大数据技术为医疗机构内部控制评价提供了新的技术手段，通过整合各类业务数据、财务数据、人事数据，运用先进数据挖掘算法，能够构建科学、全面、实时的内部控制评价体系，有效提升风险防控能力。

大数据背景下公立医疗机构内部控制评价的必要性

公立医疗机构作为国家医疗卫生体系主体，承担维护公共健康安全和提供优质医疗服务的使命。医疗体制改革深入推进带来了资源配置复杂和业务流程多样等管理挑战，传统内部控制评价依靠静态检查与人工核验等手段，这种粗放的管理模式难以适应精细化治理要求，诊疗数据、财务信息、人员档案和设备运行记录等海量信息在医疗机构内部大量存在，缺乏有效的整合分析工具使宝贵信息处于闲置状态。大数据技术能打破信息壁垒，通过深度挖掘让分散数据转化为有价值的管理洞察，为内部控制评价提供科学依据并建立精准判断标准，最终实现医疗机构治理能力全面提升。

公立医疗机构内部控制评价面临的挑战

目前公立医疗机构在推进内部控制评价进程中碰到多种困境，这些问题对评价体系有效运行以及管理效能充分发挥造成制约，传统评价模式和现代化管理需求之间的矛盾越发凸显。

评价标准与制度规范体系缺失

公立医疗机构内部控制评价领域长时间缺少统一行业标准与规范指引，各机构通常依照自身理解来制定评价准则，评价结果缺乏可比性和权威性。现有制度框架过度侧重于财务管控方面，医疗业务流程、患者安全管理及药品器械监管等专业领域内控要求涉及不足，部分医疗机构已建立内控制度，但条款内容宽泛且可操作性并不强，有效约束机制至今尚未形成。监管部门在制度设计上存在职责交叉且标准不统一的情况，医疗机构执行过程中出现政策理解偏差和执行标准模糊的问题，内部控制评价工作规范化推进受到严重阻碍。

医疗业务数据分散割裂

医疗机构的各个业务系统处于相对独立运行状态，诊疗信息系统、财务管理系统、人力资源系统及物资采购系统之间缺少有效数据对接机制，信息孤岛现象十分显著。不同科室所掌握的数据格式标准存在差异，数据质量呈现良莠不齐状况，重复录入、信息冗余及更新滞后等问题普遍存在。医疗业务数据具备敏感性增加了整合工作的难度，患者隐私保护要求和数据共享需求之间产生了矛盾。跨系统的数据抽取、清洗、整合工作在现有技术条件下既耗时又耗力，数据实时性和准确性保障面临困难，碎片化的数据状态对内部控制评价的全面性与精准性构成严重制约。

内控风险识别能力不足

传统风险识别方式依靠定期审计与人工排查，这种被动发现机制滞后于风险实际发生情况，实现事前预防和及时干预存在较大困难。医疗机构业务流程包含临床诊疗、药品管理、设备维护、财务核算等多个环节，风险点众多且相互关联在一起，依靠经验判断和抽样检查无法全面覆盖潜在风险。现有风险评估工具和方法比较简单，深度数据分析能力比较有限，对隐性风险和系统性风险的识别能力明显不足。医疗质量安全、医患纠纷及药物不良反应等行业特有专业性风险，需结合专业知识和大量数据综合判断，多数机构的技术储备和分析能力相对比较薄弱。

专业技术人才队伍匮乏

大数据环境下内部控制评价，需要既懂医疗业务又精通数据分析技术的复合型人才，这类人才在人才市场上相对稀缺，导致医疗机构招聘困难。现有内控管理人员多以财务审计背景为主，对医疗业务流程和信息技术应用了解有限，无法胜任数据驱动评价工作。医疗机构人才培养投入不足且未建立系统性培训体系和职业发展通道致使专业人才流失严重。高校相关专业设置和课程体系滞后，使得毕业生理论丰富但实践不足，独立承担工作需较长适应期，人才供需矛盾加剧了医疗机构推进内控评价创新的挑战。

大数据驱动的公立医疗机构内部控制评价创新策略

公立医疗机构在受到传统内部控制评价模式诸多局限的情况下，需要借助大数据技术优势来构建创新评价体系，适应现代化管理需求并实现从被动应对到主动预防的根本转变。

构建统一的评价制度框架体系

针对评价标准缺失这一问题，卫生健康部门要牵头制定覆盖全国公立医疗机构的统一内部控制评价标准，以此形成权威性和可比性兼备的行业规范。制度设计需突破传统财务导向的局限，把医疗质量安全、患者权益保护及医疗资源配置效率等核心业务纳入评价范畴，构建多维度综合评价模式，各级医疗机构要依据自身规模、功能定位和服务特点，在统一框架下细化个性化实施细则，既保证标准的一致性又兼顾机构的差异性。监管部门要明确职责分工，避免出现政策冲突和执行混乱的情况，同时设立动态调整机制，根据医疗行业发展变化和管理实践需要及时完善制度内容，确保评价制度的科学性与适用性。

建立全域数据融合共享平台

运用大数据集成技术打破医疗机构内部各业务系统壁垒，以实现诊疗、财务、人事、物资等多源数据深度融合，为内部控制评价提供全景式数据支撑。平台采用统一数据标准和接口规范来解决不同系统的兼容性问题，支持数据自动采集、实时传输和统一存储。在保障患者隐私的前提下设计分级分类数据共享机制，明确不同层级用户访问权限，既满足评价工作数据需求又确保敏感信息安全。云计算和分布式存储技术提升了数据处理能力，数据清洗、去重及标准化等流程提高了数据质量，质量监控和异常预警机制确保评价分析基础数据的可靠性，为精准评价奠定了坚实基础。

开发智能化风险预警系统

运用机器学习和人工智能等前沿技术构建智能风险识别预警系统，改变了传统的那种被动发现风险的模式以实现主动识别与提前预警。系统具备多维度数据分析能力且对历史数据深度挖掘形成风险预测模型，用以识别各类潜在风险发生规律和关键指标变化趋势，针对医疗质量事件、药品安全问题及设备故障等行业特有专业风险，开发专门识别算法和预警机制，并结合专家知识库与临床实践经验提高预警准确性。系统具备自主学习和持续优化能力并通过不断积累的数据与反馈信息优化预测算法，提高了风险识别精度和时效性，风险等级分类和应急响应机制为管理层提供了及时有效的决策支持。

打造复合型专业人才梯队

整合医疗管理、数据分析、信息技术等多学科资源，通过内部培训、外部引进及校企合作等多元化方式，培育既精通医疗业务又熟悉大数据技术的复合型专业人才。医疗机构加大人才培养投入，设计系统性培训课程体系，定期开展大数据分析、内部控制理论及风险管理实务等专业培训，提升现有人员综合能力，完善人才激励机制和职业发展通道，以优良的工作环境和发展前景增强人才队伍的稳定性。深化与高等院校合作，完善相关专业课程设置。实习基地和人才培养基地为医疗机构输送符合实际需求的专业人才，行业人才交流平台促进优秀人才和先进经验共享交流。

结束语

内部控制评价体系的数字化转型已成为公立医疗机构现代化发展的必然趋势，大数据驱动的评价模式在解决传统评价局限性方面展现出显著优势，但仍面临制度缺失、数据割裂及技术短板等现实障碍。破解这些难题需要统筹制度设计、技术创新、人才培养等关键要素，评价标准的统一化、数据平台的一体化、预警系统的智能化、人才结构的复合化将成为推动内部控制评价创新的核心驱动力。随着人工智能与区块链等前沿技术的深度融合，公立医疗机构内部控制评价将迈向更加精准、高效、智慧的新阶段。

（张颖  庞俊  上海市保健医疗中心）