“一院多区”模式下医院建设运维管理一体化实现路径探索

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文 / 刘芳  张辉(首都医科大学附属北京同仁医院)

引  言

近年来，随着医疗卫生体制改革的不断深入，以及国家对大型医院分院区建设的高度重视，为更好地提供优质高效的医疗服务，一大批公立医院已逐步发展成为“一院多区”的格局^[1]。“一院多区”模式一方面有效推进了医疗卫生功能的疏解转移，促进了医疗卫生资源均衡布局，保证了首都卫生健康事业的高质量发展，另一方面院区定位不精准、管理体系不完善、人才储备不足、全面预算执行不到位、信息化建设不统一等“一院多区”模式下的常见问题，也为医院的整体运营管理带来了困难和挑战^[2]。因此寻求最优的 “一院多区”管理模式，使之获得最佳成效，成为目前医院管理者亟待研究和破解的课题。而通过信息化手段加持，采用建设运维管理一体化的方式，将有效改善“一院多区”模式的现有问题。

“一院多区”模式下医院建设运维管理一体化的可行性分析

国务院办公厅于 2021 年发布了文件《国务院办公厅关于推动公立医院高质量发展的意见》，意见中专门提出了强化信息化支撑作用，推动云计算、大数据、物联网、区块链、第五代移动通信（5G）等新一代信息技术与医疗服务深度融合。推进电子病历、智慧服务、智慧管理“三位一体”的智慧医院建设和医院信息标 准化建设^[3]。同年北京市卫生健康委员会发布了《北京市医疗卫生设施专项规划（2020 年—2035 年）》，提 出了北京市医疗卫生机构要以“新基建”为抓手，加快科技创新应用，健全基于互联网、大数据技术的信息系统建设。^[4]

以政策为引导，“一院多区”的建设运维管理一体化则可以借助信息化手段，利用 BIM 、GIS、数字孪生等智能建造技术以及能源管理系统、综合运维平台等智慧软件平台，在规划阶段即统筹考虑包含设计、施工、运行、维护在内的全生命周期的一体化管理。

三维模型是建筑工程的 BIM 技术核心，通过精细的模型搭建，可以保证医院建筑模型信息的完整性， 使之成为医院的整体信息库。通过丰富的模型信息，在设计阶段，医院管理人员可以以可视化的形式对建筑整体效果进行查看，同时也可作为图纸的查漏补缺，利用模型进行设备场地、预留预埋确认、管道综合优化等，保证后期运维的空间预留及净高要求。在施工阶段，通过结合 IoT 物联网技术，依托摄像头、传感器等设备，采集人、机、料、法、环等关键生产要素，可实现施工现场的高效管理。运行阶段，以 BIM 模型为基 础，结合各类智慧管理平台，则可实现医院的精细化智慧化管理^[5]。

数字孪生是一种由物理实体的数字模型和实时数据集组成的虚拟实体，同样也可以基于 BIM 模型进行搭建。它可以应用于各种领域。数字孪生是一个复杂的技术系统，涵盖了物理模型的创建、实时数据采集、数据分析与处理、可视化界面、实时控制与优化等多个方面。使用的主要技术包括物联网、人工智能、 大数据、仿真等。医院以数字孪生技术为基础构建的智慧院区运维管理平台，可实现数字化协同，让“一院多区”的建筑变成一个能够全面感知的容器和载体，将物联数据融入可视化立体场景中，结合平台的自动预警、主动式运维等功能，为医院管理者提供集中、高效、便捷、多样的管理模式^[6]。

当前已经是人工智能的技术爆发期，DeepSeek 的问世让人们看到了人工智能的应用前景。抛开 AI 在 智慧医疗方面的应用，在医院建设、运维方面同样有着广泛的应用场景，例如施工现场的人脸识别、场景行 为识别、生产过程异常识别、钢筋加工与捆扎监视、空调负荷预测和电力需求预测等。并且通过数据驱动， 可以使建筑设备进行故障自诊断、运行自学习，实现建筑设备运行控制的自我优化^[7]。

矩阵式管理是一种组织结构形式，其特点在于打破了传统的职能型或直线型管理模式，通过横向与纵向的双重管理线，建立跨部门、跨层级的协作机制，形成项目管理与职能管理相互交织的网状结构。这种模式能够灵活调配资源，提升决策效率和执行力，促进跨部门沟通与协作，加强各部门之间的沟通和协作， 使得重大事项决策、重要干部任免、重大项目投资决策等能够更加高效地进行，实现资源的优化配置和信息的快速流通。^[8]在医院建设运维管理中，合理设置矩阵式管理架构，同步叠加职能型垂直架构与项目型水平架构，可有效保证建设运维管理的一体化整合。

“一院多区”模式下医院建设运维管理一体化的实现路径探究

顶层设计是建设运维管理一体化落地的战略基石，需通过系统性规划解决多院区资源整合的底层逻辑矛盾。通过制定《多院区规划设计白皮书》《多院区通用医疗设备目录》《多院区统一施工技术导则》《多院区运维管理标准化手册》等标准化指导文件，在顶层规划阶段即确保空间规划、设备选型、能耗指标、信息系统建设、施工工艺以及运行维护等方面的多院区一致性，为医院多院区建设运维管理一体化打下良好基础。

在项目启动初期，合理可行的规划设计方案可以有效地减少后期建设运维成本。通过《多院区规划设计白皮书》来明确各院区功能定位，在新建院区时即可合理分配医疗、教学、科研、管理等功能的面积指标，避免重复建设，以最大限度高效利用各院区建筑空间，保证医院效益最大化。

在白皮书中同样需制定各专业《统一技术措施》，以实现各院区各系统技术参数的一致性。通过对模块化功能空间的参数进行标准化设置，可保证建设及运维阶段设备参数的快速适配。以标准病房为例，通过统一技术措施进行约束，统一房间面积、床位设置、医疗气体需求、水暖空调以及电气系统等各系统参数，实现多院区标准化。进而在建设过程中，以样板间形式即可快速完成对病房区域的功能确认，避免多院区间同一功能的差异化存在影响建设进度。《统一技术措施》中也可应对 BIM 模型的参数设置要求，尤其是当项目通过 BIM 进行正向设计时，标准化的参数将有效指导施工建设，同时也便于后期接入运维管理系统。

在一院多区模式下，构建智慧化建设运维体系是保证建设质量并实现后期智能化运维管理的关键。在 规划设计及施工建设阶段，通过“BIM+IoT”技术，优化管道综合，合理安排工序，实现高效地施工管理。在运维阶段，建立多院区后勤综合运营管理平台，并接入 BIM 模型，是实现运维数据整合与智能分析的关键。

医院在运营过程中，大量的设备产生了大量数据并消耗了大量能源，这些设备信息与能耗数据分散在 各个院区和不同的系统中，形成了数据孤岛，难以发挥数据的价值。通过后勤综合运营管理平台，能够将这些分散的数据进行整合，实现数据的集中管理和共享，为智能分析提供数据基础。而借助 BIM 模型，则可将设备状态信息、实时能耗数据、设备管理操作进行可视化，为后勤管理创造极大便利。

AI 驱动的故障预测与资源优化是数据整合与智能分析的核心应用。通过对设备运行数据的实时监测和分析，利用机器学习算法建立设备故障预测模型，提前预测设备可能出现的故障，实现设备的预防性维护。以医院的中央空调系统为例，通过安装在设备上的传感器，实时采集温度、压力、流量等运行数据，利用大数据分析技术对这些数据进行分析，预测中央空调系统的能耗趋势。当发现能耗异常升高时，通过分析可能的原因，如设备故障、运行参数不合理等，及时采取相应的措施，如调整设备运行参数、进行设备维修等，实现能源的优化利用，降低能耗成本。

在资源优化方面，利用 AI 技术对医院后勤运维的人力、物力、财力等资源进行合理配置。在物资管理方面，通过分析物资的使用情况和库存水平，实现物资的精准采购和库存管理，避免物资积压和浪费，提高资源利用效率。通过 AI 驱动的故障预测与资源优化，医院能够实现运维管理的智能化和精细化，提升整体运营效率和服务质量。

在一院多区模式架构下，优化组织架构、再造业务流程成为实现建设运维管理一体化的核心要点。通过矩阵式管理架构，全面统筹规划建设管理、总务管理、商务管理、物资管理以及一站式服务等关键职能。 各职能部门职责明晰，协同作业，与医疗部门业务相互独立又相互配合，专注致力于后勤综合管理事宜。 凭借资源的统一调配，得以实现对预算、招标以及采购等业务的集中管控，切实推进多院区一体化管理进 程，进而提升医院整体运营效率。

在专业人才培养方面，医院应制定系统的培训计划，例如定期组织运维人员参加专业技能培训；邀请行业专家进行授课，讲解最新的运维技术和管理理念；开展内部培训和经验分享活动；鼓励运维人员参加职业资格考试和技能竞赛，提升其专业水平和竞争力等。通过实施岗位管理改革和建立科学的绩效考核机制，调动员工积极性，让员工快速成长。 ^[9]

在管理流程中，需考虑优化完善成本控制。成本控制维度可包括能耗降低率、物资采购成本降低率、维修成本控制率等指标。能耗降低率通过对比不同时期的能源消耗数据，评估医院在节能降耗方面的成效；物资采购成本降低率统计通过优化采购流程、集中采购等方式实现的成本降低比例；维修成本控制率衡量维修费用的控制情况，避免不必要的维修支出。

结论与展望

尽管一院多区模式下医院建设运维管理一体化效果显著，但在实际推进过程中，仍面临诸多挑战。例如 多院区由于建成年代跨度较大，机电设备运维涉及多个品牌，运维难度较大；新老院区的管理标准和管理手段不统一，后勤响应速度不一致等；^[10] 医院在建设运维管理中涉及大量的设备、系统和数据，不同院区可能采 用不同的技术标准和信息系统，导致技术集成难度大；各院区之间的数据格式、接口标准不一致，使得数据在 整合和共享过程中面临重重困难，难以形成有效的数据资产，制约了数据分析和决策支持的能力。

管理模式创新滞后于技术发展也是当前面临的重要问题。随着信息技术在医院运维管理中的广泛应用，传统的管理模式已难以适应新的发展需求。部分医院在组织架构上仍然沿袭传统的层级式管理，信息传递效率低下，决策过程繁琐，无法及时响应多院区运维管理中的突发情况。在绩效考核方面，缺乏对运维管理创新和技术应用成效的有效评估，导致员工对新技术的应用积极性不高，阻碍了一体化建设的推进。

为应对上述挑战，一院多区模式下医院建设运维管理一体化应朝着深化技术应用与服务拓展的方向发展。深化 AI 与数字孪生技术在运维场景的应用是未来的重要方向之一。AI 技术在设备故障预测、能源管理优化等方面具有巨大潜力。通过对设备运行数据的实时监测和分析，利用机器学习算法，建立设备故障预测模型，能够提前发现设备故障隐患，实现设备预防性维护，降低设备故障率，提高设备的运行效率。 在能源管理方面，AI 技术可以根据医院的用能规律和实时需求，智能调整设备的运行参数，实现能源的优化配置，降低能源消耗成本。

数字孪生技术则能够构建医院物理实体的虚拟模型，实现对医院运维管理的实时监控和模拟分析。 通过数字孪生模型，管理者可以直观地了解医院设备设施的运行状态、人员流动情况、物资库存情况等，及时发现问题并采取相应的措施。在医院扩建或改造项目中，利用数字孪生技术可以对项目方案进行模拟 和评估，提前发现潜在问题，优化项目方案，降低项目风险。

通过深化 AI 与数字孪生技术在运维场景的应用，一院多区模式下医院建设运维管理一体化将不断完善和发展，为提升医院的运营管理水平注入新的活力。

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