摘要：近年来，医院后勤智慧化平台的建设成为提升管理效率、降低运营成本的重要途径。据相关研究显示，在医疗行业数字化转型的大背景下，后勤智慧化被视为优化医院整体运营的关键环节。然而，当前众多医院后勤智慧平台面临高投入、低回报的现实困境，技术与实践脱节等问题也较为突出。随

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文/张锐（深圳市宝安人民医院二期改扩建办公室负责人）

引 言

近年来，医院后勤智慧化平台的建设成为提升管理效率、降低运营成本的重要途径。据相关研究显示，在医疗行业数字化转型的大背景下，后勤智慧化被视为优化医院整体运营的关键环节。然而，当前众多医院后勤智慧平台面临高投入、低回报的现实困境，技术与实践脱节等问题也较为突出。随着 AI技术的兴起，传统后勤平台的价值与发展方向备受关注。本文将从问题根源、技术变革、价值重构及未来方向四个方面展开深入分析。

传统后勤智慧平台的核心困境

高投入与低回报的矛盾

医院智慧后勤平台建设成本高昂，初始投入动辄数百万元至几千万元不等。例如，某三甲医院在搭建能耗管理系统时，由于基础设施老旧无法实现三级计量表全覆盖，数据采集困难，最终该系统未能发挥实际作用，沦为“摆设”。这一现象并非个例，由于定制化系统的开发周期长、成本高，而医院管理模式和设备更新速度快于系统迭代能力，进一步加剧了投资浪费。某三甲医院花费1500万元的安全管理平台，在实际操作中，连具体的灭火器数量都统计不准确。相反，系统上线后，为了保证系统的运行，还需要增加运行人员，并没有真正的降低管理成本，投入和回报不成正比。

技术与实践的脱节

平台设计多基于理想化场景，忽略实际操作的复杂性。以某医院引入“后勤一站式平台”的工单管理系统为例，由于未考虑后勤人员信息化水平低的问题，员工使用意愿差，形成“系统一套，操作另一套”的双轨现象。报修系统中设计的报修通过平台报修的数量不足10%，实际中，90%的报修仍然是电话方式，最后再由后台通过人工输入的方式进行数据统计。 此外，物联网传感器的铺设常因医院建筑结构复杂、设备分布零散而难以全覆盖，数据准确性大打折扣。

隐性成本增加

系统维护需依赖一定人力，包括数据更新、故障排查等。某案例显示，某医院后勤平台每年需额外支付20%的预算用于外包技术支持和员工培训，反而推高了运营成本。

系统部署过于匆忙

目前的后勤一体化平台在部署实施过程中过于匆忙，对于医院建筑和附属设备设施的基本资料统计口径不一致，一是未能充分利用原有设备厂家的系统和资料，二是新增加的系统和原有系统不兼容，导致后勤信息化平台“只监不控”。在实际管理中，电梯系统、空调系统等仍然依赖自身的系统。所谓的一站式后勤平台“中看不中用”或者“看着好，用着不好”，久而久之成为“展示品”。

管理和平台脱节

在实际操作过程中，医院设备设施的维保，比如空调、配电、消防、污水、医用气体、净化等都有专业的公司在实施维保，后勤智慧平台并不能提供实际的指导，平台沦为现实中的“记录员”，仅起到记录的作用。

医院后勤管理者的核心痛点

知识碎片化：设备参数散落在数十份资料中，新员工培训耗时长。

经验依赖症：一位经验丰富的员工离职可能导致污水处理设备调试效率下降40%。

响应滞后：据完全统计，员工维修响应时间平均耗时22分钟，

DeepSeek 技术的颠覆性变革

AI技术（如DeepSeek、边缘计算、自适应算法）的引入，为解决传统平台痛点提供了新思路，有望真正实现医院后勤管理的智慧化。

动态优化的成本控制

随着DeepSeek等AI 技术的发展，后勤管理能够基于具备医院建筑和后勤管理知识库的专业分析平台实现管理的智慧化。

模块化架构：通过轻量化、可插拔的模块设计，医院可按需采购功能模块（如能耗管理、工单调度），避免“一刀切”的高额投入。

边缘计算与AI预测：在本地设备端完成数据处理，减少对中心服务器的依赖，降低硬件成本。例如，AI算法可预测设备故障，提前触发维修工单，减少突发性维护开支。

减少设备投入：传统的数据收集模型可能发生深刻变化，使得小平台投入成为可能。

技术与场景的深度融合

自适应工作流：基于医院实际管理需求，AI可动态调整系统逻辑。例如，某市人民医院的中央运送系统通过智能调度算法，将派工时间从10分钟缩短至3分钟，任务完成效率提升10%。

数据驱动的价值闭环

全生命周期数据整合：利用信息技术可打通能耗、维修、资产等孤立系统，形成统一数据池。例如，某医院通过分析历史能耗数据，优化暖通系统运行策略，年节约电费11.8万元。

动态反馈机制：系统实时采集用户行为数据，自动优化功能设计。例如，通过分析工单处理时长，AI可自动调整维修优先级规则。

AI 使智慧平台给管理和员工赋能

场景1：设备管理知识引擎

案例举例：GE麻醉机Err37报警处理

传统方式

设备参数混乱：某CT机维护手册有2015/2018/2023三个版本混用

故障处置低效：工程师排查电梯异响需翻查6类文档

AI 方案

上传设备说明书/维修记录/厂商沟通邮件

自动生成结构化数据库（品牌→型号→常见故障树）

智能应用

语音提问："GE麻醉机Err37报警处理步骤"

自动输出：图文指引+关联视频教程+备件采购链接

效果数据

某院设备维修手册查询时间从15分钟降至40秒

新员工独立处理故障比例提升65%

场景2：制度流程智能助手

案例举例：30%医疗废物记录未按新规填写

制度执行偏差：30%医疗废物交接记录未按最新规范填写；

培训成本高昂：每年耗费200+小时重复讲解消毒供应流程。

AI 方案

知识库构建：

导入178份后勤管理制度+操作SOP；

自动识别冲突条款（如新旧版《危化品管理条例》差异）。

智能应用

场景化问答：

"2024年医疗废物称重记录需要谁签字？"

"暴雨天气配电房巡检要增加哪些项目？"

自动生成检查清单（支持打印/手机查看）

效果数据

某院后勤制度考试合格率从72%提升至89%；

上级检查问题项减少53%。

场景3：智能行政协作

案例举例：智能推理语音转工单。

传统方式

文档处理耗时：每月编制《能耗分析报告》需2人；

沟通信息错漏：30%的电话报修存在位置描述不清。

AI 方案

知识库构建：

接入历史报表模板/会议纪要/沟通话术库。

智能应用

自动报告生成：输入"生成4月医疗垃圾清运分析" → 输出图表+同比数据+异常项标注；

智能工单解析：语音描述"骨科护士站灯管闪烁" → 自动提取科室/位置/紧急程度。

效果数据

某院月度物资盘点报告编制时间从6小时缩短至20分钟；

工单信息缺失率下降78%。

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传统平台的价值重估：从“替代”到“共生”

尽管DeepSeek技术优势显著，但传统平台的价值并未完全消亡，而是需通过以下路径重构：

存量系统的升级潜力

现有平台的硬件基础设施（如传感器、网络架构）可通过软件升级兼容DeepSeek技术。例如，某医院在老旧能耗管理系统中引入AI算法，将人工数据分析转为自动化报告，节省了60%的人力成本。

混合管理模式的应用

传统平台可作为底层数据源，与DeepSeek技术形成互补。例如，某医院将工单系统与AI调度引擎结合，既保留原有流程的稳定性，又提升了响应效率。

行业生态的协同创新

中小型医院可通过开放API接口，接入DeepSeek技术提供商的算法服务，降低研发成本。例如，某区域医院联盟共建后勤数据中台，共享AI模型，减少重复投资。

未来方向：从“智慧化”到“智适应化”

轻量化与敏捷迭代

未来平台应摒弃“大而全”的设计，转向轻量化、可扩展架构。例如，某医院采用微服务模式，每季度根据需求新增功能模块，避免一次性高额投入。

人机协同的终极目标

系统需从“替代人力”转向“增强人力”。例如，AI助手可辅助后勤人员快速诊断设备故障，并提供维修指导，而非完全自动化。

可持续性能力建设

通过构建医院内部的数字化团队，降低对外部供应商的依赖。例如，某医院设立“后勤技术官”岗位，负责系统自主运维与二次开发，年节约外包费用超百万元。

结 语

DeepSeek时代并非传统后勤智慧平台的终结，而是其价值重构的起点。通过技术融合、模式创新与生态协同，传统平台可蜕变为“智适应化”工具，在成本控制、效率提升与用户体验间找到平衡。未来，医院后勤管理的核心在于让技术更好地适配人，这是是智慧医疗从理想照进现实的关键一步。

作

者

简

介

张锐，毕业于中南大学，获工程管理硕士学位，深入研究建筑工程、设计规划、后勤管理等相关学科，拥有超过20年的医院后勤及基建工作经验。目前任深圳市宝安区人民医院二期改扩建办公室负责人，负责医院二期改扩建项目的规划与实施，对医院基建及后勤工作的各个环节都有着深入的理解和丰富的实践经验。

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来源：筑医台