需求；增強隱私計算，在供應商協同采購環節，構建聯邦學習框架。各醫院本地部署藥品消耗預測模型，通過加密梯度交換實現跨院區聯合訓練，在保護各機構數據隱私的前提下，準確預測區域藥品需求波動。

其次，術中耗材精準核銷。在手術室部署智能體RFID智能耗材柜與DeepSeek的AI視覺識別系統，RFID智能耗材柜與AI視覺識別系統采取“拿取即綁定”術者—患者—手術編號，耗材取出時自動綁定術者、患者及手術編號，實時同步至HIS系統，實現耗材使用過程的實時追蹤與記錄。同時，建立區塊鏈存證機制，對高值耗材使用記錄、設備運行日志等核心數據實施不可篡改的存證措施。比如，骨科關節置換術中，系統識別人工關節型號與使用數量，核銷準確率實現了從75%到99%的大幅提升。

最后，合規性實時監控。醫院在DeepSeek智能體中部署數據清洗引擎，通過異常值檢測和缺失值插補，確保成本核算數據的完整率不低于98%。構建醫保規則知識圖譜，通過NLP解析電子病歷與醫囑，自動攔截非必要檢查項目與違規用藥行為，降低醫保違規風險。此外，結合SPD供應鏈管理系統，建立耗材成本與醫療質量的關聯分析模型，對藥品耗材的采購、入庫、出庫、使用等全生命周期進行合規性校驗，當某術式耗材成本偏離DRG支付標準時，自動推送替代器械組合建議；針對抗生素使用強度異常科室，生成階梯用藥指導方案，全面提升醫院藥品耗材管理的合規性與透明度。

以骨科為例（見表1），在2025年2月的試點期間，得益于國家對骨科耗材集采政策的實施和行業監管的加強，醫院骨科耗材成本同比下降了1.09%。此外，通過優化庫存管理和藥品管理流程，抗生素庫存周轉天數從12天縮短至8天，藥品過期率由3.2%降至1.8%。這些改進措施，結合DRG病組成本模擬，使得醫院結余率提高至4.2%，從而在DIP支付體系中獲得了超額收益。

2.醫療設備運維場景：全生命周期價值挖掘與動態調度

醫院醫療設備管理長期面臨“重采購輕運營”的問題：設備維護主要依賴定期保養，故障預警滯后，導致非計劃停機損失；同時，MRI、CT等大型設備存在區域配置不均衡的情況，設備與臨床產出的量化關聯不足，進而影響資源配置的決策。因此，醫院引入DeepSeek智能體，通過技術創新與模式革新，結合物聯網技術和預測性分析，實現了醫療設備全生命周期價值的挖掘與動態調度，從而最大化資源利用效率。

（1）設備的預測性維護。首先，設備狀態智能監測：在MRI、CT等大型設備加裝IoT智能體傳感器，通過物聯網實時采集運行溫度、振動頻譜等參數，結合預約系統數據構建設備負荷熱力圖，通過DeepSeek的Transformer模型預測故障風險。其次，智能預警與排單：基于實時監測數據，智能體提前識別潛在故障，發出預警信號，并自動生成維護任務單，指導工程師進行預防性維護，減少非計劃停機時間，保障設備持續高效運行。最后，智能決策支持：智能體通過實時監控和數據分析，能夠提高設備利用率、減少維護成本、提升診療效率，進一步降低運營成本，提升設備整體運營效率。

（2）多院區協同優化。B醫院通過DeepSeek智能體構建了“中心化調度+分布式執行”架構（見圖3），破解了傳統模式下設備資源區域配置失衡、跨院區調度響應滯后等難題。技術架構層面，在中心調度平臺與各院區邊緣節點間建立毫秒級數據同步通道，實時采集并整合三院區設備狀態數據，形成動態更新的設備資源池。例如，當總院CT設備滿負荷運轉時，系統自動將檢查任務分流至分院閑置設備，并通過數字孿生技術綜合考量設備地理位置、交通狀況、患者緊急程度等多維度因素，生成最優調度方案。同時，通過物聯網采集設備運行參數（如CT掃描劑量、MRI序列時長），并整合HIS系統的電子病歷、DRG病組數據及患者隨訪結果，構建設備使用與臨床療效的關聯數據庫，動態調整設備分配策略。

從實施成效看，2025年2月，在急診科，移動DR設備通過跨科室調度，使得單臺設備日均使用頻次顯著提升了30%，同時超聲科在高峰期的負載壓力減輕了30%，標志著資源配置實現了從“局部最優”到“全局均衡”的跨越式升級，這一模式為區域醫療聯合體的設備集約化管理提供了可復制的實踐范式[ 6 ]。

3.人力資源配置場景：彈性調度與績效優化

人力成本是醫院醫療服務項目的重要組成部分，其合理配置和高效利用對提升醫院運營效率和醫療服務質量至關重要。在人力資源配置場景中，醫院人力成本控制存在“控量不控效”的弊端。比如：醫技人員排班固化，容易導致檢查高峰時段人力短缺與非高峰時段冗余并存；醫護人力按床護比機械配置，忽視病種復雜度差異；績效評價側重工作時長而非技術難度，抑制醫務人員價值創造等。為了全面解決上述問題，DeepSeek智能體引入了彈性調度與績效優化策略，從而重新構建了人力資源配置的邏輯框架。特別需要強調的是，在數據采集環節運用多方安全計算技術，通過加密患者特征向量與脫敏醫護信息，構建匿名化能力矩陣，同時引入可解釋性AI模塊，采用LIME方法可視化排班決策依據。

首先，動態需求預測與彈性調度。DeepSeek智能體構建融合多源數據的動態預測模型，通過整合門急診量、手術排程、DRG病組復雜度（CMI指數）、季節性流行病趨勢等關鍵醫療數據，并結合強化學習模型，能夠預測未來72小時內各科室的人力需求峰值，從而優化醫院資源分配和提高醫療服務效率。比如：通過實時分析人力資源供需狀態，針對急診、ICU等高需求科室，實施動態增補策略，確保高峰時段人力資源充足；對影像、檢驗等醫技科室，則采取靈活用工模式，根據檢查預約量動態調整人員配置，避免人力閑置。通過嵌入DeepSeek的智能體，醫院能夠實現醫技人員的跨科室彈性調度，這與重慶醫院實施的“全院一張床”模式類似，能夠有效應對高峰時段的人力資源短缺，并在非高峰時段減少冗余，從而確保人力資源的高效利用。

其次，技能驅動的精準排班引擎。嵌入DeepSeek的醫院智能體可突破傳統“一刀切”排班模式，建立“技能—任務—負荷”三維匹配算法，將醫護人員的專業技能、工作經驗與具體工作任務、工作強度等納入排班約束，生成合規高效的值班方案。技能維度：構建醫護人員能力矩陣，通過NLP解析手術記錄、病歷文書及患者評價，量化個人專長。任務維度：根據手術分級標準，手術復雜度從一級到四級不等。例如：冠狀動脈搭橋術屬于四級手術，代表手術過程較復雜，技術難度大；而闌尾切除術則屬于二級手術，代表手術過程不復雜，技術難度適中。醫院在進行手術時，會根據這些分級匹配相應技能等級的醫護團隊。負荷維度：引入疲勞度監測模型，通過可穿戴設備采集醫護心率變異指數（HRV）、血壓等生理指標，動態限制連續高強度工作時長，保障醫療服務安全與員工健康，具體成效見表2。

最后，基于能力畫像的績效雙維度評價體系。打破“計時計件”粗放模式，基于能力畫像構建“技術難度—成本效率”雙維度績效模型。技術難度維度：利用計算機視覺分析手術錄像，通過動作捕捉評估操作規范性，如腹腔鏡縫合角度誤差≤3°為優秀，結合NLP解析診斷報告，量化診療決策價值。成本效率維度：通過實時監測耗材使用量、診療路徑時長等數據，對比DRG病組成本標準值，量化資源利用效率。能力畫像動態更新：每月生成醫師個人能力雷達圖，結合歷史數據與實時表現，精準定位技術短板與成本優化空間。該體系將醫護能力量化與成本管控深度綁定，既避免了“唯技術論”的資源浪費，又規避了“唯成本論”的醫療質量風險，為醫院在DRG/DIP支付改革下實現“提質、增效、控費”三重目標提供了可落地的解決方案[ 7 ]。

四、結論及建議

B醫院嵌入DeepSeek的醫院智能體在醫療服務成本精細化管理中的應用不僅解決了數據孤島化、決策滯后性等傳統痛點，更構建了“實時感知—彈性響應—價值閉環”的管理新范式，推動醫院醫療成本管理從粗放式經驗驅動向精細化數據智能躍遷：在藥品耗材場景中，全鏈路數字化閉環實現了“采購—使用”環節的動態優化與合規穿透；在設備運維中，物聯網與預測性維護技術驅動設備資源從靜態配置轉向全局協同；在人力資源配置中，彈性調度與雙維度績效評價體系打破了“控量不控效”的僵局，為醫院適應DRG/DIP支付改革提供了系統性支撐，既保障了醫療質量與患者安全，又實現了資源利用效率的全面提升。嵌入DeepSeek的醫院智能體不僅是技術工具，更是公立醫院從“規模擴張”向“價值醫療”轉型的戰略引擎，未來需通過技術創新、生態協同與制度保障，推動醫療成本管理邁向“全域智能、動態均衡”的新階段。為進一步推廣其應用并釋放其潛力，本文提出以下建議。

（一）技術迭代與數據治理

醫療領域中，技術迭代與數據治理構成了智慧醫療發展的核心動力源泉。首先，隨著醫療數據的敏感性日益凸顯，如何在保護患者隱私的前提下實現跨機構數據共享成為關鍵挑戰。聯邦學習通過分布式機器學習框架，使得數據無需離開本地即可參與模型訓練，從而在保障數據安全的同時實現多方協作。隱私計算技術則進一步通過加密、差分隱私等手段，確保數據在傳輸和處理過程中的安全性。強化隱私計算與數據脫敏技術的深化應用，即采用水平聯邦學習框架，各醫院本地部署LSTM預測模型，僅交換加密的梯度參數，確保原始診療數據不出域；采用分層脫敏策略，對患者年齡、性別、診斷等敏感指標實施動態k值調整，實現電子病歷等結構化數據、影像報告等非結構化數據、設備日志等時序數據的全模態隱私保護。其次，建立動態數據清洗規則庫是提升歷史數據質量的重要手段。醫療數據往往存在不完整、不一致、重復等問題，此類問題會直接影響AI模型的訓練效果和泛化能力。構建動態數據清洗規則庫，能夠實時捕捉并修正數據誤差，從而確保數據的高品質與一致性。這不僅能顯著提升AI模型的預測精度，而且能增強其適應多變政策環境的能力。

（二）跨場景協同與生態構建

跨場景協同與生態構建，作為智慧醫療成本管控的又一關鍵路徑，正蓬勃發展。首先，推動智能體向科研、后勤等場景延伸，能夠全面提升醫院的運營效率和服務質量。例如：AI輔助臨床試驗設計可以通過分析歷史數據，優化試驗方案，提高試驗的成功率和效率；無人配送調度可以在醫院內部實現藥品、器械的自動化配送，減少人力成本，提高配送效率。這些智能體的廣泛應用，不僅大幅提升了醫院的運營效率，而且為患者帶來了前所未有的便捷服務體驗，共同構筑起全域智慧醫院的嶄新生態。其次，探索“醫院—醫保—供應商”三方數據互聯，是優化藥械供應鏈響應效率的關鍵。當前，醫院、醫保和供應商之間的數據孤島問題嚴重，導致供應鏈響應效率不高。通過三方數據互連，可以實現信息的實時共享和協同，優化供應鏈管理，提高藥械供應的響應速度和準確性[ 8 ]。例如，醫院借助實時數據共享機制能夠精準預測藥品需求，促使供應商按需靈活調整生產及配送計劃，醫保部門亦能依據實際使用情況高效進行費用結算，從而確保整個供應鏈條的順暢運轉。

（三）強化風險應對機制與AI可解釋性設計

在智慧醫療領域，盡管AI技術帶來了諸多便利，但其潛在風險亦不容忽視。因此，強化風險應對機制成為保障智慧醫療穩健發展的關鍵。一方面，需建立全面的風險評估體系，對AI系統的運行穩定性、數據安全、隱私保護等方面進行全面監控，確保風險發生時能夠迅速響應并妥善處理。另一方面，需制定詳盡的應急預案，包括數據備份、系統恢復、危機公關等措施，以最大程度地降低風險帶來的負面影響。同時，AI可解釋性設計也是提升智慧醫療系統可信度的重要一環。通過增強AI系統的透明度，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，而且有助于在出現問題時快速定位并修復。在智慧醫療系統的設計中，應注重算法的可解釋性，參照歐盟AI法案（Article 13）要求，建立包含輸入數據哈希值、模型版本、決策依據鏈的審計日志，確保在追求高效與精準的同時，保證安全與可信性。

【參考文獻】

［1］ 郭佩琳，段智文.戰略視角下公立醫院成本管理模式研究［J］.衛生經濟研究，2024，41（10）：90-93.

［2］ 李靜，郭斌斌，路偉.公立醫院“成本病”與醫療負擔：兼論“藥品零加成”政策的影響［J］.南方經濟，2022（9）：59-74.

［3］ 王帆，曹建海.醫保支付方式改革與公立醫院高質量發展：兼析完善公立醫院成本管理機制［J］.價格理論與實踐，2023（2）：80-83，202.

［4］ 韓斌斌，李宗澤.公立醫院成本管理體系構建及應用［J］.中國醫院，2024，28（5）：7-12.

［5］ 陳慧，張天，吳丹.基于成本動因理論的公立醫院成本管理邏輯關系構建及應用研究［J］.中國醫院管理，2024，44（11）：79-81.

［6］ 方子，陳娉婷，王軼.公立醫院一院多區管理模式下的全成本精細化核算研究［J］.中國衛生事業管理，2024，41（12）：1334-1337，1386.

［7］ 宋松，于蔚，肖燕霞，等.基于大數據的DRG成本核算管理體系建設研究：以青島大學附屬醫院為例［J］.衛生經濟研究，2022，39（7）：87-90.

［8］ 陳龍，劉勤明，葉春明，等.基于改進的NSGA2算法考慮病患公平性及醫院運作成本的病床配置優化研究［J］.計算機應用研究，2022，39（8）：2414-2421.