AI时代医院后勤管理面临哪些挑战？

筑医台融媒体把这个问题抛给了DeepSeek，它思考35秒后给出了回答：

据了解，在DeepSeek等高智能AI工具的落地应用之前，已有多个场景应用在医院后勤管理之中，医院后勤正迎来从“人力驱动”向“智慧驱动”的转型浪潮。深圳市宝安区人民医院二期改扩建办公室负责人张锐从医疗事业发展需求、后勤定位升级、人员结构优化及技术赋能等维度，探讨了AI时代医院后勤管理的挑战与破局路径。

张锐 / 深圳市宝安区人民医院

二期改扩建办公室负责人

医疗事业发展对后勤管理和服务的新要求

随着医疗技术的飞速进步和患者需求的日益多样化，现代医院的规模不断扩大，设备种类和数量显著增加，建筑结构也日益复杂。这些变化对后勤管理提出了更高的要求：

安全事故“零容忍”

医院建筑、设备和环境的安全性直接关系到患者和医护人员的安全。任何微小疏漏都可能引发严重的安全事故，如火灾、设备故障、建筑结构问题等。此外，医疗设备如MRI、CT扫描仪等，需要定期进行维护和检查，以确保其正常运行，避免因设备故障导致的医疗事故。

高效运营无断点

医院后勤管理需要确保医疗设备的正常运行、物资的及时供应以及环境的清洁与维护，以支持医疗一线的高效运作。以医院供应链保障为例，从手术器械消毒到药品冷链运输，后勤需构建无缝衔接的供应体系。

智慧化管理全覆盖

随着AI技术的普及，医院后勤管理需要向智能化、自动化方向发展，以提高管理效率和服务质量。例如，医院可以利用智能监控系统对医院的各个区域进行实时监控，及时发现并处理安全隐患。通过智能库存管理系统，可以实现对医疗物资的精准管理，减少浪费，确保物资供应的及时性。此外，医院还可以利用大数据分析技术，对医院的运营数据进行分析，优化资源配置，提高医院的整体运营效率等。

后勤管理和服务的重新定位

在传统观念中，医院后勤管理往往被看作是一个辅助性的、次要的部门，人员的安排和配置也常常缺乏专业性和系统性。随着医院规模的不断扩大以及对安全要求的日益提高， “后勤=辅助部门”这一刻板印象逐渐打破，后勤管理的角色和价值得以重塑。

从边缘到核心，后勤地位升级

后勤管理应当被视为医院运营中不可或缺的核心支持部门。后勤管理的质量和效率，直接关系到医院整体的运营效率和患者的安全。后勤管理的每一个环节都与医院的正常运转和患者福祉息息相关。

从经验到专业，后勤团队重构

为了确保后勤服务的高效性和安全性，后勤管理需要建立一支专业化、高素质的团队。这意味着，人员的选拔和培训需要更加注重专业知识和技能的掌握。

从传统到智能，管理模式迭代

随着科技的快速发展，后勤管理应积极拥抱AI技术，推动智能化转型，实现从传统管理模式向智慧后勤管理的转变。不仅能够提高后勤工作的效率，还能为医院节省大量成本，同时提升整体服务水平。

“人机协同”，优化后勤人员能力

人员安排是后勤管理中的关键环节。传统的后勤岗位往往被视为“安置”岗位，导致人员素质参差不齐，影响了后勤服务的质量。在AI时代，人员安排需要进行以下优化：

专业化培训

通过模拟实际工作场景的训练的大数据场景分析，对后勤人员进行专业化培训，提升其技能水平和服务意识，确保其能够胜任复杂的后勤管理工作。

智能化工具的应用

通过引入AI技术，减少对低技能人员的依赖，提升后勤管理的自动化水平。例如，利用智能监控系统、自动化设备等，减少人为操作失误。此外，通过数据分析和预测维护，可以提前发现潜在问题，避免设备故障，确保后勤服务的连续性和稳定性。

绩效考核与激励机制

建立科学的绩效考核和激励机制，激发后勤人员的工作积极性，提升整体服务质量。

AI技术在医院后勤管理中的落地场景

AI技术为医院后勤管理提供了新的解决方案，能够有效提升管理效率和服务质量。以下是AI技术在医院后勤管理中的几个应用场景：

智能监控系统

通过AI技术，实现对医院建筑、设备和环境的实时监控，24小时不间断地工作及时发现潜在的安全隐患，并自动预警。如利用AI摄像头和传感器，监控医院的火灾风险、设备运行状态等。对医院的每一个角落进行细致的监控，确保任何异常情况都能被迅速捕捉并处理。据不完全统计，智能监控可以有效地降低医院的安全事故80%以上，节约巡更人员60%。

预测性维护

利用AI算法对医疗设备进行预测性维护，提前发现设备故障的迹象，避免设备突然停机影响医疗服务。预测性维护系统还可以根据设备的使用频率和维护历史，智能地安排维护计划，确保设备始终处于最佳工作状态，AI 算法维护可以降低维修成本30%以上。

物资管理优化

通过AI技术优化物资管理，实现物资的自动化采购、库存管理和配送。例如，利用AI算法预测物资需求，自动生成采购订单，减少库存积压和物资短缺。AI系统还可以实时监控库存水平，自动调整采购计划，确保医院始终有足够的物资供应，满足日常运营和紧急情况的需求。可以提高效率30%以上，节约资金周转成本。

能源管理

利用AI 技术可以快速生成对医院建筑的能源基础分析和应对分析。给管理者提供更为合理的决策依据，与传统的节能分析相比，AI数据分析和应对可以医院建筑节约5%-10%的成本。

环境管理

利用AI技术优化医院的环境管理，确保医院的清洁、消毒和空气质量。温湿度自动调整，确保医院环境的稳定和舒适。

成本分析和控制

使用新的AI应用如DeepSeek等，可以快速地收集和借鉴世界先进的案例和成果，对所管辖医院的成本进行对标分析。如每万平米清洁费、每万平米保安费、每万平米维修费，每万平米能源费等，可以更有效地控制成本。

方案编制等

使用DeepSeek等工具，日常工作，编制工程方案、绘图、写报告就变得轻松起来。后勤人员等于拥有了一个强大的助手，其关键还在于后勤人员时时处在一个高效的平台，可以随时咨询、使用和更新。

AI时代提升后勤管理和服务质量的策略

AI时代医院决策者需要从以下几个方面入手：

顶层设计，纳入医院战略

将后勤管理纳入医院的整体战略规划，明确后勤管理的目标和任务，确保后勤管理与医疗服务同步发展。例如，随着医院规模的扩大，后勤管理需要考虑如何优化资源配置，提高服务效率，以满足日益增长的医疗需求。

技术选型，验证AI提升能力

引入智能监控系统、自动化设备、预测性维护系统等，提升后勤管理的效率和安全性。

人才培养

后勤人员不仅需要掌握基本的管理技能，还应了解最新的技术趋势，如人工智能、大数据分析等。此外，医院可以与高校合作，引进兼具医疗和AI技能的复合型人才，为后勤管理注入新鲜血液，推动智能化进程。

结论

医院智慧后勤成功的转型需要技术、人才与制度的协同进化。这不仅意味着投资于新技术和设备，更重要的是培养一个能够适应新技术的团队，并建立一个支持创新和持续改进的文化。通过从根本上提升后勤管理的质量，为患者和医护人员提供一个更加安全、高效的服务环境。

作者简介

张锐，深圳市宝安区人民医院二期改扩建办公室负责人。中南大学工程管理硕士，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。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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