机器学习在公立医院财务分析中的运用

摘要：公立医院财务分析面临数据动态性、政策敏感性等挑战，传统方法难以应对。本文基于机器学习（ML）技术特性，构建监督学习（LSTM）、强化学习（Q-Learning）与无监督学习的差异化应用框架，揭示其在风险预警、预算优化及政策推演中的潜力，并提出“数据治理-场景分级-人机协同”三阶段路径，为公立医院智能化转型及ML非营利场景适配提供理论与政策参考。

关键词：机器学习；公立医院；财务分析

《国务院办公厅关于推动公立医院高质量发展的意见》（国办发〔2021〕18号）推动公立医院运营向质量效益型转型，财务分析面临三重挑战：①收入端多源异构性（财政补助、DRG支付等数据源）与政策波动性；②支出端公益性约束（应急支出）与成本控制的均衡难题；③传统方法难以实现跨系统动态分析。机器学习（ML）在公立医院的应用需突破三重适配瓶颈：政策敏感参数内嵌、非营利指标重构及隐私计算约束。本研究构建"技术-场景-制度"三维分析框架，重点解决：①ML算法与政策刚性、数据异质性及决策实时性的多维协同机制；②有限数据下渐进式实施路径设计。通过混合研究方法，为智能财务转型提供兼具理论创新与政策兼容性的解决方案。

一、机器学习在公立医院财务分析中的适用场景

公立医院财务管理的核心目标是在公益性约束下实现运营效率最优化，基于公立医院财务数据的多源异构性（HIS、HRP等系统）、政策敏感性（DRG/DIP改革）及决策实时性要求（响应周期），本研究从风险预警、资源配置与政策推演三维度构建ML的差异化应用框架。

（一）动态财务风险预警，时序建模与异常检测

公立医院财务风险的时滞性与隐蔽性特征（如医保欠费滚存周期均值达4.2±1.3月），要求ML模型具备动态感知能力。

监督学习。采用双向LSTM+Attention机制建模医保结算时序数据，输入变量涵盖历史回款率、患者自付比例波动等特征，预测未来季度现金流缺口。

无监督学习。构建K-means++聚类模型识别异常收支模式，通过轮廓系数（Silhouette Score）验证簇间区分度，结合Isolation Forest算法实现过度医疗支出（例如定义：耗材成本增幅Δ>20%且手术量Δ<5%）的自动化标记。

（二）精细化预算管理，动态优化与特征解析

DRG/DIP支付改革导致病种收入变异系数扩大，传统预算方法面临适配困境。

强化学习。设计Double DQN算法构建预算分配模型，状态空间S={DRG权重，病种成本弹性，床位周转率}，奖励函数R=λ1*（财政补助效能指数）+λ2*（患者满意度），实现预算调整周期压缩。

集成学习。通过随机森林特征重要性排序（Gini指数），识别高值耗材使用率、人员经费占比等关键成本驱动因子，为预算优化提供优先级决策树。

实施瓶颈。HIS系统与财务系统的数据孤岛问题导致特征维度缺失，需构建中间库实现HL7/FHIR标准下的数据映射。

（三）政策影响推演，多模态数据融合建模

基于政策文本与财务指标的跨模态关联分析，构建政策敏感性指数。

Agent-Based建模。设定虚拟患者Agent就医决策规则：价格敏感度η～N（0.6，0.1）、报销比例θ≥70%，模拟DRG权重下调10%对CMI值的冲击效应。

贝叶斯网络。将医保支付延迟、财政补助到位率等不确定性变量纳入DAG结构，计算"带量采购+医疗服务调价"组合政策下的年度赤字概率。

技术局限。政策文本非结构化特征导致NLP解析准确率偏低，需引入BERT+BiLSTM模型增强语义抽取能力。

二、实施路径与建议

机器学习（ML）在公立医院财务分析中的落地需兼顾技术可行性与管理现实约束。基于前文对适用场景及瓶颈的分析，本文提出“数据-技术-制度”协同驱动的三阶实施路径，旨在平衡创新价值与风险可控性。

（一）数据治理筑基，破解多源异构困局

公立医院需优先打通业财数据壁垒，构建标准化数据中台。

源端整合。依托《公立医院内部控制管理办法》要求，推动HIS系统、医保结算平台、财政拨付系统的接口标准化，实现医疗行为数据（如DRG病组权重）、财务数据（如应收医疗款账龄）、政策数据（如历年医改文件）的自动化归集。

指标重构。结合公益性目标，设计非营利性专属指标（如“财政补助缓冲系数”=年度财政补助/刚性支出），确保ML模型输出与医院战略目标一致。

质量管控。对历史数据缺失严重的基层医院，采用迁移学习（Transfer Learning）复用三甲医院预训练模型，通过小样本微调适配本地特征。

（二）场景分级落地，从低风险试点到系统性赋能

根据实施难度与收益预期，分阶段推进ML应用：

初级阶段（1-2年），聚焦低风险、高确定性场景。例如，基于随机森林构建财务风险预警模块，输入指标涵盖医保欠款率、药品库存周转天数等可量化数据，输出风险等级（高/中/低），供人工复核决策。此类场景数据需求低且误报容忍度高，适合快速部署。

进阶阶段（3-5年），拓展至动态优化场景。利用强化学习开发DRG支付模拟器，通过设定支付标准调整幅度、病种结构变化等参数，推演不同政策情景下的收入波动曲线，为医院争取医保谈判主动权提供数据支撑。

（三）人机协同机制，规避“黑箱”风险

为缓解模型可解释性与审计合规要求的矛盾，需建立人机交互规则。

在风险预警场景中，采用SHAP值量化各特征对预测结果的贡献度，生成可视化报告，满足财政部门对决策依据的追溯要求。

对ML输出的高风险预警或预算调整建议，设置人工审批节点。例如，当模型建议压缩某科室预算超过15%时，需经院党委会审议，防止算法偏差导致公益性目标偏离。

（四）政策配套升级，构建包容性创新生态

卫健委联合财政部出台《公立医院智能化财务分析技术规范》，明确数据采集范围（如至少涵盖3年历史财务数据）、模型备案要求（如提交可解释性验证报告）及伦理审查流程。

依托区域医疗联合体，建立ML算力共享平台（如省级医疗云），降低中小医院独立部署成本；鼓励三甲医院联合标注脱敏数据集，破解数据孤岛难题。

三、结论

本研究系统论证了机器学习（ML）技术赋能公立医院财务分析的可行路径。理论层面，通过构建“技术-场景-制度”三维适配框架，揭示了ML在动态风险预警、预算优化及政策推演中的差异化作用机制：监督学习（如LSTM）可破解医疗收入时序波动建模难题，强化学习（如Q-Learning）能够实现DRG/DIP改革下的预算动态响应，而可解释性工具（如SHAP值）的引入则为算法决策与审计合规的兼容提供了方法论创新。

实践层面，公立医院需遵循“数据筑基-场景分级-人机协同”的渐进式路径，优先在低风险场景（如异常收支检测）中验证技术有效性，逐步向复杂任务（如政策影响模拟）拓展，避免因技术冒进引发管理失控。

参考文献

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