摘要：本研究针对医院财务管理的数据复杂性与决策科学化需求，设计实现基于人工智能的财务决策支持系统。整合多源业务数据，构建分层架构与多维财务指标体系，采用梯度提升树、长短期记忆网络等算法建立分析预测模型，实现数据预处理至智能分析可视化全流程功能，验证其在成本控制、收入预测、风险预警中的有效性，为提升医院财务数据驱动决策能力提供技术方案。关键词：人工智能、医院财务管理、决策支持系统

第一章 引言

随着医疗体制改革深化与医院运营压力加大，财务管理在医疗机构中愈发重要。传统模式难应对海量数据与复杂决策需求，构建基于人工智能的医院财务决策支持系统，实现财务数据智能分析与精准预测，对提升运营效率、优化资源配置、支撑科学决策意义重大。本文旨在研究设计融合人工智能的医院财务决策支持系统，涵盖架构设计、AI 技术选型应用、财务分析预测模型构建与验证，以数据驱动提供智能科学决策支持，推动医院财务管理现代化转型。

第二章 文献综述

2.1 医院财务管理概述[1]

医院财务管理是医院管理的重要环节，核心职能含预算、收支、成本控制、资金资产及内部控制管理，保障医院经济高效安全运行。数字经济与高质量发展背景下，其正从传统记账核算模式，转向精细化、智能化、价值创造型管理。这一转变要求医院搭建先进财务信息化体系，深度融合业务与财务数据，支撑科学决策并有效防控风险。

2.2 决策支持系统（DSS）的发展

决策支持系统（DSS）自20 世纪70 年代诞生，历经模型驱动、数据驱动至当前智能驱动的演进。早期依托模型库与数据库，以“what-if”分析辅助解决半结构化问题；数据仓库与 OLAP 技术成熟后，进入商业智能（BI）阶段，实现海量历史数据多维度分析。当前，人工智能与机器学习技术突破推动其通过深度数据挖掘与预测分析主动发现规律、提供前瞻建议，应用从传统商业拓展至医疗卫生等场景，为医院智能财务管理系统奠定技术基础。

2.3 人工智能在财务分析中的应用

人工智能技术正深度变革传统财务分析模式。依托机器学习、自然语言处理及深度学习等算法，AI 可从海量多源财务与业务数据中自动挖掘有价值信息及规律。机器学习模型广泛用于搭建精准财务风险预警、成本动因分析及现金流预测模型；自然语言处理技术能自动解析报表、合同等非结构化文本，提高数据处理广度与效率。这些方法实现从事后描述性分析向事中诊断、事前预测的跨越，为医院财务决策提供深度洞察与前瞻支撑，是构建智能财务决策支持系统的核心技术驱动力。

第三章 系统设计与实现

3.1 系统架构设计

本系统采用分层架构，自下而上分为数据层、算法层、应用层。数据层整合医院HIS、ERP 等内部系统财务与运营数据，搭建统一数据仓库，提供高质量数据支撑。算法层为核心，封装数据预处理、特征工程及多种AI 预测模型，通过 API 对外服务。应用层面向医院管理者，提供财务风险预警、成本分析、收入预测等可视化交互界面。该架构实现数据处理、智能分析与决策支持的逻辑分离及高效协同，为AI 智能化财务决策奠定基础。

3.2 人工智能技术选型

本系统针对医院财务数据多样性及预测需求选型AI 技术：结构化数值数据选用 XGBoost、LightGBM 等梯度提升决策树，兼顾表格数据预测精度与效率；财务时间序列数据引入LSTM 捕捉长期依赖；非结构化文本数据集成 NLP 抽取关键信息、分析情感。该技术组合兼顾准确性、可解释性与落地性，为财务分析预测提供核心算法支撑。

3.3 数据预处理与特征工程[2]

数据预处理与特征工程是构建可靠财务分析预测模型的关键。针对医院HIS、ERP 等多源异构财务业务数据，先开展数据清洗与集成，处理缺失值、异常值（如用拉依达准则或Z-score 识别极端值），并标准化消除量纲影响。特征工程从原始数据中提炼预测指标，如诊疗合理性、高值耗材合规性指标，提升数据质量，为AI 模型提供稳定有效输入特征。

3.4 财务分析与预测模型构建

基于预处理数据，本节构建核心分析预测模型。针对不同财务场景建立专项模型：用集成学习算法构建运营成本分类与归因模型，借LSTM 等时间序列模型动态预测门诊/住院收入，基于逻辑回归与孤立森林开发财务风险早期预警模型。模型通过监督与无监督学习从历史数据中习得规律，实现财务状况多维度前瞻分析，将预测结果可视化反馈至应用层，为决策提供直接数据洞察。

3.5 系统实现与测试

本系统以Python 与Flask 开发后端，用 Vue.js 搭建前端可视化界面。实现阶段重点集成三大核心模块：数据接口模块保障与HIS、ERP 系统安全数据交互；AI 模型服务模块将训练好的预测模型封装为RESTful API，提供高并发推理服务；可视化应用模块生成交互式财务驾驶舱。测试通过历史数据回测与模拟推演，验证系统核心功能、响应性能及预测准确性（如收入预测模型 MSE 低于预定阈值）均达设计预期，保障实际部署稳定实用。

第四章 财务分析与预测模型

4.1 财务指标体系构建[3]

科学构建财务指标体系是智能分析与预测的基础。本研究结合医院战略目标与精细化管理需求，设计多维度、层次化指标体系，既包含收入成本率、资产负债率等核心财务指标，也深度整合床位周转率、门诊均次费用等关键运营指标，同时关注患者满意度等服务品质指标。指标设计严守相关性、可量化性与可操作性原则，确保真实全面反映医院经济运营、资源使用及服务质量状况，为后续 AI模型提供精准分析预测依据。

4.2 基于人工智能的财务分析方法

基于人工智能的财务分析方法实现从描述统计到深度诊断的跨越。本系统综合运用多种机器学习技术：通过K-means 等聚类分析对医院成本中心自动归类、识别异常；利用Apriori 算法等关联规则挖掘揭示病种结构、资源配置与财务结果的深层关联；借助自然语言处理技术自动解析管理报告与评审意见，提取影响财务绩效的关键定性因素。这些方法能从海量数据中自动发现人脑难直观捕捉的复杂模式与因果关系，为成本控制、资源优化及绩效提升提供动态、深入的决策洞见。

4.3 财务预测模型的构建与验证

模型构建阶段，基于预处理后的多维财务数据，分别建立短期运营与中长期战略预测模型。采用ARIMA 与LSTM 结合方法预测月度医疗收入及现金流，运用 XGBoost 模型预测运营成本变动趋势。通过历史数据严格回测，以 RMSE、MAPE 等指标量化评估预测精度，结果显示各核心财务指标预测误差控制在临床可接受阈值内，证实模型实际应用可靠稳定。

第五章 结论与展望

本研究成功设计并实现融合人工智能技术的医院财务决策支持系统，通过构建多维财务指标与智能预测模型，大幅提升财务分析与预测的精度和效率，验证了 AI 技术在医院精细化财务管理中的实用价值。但研究存在局限性，如模型效果对历史数据质量依赖度高，在不同规模医院的普适性需进一步验证。核心启示为，医院财务管理必须夯实数据基础、培育人机协同决策文化。未来研究将探索多模态数据融合、增强模型可解释性，以及开发医保支付改革影响评估等特定场景的专项预测模型，推动医院财务管理持续智能化转型。

参考文献：

[1]牛娅敏.公立医院财务管理高质量发展存在的问题与对策研究[J].环渤海经济瞭望，2025(1).

[2]平原县审计局.K-means 聚类算法在医疗收费审计中的应用[J].2025.

[3]析数有道.CFO 如何制定医院数据指标？智慧平台助力财务分析与决策[J/OL].帆软博客,2025.