背景分析

當(dāng)前，醫(yī)院私收費(fèi)、漏費(fèi)現(xiàn)象頻發(fā)，嚴(yán)重?cái)_亂醫(yī)療行業(yè)秩序。部分醫(yī)務(wù)人員利用職務(wù)之便，私下收取患者診療費(fèi)用，未將款項(xiàng)納入醫(yī)院正規(guī)財(cái)務(wù)系統(tǒng)；還有因收費(fèi)流程漏洞、系統(tǒng)銜接不暢、人工操作失誤等導(dǎo)致的漏費(fèi)情況，這些問題不僅損害醫(yī)院經(jīng)濟(jì)利益，更引發(fā)患者對醫(yī)院收費(fèi)公正性的質(zhì)疑，降低醫(yī)院公信力。

需求分析

（一）全流程實(shí)施監(jiān)控

和之風(fēng)控費(fèi)防漏費(fèi)系統(tǒng)需覆蓋從掛號、診療、檢查到結(jié)算的全流程。通過與醫(yī)院各業(yè)務(wù)系統(tǒng)深度對接，實(shí)時獲取診療項(xiàng)目數(shù)據(jù)，將實(shí)際開展的檢查、項(xiàng)目與系統(tǒng)預(yù)設(shè)收費(fèi)項(xiàng)目進(jìn)行比對，一旦發(fā)現(xiàn)未收費(fèi)卻已執(zhí)行的診療行為，立即觸發(fā)預(yù)警，杜絕漏費(fèi)發(fā)生。

例如，當(dāng)放射科設(shè)備開始運(yùn)行某項(xiàng)檢查程序時，系統(tǒng)自動核查對應(yīng)收費(fèi)情況，若未收費(fèi)則禁止設(shè)備啟動，從源頭上防止漏費(fèi)。

（二）AI智能識別

不使用任務(wù)外圍傳感器，系統(tǒng)長期問題，利用大數(shù)據(jù)分析和人工智能算法，對醫(yī)院收費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘。能夠做到實(shí)時監(jiān)測設(shè)備使用情況，做到不繳費(fèi)不讓做檢查。

（三）數(shù)據(jù)分析與決策支持

系統(tǒng)生成詳細(xì)違規(guī)記錄，如以視頻、日志等方式展示。能夠更直觀的展示違規(guī)數(shù)據(jù)。幫助醫(yī)院管理者直觀了解違規(guī)管理現(xiàn)狀，為優(yōu)化調(diào)整管理制度提供數(shù)據(jù)支撐。

系統(tǒng)成果

自和之風(fēng)醫(yī)療設(shè)備控費(fèi)防漏費(fèi)系統(tǒng)投入使用后，醫(yī)院通過堵塞收費(fèi)漏洞、遏制私收費(fèi)行為，實(shí)現(xiàn)了應(yīng)收款項(xiàng)的有效回收。據(jù)統(tǒng)計(jì)，系統(tǒng)運(yùn)行半年內(nèi)，漏費(fèi)現(xiàn)象減少 85% 以上，私收費(fèi)行為得到遏制，醫(yī)院月均增收達(dá)數(shù)十萬元。通過全流程實(shí)時監(jiān)控與智能異常交易識別，原本因操作疏漏、人為違規(guī)導(dǎo)致的費(fèi)用流失被有效阻斷，為醫(yī)院發(fā)展注入了堅(jiān)實(shí)的資金保障。