数智管理新框架：大数据与人工智能在医院管理中的创新应用

管理学研究人类社会管理活动的典型现象、基本规律和一般方法。而人类社会的管理活动就是通过合理的组织和配置人、财、物等资源和要素，管理学需要就这个过程中的现象、规律和方法进行研究并提炼应用，最终达到管理目的。管理目的在不同的宏微观层次表现不同：

从整个社会看，是提升生产力的水平，使得生产关系更加适应生产力，促进社会公平正义；

从一个行业看，是提升效率，促进发展、服务国家战略；

从具体一个企业看，是提升效率，增加收益，为所有者（股东）创造更多价值；

管理目的的核心是“产生价值”，价值是依据主体不同有不同的含义。因此，现代管理的核心问题就是“组织配置资源产生（更多）价值”，这一定程度上与控制近似，但又有所不同。经济社会中有大量丰富的管理场景，人们从这些管理场景中观察到许多典型的现象，从现象中总结出许多共有的规律，然后这些规律又启发研究者形成更抽象的方法，从而实现了更广泛的“泛化”应用。

从管理活动典型现象中总结规律可以有不同的视角，但是最典型的视角就是普遍存在的“计划、组织、领导以及控制“，现有管理方法和体系大多集中在这上面，并获得了许多重要到方法、模型和理论如五力模型、期望理论、SWOT分析、平衡记分卡等，这些方法模型和理论已经在众多管理场景中得到应用。

一、既有管理方法的局限、本质及解决思路

当我们把目光重新拉回到管理学的核心问题——“组织配置资源产生（更多）价值”，可以看到，管理中既涉及到和经济学类似的生产力问题，既通过机制合理配置组织中的人财物要素并使之充分发挥作用（以下称生产力视角）；同时还要涉及到生产关系，既通过组织机制处理人与人的关系使得生产关系适应生产力并适应外部环境最终产生（更多）价值(以下称生产关系视角)。 在这个过程中，现有的管理方法和体系并没有充分将两者有机的结合，具体表现在如下几个本质不足：

第一，两个视角宏微观不对称。这是指生产力视角采用宏观方式，而生产关系视角采用微观方式；或者反过来。如果我们聚焦在医院管理里就会出现这样的现象，微观层面的资源（专家、耗材等）是充分的，但是宏观的效果方面（例如国考或者其他管理部门指定的反向）是欠缺的，这里本质的原因是两个视角层次不同，在单独一个视角（通常是后者）采用了管理方法和机制，却没有很好的配合另外一个视角的特征，如同用轿车的舒适感去跑越野一样，搭配出了问题，解决这个问题的关键是：需要解决生产力视角的“是什么问题”，也就是说，能够获得资源层面微观的数据，能够获得资源层面的不同尺度的特征，能够获得资源层面不同时间的“预测”特征。如同我们适配了一个全面的能力，然后使得生产关系视角的方法和模型可以更好的发挥作用——知己知彼百战百胜。

补充一点是：医院信息系统 (Hospital Information System, HIS)可以提供解决问题的一部分方案，比如微观层面的数据（实际上由于业务系统差异，这个解决的也不充分，需要有资源数据中心（RDR）或者更广泛意义上的运营数据中心（ODR））和一部分特征。但更高层次的特征则需要借助数据和智能的手段，特别是当我们考虑后面第二第三个表现的时候，HIS系统的弹性是远远不够的。

第二，两个视角量化层次不同。通常情况下，生产力视角下总有一些资源统计方式可以比较好的量化，同时HIS系统比较好的完成了记录工作。但需要特别注意的是，生产关系视角下“适应外部环境”通常也达到了较好的量化水平（例如药厂、医保等都是需要清晰量化的），但是生产关系视角的其他的量化相对是弱的，方法和模型很多不支持清晰的量化，需要引入专家、调研访谈以及经验判断等，这种量化层次不同使得“错配”突出，业务价值链条流动不畅，同时人际关系受到影响，例行检查（飞行检查）常常出现问题等。

解决这个问题的关键是能够构建客观的体系完成全流程的量化，即“精细化管理”的基本前提。 这个过程中，传统的管理模型和方法需要借助数据和智能进行升级，即管理模型方法的数量化过程。 这方面一些管理场景已经有许多进展并取得了较好的效果，相对来说，医院管理相对落后一些。

第三，两个视角关系处理困难、衔接困难。不同视角下所形成的业务系统、运转机制以及既有经验使得该视角下的“管理”有关措施变得“稳定”不可动摇；但管理是需要两个视角共同配合才能真正的通过管理创造价值，需要解决“资源是什么”，并能够在这个前提下，通过生产关系的“人与人”关系调整找到最优的机制，通过“适应外部环境”调整找到最合理的方案，这个找到最优机制和合理方案的过程不是静态的，是一个动态的过程，这个动态过程是一个不断反馈的过程，反馈就需要明确如下三个层次的“生产关系视角”的问题：

1. 关系调整（适应外部环境，如医保报销机制改变DRG,DIP，下用关系调整代替）的特征即“是什么”；

2. 关系调整的“为什么”？（例如，为什么飞行检查会被罚款）

3. 关系调整的“怎么办”？（例如，采取什么方案）

有了这个三个层面的问题解决，就可以逐步反馈找到最合理的运营策略，即：（生产关系）现在怎么样/是什么——（生产关系）为什么会这样——怎么会变得更好（生产力和生产关系）——调整后怎么样/是什么（生产力）——调整后怎么样/是什么（生产关系）——依次循环。

这个动态的过程不但能够保证最优的管理决策和运营方案，同时是动态适应和调整的，能够依据于生产力以及外部环境而不断更新迭代——需要注意的是，前提是前面第一提到的的宏微观一致以及第二提到的量化（精细化）。

根据图特云图积累的近千份医院管理案例（图特云图，2023）进行分析，这些案例反应的问题正是以上第一，第二，第三本质不足的反应：

1. 缺乏管理和质量意识，本质到第一和第三；

2. 缺乏专业管理人才，本质到第一和第三；

3. 质控体系有待健全，本质到第二和第三；

4. 管理手段落后，本质是第一第二和第三；

等等，不一一列举。

二、利用数（大数据）智（人工智能）构建新的智慧管理框架

基于以上的分析，我们可以形成如下的基本管理框架，它适用于所有的管理场景：

第一，生产力视角的资源是基础、是条件、是最终的调整对象；它需要解决在时空不同层次上的量化和宏微观的“是什么”问题；

第二，生产关系视角的外部环境是基础，是条件、但不是可以调整的对象；它也需要解决在时空不同层次上的量化和宏微观的“是什么”问题；

第三，生产关系视角的人与人关系是上层建筑，是反馈出发点，是目的作用点，是可以调整的对象，是衔接价值的对象，需要解决宏微观的量化，以及“是什么，为什么，怎么办”的问题。

为了实现这样的基本框架，我们发现几乎只有一条可能的路线，那就是数据+智能，也就是数智化，但需要注意这里的数据不是技术层面的数据，是大数据的经济学定义，这里采用我在2018年提出的定义（张宁，2018）：

大数据是数据积累到一定阶段并成为知识经济体系中核心资源过程中的一系列技术层面、资源层面以及思想层面的变革的总称。

这里关键是资源层面和思想层面。反映在这里是指数据的资源价值和链接价值。也就是说，利用大数据的资源价值和链接价值作为解决上述传统管理方法的三个不足的基础，但还不够——大数据的资源价值和链接价值可以比较好的解决反馈机制，即第二个不足（量化），第三个不足（关系与衔接）的部分，特别是考虑到回答是什么、为什么以及怎么办的时候，就必须引入人工智能——众所周知，在回答这三个层次问题上，人工智能在过去几年里获得了长足的进步，从深度学习、图数据分析以及因果推断、知识图谱、大语言模型等AIGC技术等等，都为完美解决这些不足提供了充足的技术基础。

如此，可以比较好的利用数据智能弥补出传统管理方法的不足，扩大科学管理的边界，形成全新的现代数智管理体系或者现代智慧管理体系，并可以把它应用于不同的管理场景，这里我主要介绍它在医院管理中的应用——因为医院管理具有比较特殊的“适应外部环境”复杂性的特征——即医保以及（公立医院）公益性定位等，例如在“2020年国卫财务发关于加强公立医院运营管理的指导意见”中，明确提出“亟需坚持公益性方向，加快补齐内部运营管理短板和弱项，向精细化管理要效益。推动公立医院高质量发展，推进管理模式和运行方式加快转变，进一步提高医院运营管理科学化、规范化、精细化、信息化水平”要求。

三、医院管理中数智管理/智慧管理的应用及实践

基于上述分析，基于数智管理或者智慧管理，复杂的传统体系被转化为（解耦为）如下简单的形式（图1）。

从这里可以看到，数智管理或者智慧管理本质上要做三件事，在这三件事上改变传统管理的范式，并改变其不足，使得管理本身回到其最终的初心“组织配置资源创造（更多）价值”，在医院管理里这三件事是：

第一件事是资源的数据表示，表示这个词语在人工智能里很重要，它一方面表明要完成数据的汇集跟踪，需要RDR或者ODR，另外一方面它需要借助机器学习人工智能方法回答“是什么”的问题。从具体落地实践角度，可以采用ODR+模型库，或者采用数据湖模式，关键是保证其作用功能的前提下，适应既有的医院不同业务系统；从零开始构建只适合与新建立的医院。

第二件事是关系（机制）的量化、资源对应以及问题发现，它实际上同时解决了传统管理的第一（通过对应），第二（通过量化），以及第三（通过问题发现）三个不足的部分，但核心其实是把传统两个视角的衔接以及关系处理的症结给打破了，即把两者的“楚汉河界”给取消了——为什么一定要有一个隔阂那？以前有隔阂是传统管理方法的限制，现在不需要，因为数据的资源价值就是建立了一个全新的基础，让价值在在资源流动中解决。

数智管理或者智慧管理与医院信息系统的不同就从这里开始的，实际上是在资源数据表示上增加了一个大脑 ，且这个大脑具有一定意义上的业务通用能力，使得其能够与专业化管理（实施人员、专家咨询、智能决策系统）能够协同完成管理目的。

第三件事是关系组织、适应外部环境的三层次机制——状态是什么、因果为什么、决策怎么办。这是数据资源最终体现为管理目的实现的价值的必要过程和核心过程，它依赖于数据资源、数据链接以及重要的人工智能的技术，传统的人类管理专家也是在这里发挥作用，而人工智能则提供了许多方式可以把经验和方法提炼出来（甚至许多时候我们都不知道是什么方法但它可以起作用，这里涉及到人工智能的一些技术和思想介绍，我们另文再说）。 这是数智管理、智慧管理的价值所在，也是先发企业的护城河。人工智能技术演化迭代并被同步引入到管理中，在量化、泛化、复制经验以及精准方面扩大科学管理的边界，并最终成为医院运营决策和智慧管理的大脑，传统医院不同视角的管理的边界在这里消失，其产生的效果可以体现在许多微观层次上（如成本控制、床位占用率等），也可以体现在宏观作用上，这些作用可以归纳为三个层次：

第一，通过专业管理的智能决策解决专业管理人员欠缺问题，且一定程度上更加具有动态性、即时性以及泛化性，同时其量化特征能够进一步推动国家医院管理改革计划中的成本管控以及精细管理。

第二，将医院院长及“双肩挑”管理人员从繁重的管理事务中解放出来，让他们发挥自己的专业能力并将管理层面的方向聚焦到管理目标上来，通过系统的协同，形成医院管理的智慧决策中心。

第三，将医院运营管理从“运动式”（适应不同政策、新规等）转化为系统而科学的活动，将医院的优化决策交给智能大脑来完成，从而实现医院管理的不同层次目标，避免更多的“风险”管理等的高成本投入，从量变到质变来提升效率。

（作者系中央财经大学金融学院教授，博士生导师，中央财经大学中国金融科技研究中心主任，健康金融课题组首席专家，生命质量研究会理事长，家族办公室合作与发展组织理事会主席兼首席经济学家）