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    結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多目標(biāo)遺傳算法的公立醫(yī)院支出預(yù)算編制方法

    2024-12-31 00:00:00盛典
    經(jīng)濟研究導(dǎo)刊 2024年19期
    關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能

    摘" "要:公立醫(yī)院支出預(yù)算編制是全面預(yù)算管理的重要環(huán)節(jié)。公立醫(yī)院作為一個復(fù)雜的經(jīng)濟體,其支出預(yù)算編制面臨著諸多挑戰(zhàn),包括支出項目種類繁雜、需考慮社會效益和經(jīng)濟效益等多重預(yù)算目標(biāo)、支出項目對預(yù)算目標(biāo)的影響不清晰等。傳統(tǒng)的基于增長系數(shù)的支出預(yù)算編制方法無法處理多重預(yù)算目標(biāo)、多種支出項目之間的復(fù)雜耦合關(guān)系,難以獲得所有方面都令人滿意的結(jié)果。鑒于此,提出一種結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多目標(biāo)遺傳算法的公立醫(yī)院支出預(yù)算編制方法,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建支出項目到預(yù)算目標(biāo)的映射函數(shù),并進一步采用改進非支配排序遺傳算法(Non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)對支出預(yù)算進行多目標(biāo)優(yōu)化配置,以期為公立醫(yī)院提供支出預(yù)算編制依據(jù),同時為公立醫(yī)院全面預(yù)算管理的科學(xué)化和智能化提供新的思路和方法。

    關(guān)鍵詞:公立醫(yī)院全面預(yù)算管理;支出預(yù)算編制;多目標(biāo)遺傳算法;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);人工智能

    中圖分類號:F224.33" " " " 文獻標(biāo)志碼:A" " " 文章編號:1673-291X(2024)19-0112-04

    一、研究背景

    隨著我國新醫(yī)改不斷深化,公立醫(yī)院對全面預(yù)算管理提出了更高要求[1,2]。第一,新醫(yī)改政策逐步取消藥品加成,避免醫(yī)院過度依賴藥品收入,要求醫(yī)院收支更多體現(xiàn)醫(yī)療服務(wù)本身的價值,這促使醫(yī)院調(diào)整收支結(jié)構(gòu),加強醫(yī)療服務(wù)項目的預(yù)算管理。第二,新醫(yī)改政策強化醫(yī)院績效考核,要求將預(yù)算執(zhí)行情況、成本控制、質(zhì)量安全等指標(biāo)納入考核范圍,促使醫(yī)院加強全面預(yù)算管理,提高資金使用效率。第三,新醫(yī)改政策鼓勵公立醫(yī)院實施分類管理,根據(jù)醫(yī)院的功能定位、業(yè)務(wù)特點等差異化管理,并將差異化需求體現(xiàn)在醫(yī)院預(yù)算管理中。第四,新醫(yī)改政策要求公立醫(yī)院更好地發(fā)揮公共衛(wèi)生服務(wù)職能[3],這需要醫(yī)院在預(yù)算編制和執(zhí)行中更多考慮公共利益,合理配置資源。第五,新醫(yī)改政策鼓勵醫(yī)院加強信息化建設(shè),為醫(yī)院全面預(yù)算管理提供技術(shù)支撐,從而提高預(yù)算管理效率??偠灾F(xiàn)階段公立醫(yī)院亟須立足于自身實際情況,深刻理解新醫(yī)改政策,對全面預(yù)算管理方法進行針對性變革。

    公立醫(yī)院預(yù)算管理包含預(yù)算編制、預(yù)算執(zhí)行、預(yù)算考核三個環(huán)節(jié)。其中,預(yù)算編制是指公立醫(yī)院結(jié)合自身情況及國家法規(guī)政策,制定未來一段時間內(nèi)的財務(wù)收支計劃和資源配置方案的過程。預(yù)算編制包括收入預(yù)算編制和支出預(yù)算編制,與收入預(yù)算相比,支出預(yù)算可控性更強,預(yù)算編制人員可以結(jié)合實際情況和發(fā)展目標(biāo)對各類支出項目進行優(yōu)化編制。一個好的支出預(yù)算編制方案能夠極大提升公立醫(yī)院的資源配置效率。然而,由于長期以來受重醫(yī)療輕管理的傳統(tǒng)觀念影響,加之新醫(yī)改帶來的新要求和挑戰(zhàn),很多公立醫(yī)院目前采用的支出預(yù)算編制方法的客觀性和科學(xué)性不足,無法適應(yīng)新的發(fā)展形勢,嚴(yán)重阻礙了醫(yī)院經(jīng)濟效益的提高,也影響了醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量和發(fā)展的可持續(xù)性[4]。

    公立醫(yī)院作為一個復(fù)雜的經(jīng)濟體,其支出預(yù)算編制面臨著諸多挑戰(zhàn)。一方面,公立醫(yī)院需要在有限的資源條件下,滿足醫(yī)療質(zhì)量、患者體驗、財務(wù)效益等多重目標(biāo);另一方面,公立醫(yī)院的收支結(jié)構(gòu)復(fù)雜[5],醫(yī)療業(yè)務(wù)收入、財政補助收入、科教項目收入、藥品支出、衛(wèi)生材料支出等均受到政策法規(guī)、市場環(huán)境等諸多因素的影響。目前公立醫(yī)院大多采用基于增長系數(shù)的支出預(yù)算編制方法,即將歷史預(yù)決算數(shù)據(jù)乘以一個增長系數(shù)作為下一年的預(yù)算數(shù)據(jù),這種粗放式的支出預(yù)算編制方法無法充分考慮醫(yī)院業(yè)務(wù)類型、收支結(jié)構(gòu)以及國家政策等因素的變化,不利于發(fā)現(xiàn)和解決預(yù)算編制過程中存在的問題,在后續(xù)預(yù)算執(zhí)行的過程中也難以保證預(yù)算的順利執(zhí)行。

    近年來,人工智能技術(shù)與公立醫(yī)院財務(wù)大數(shù)據(jù)快速融合,為公立醫(yī)院全面預(yù)算管理的科學(xué)化和智能化提供了新思路。人工智能算法包括專家系統(tǒng)、模糊邏輯、元啟發(fā)式算法、機器學(xué)習(xí)等。遺傳算法是一種典型的元啟發(fā)式算法,它是一種模擬生物進化過程的隨機搜索算法,具有較好的全局尋優(yōu)能力和適應(yīng)性,目前已被應(yīng)用于公立醫(yī)院全面預(yù)算管理。劉紹鍇等人將遺傳算法應(yīng)用于醫(yī)療設(shè)備更新決策優(yōu)化,有效優(yōu)化了醫(yī)療設(shè)備更新清單,避免更換需要消耗大量可用預(yù)算的設(shè)備[6]。呂小平、姚申思和王猛提出基于自適應(yīng)多種群遺傳算法的醫(yī)療服務(wù)備件庫存優(yōu)化方法,有效解決了醫(yī)療服務(wù)備件庫存成本問題[7,8]。杜雨芮通過遺傳算法提出了公立醫(yī)院在突發(fā)疫情情況下的應(yīng)急預(yù)算動態(tài)分配策略,通過應(yīng)急預(yù)算的動態(tài)調(diào)整分配來減少疫情造成的損失[9]??梢钥闯?,遺傳算法在公立醫(yī)院全面預(yù)算管理中具有較強的應(yīng)用潛力,但現(xiàn)有文獻并未研究如何將遺傳算法與公立醫(yī)院支出預(yù)算編制有機結(jié)合,也未考慮多重預(yù)算目標(biāo)之間的平衡。此外,吳晉垣提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公立醫(yī)院全面預(yù)算管理方法,也是人工智能與公立醫(yī)院全面預(yù)算管理相結(jié)合的典型案例,但僅是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合了醫(yī)院基本元數(shù)據(jù)到支出項目預(yù)算的關(guān)系,并未提出具體的多目標(biāo)優(yōu)化預(yù)算編制的方法[10]。

    針對上述問題,本文提出了一種結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多目標(biāo)遺傳算法的公立醫(yī)院支出預(yù)算編制方法。首先,構(gòu)建包含醫(yī)療質(zhì)量、患者體驗、財務(wù)效益三大預(yù)算目標(biāo)的公立醫(yī)院全面預(yù)算管理績效指標(biāo)體系,并對公立醫(yī)院支出項目進行分類總結(jié)。接著,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立支出項目到預(yù)算目標(biāo)的映射關(guān)系,作為遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)。然后,采用NSGA-II多目標(biāo)遺傳算法對公立醫(yī)院支出預(yù)算優(yōu)化問題進行求解,通過交叉、變異等操作,迭代搜索出Pareto最優(yōu)方案前沿。最后,公立醫(yī)院預(yù)算編制人員根據(jù)現(xiàn)實環(huán)境對三種預(yù)算目標(biāo)賦權(quán),選出當(dāng)下最優(yōu)支出預(yù)算編制方案。

    二、公立醫(yī)院支出預(yù)算編制分析

    首先需要對公立醫(yī)院支出預(yù)算問題進行分析,確定支出項目、預(yù)算目標(biāo)以及支出預(yù)算編制過程中需要考慮的約束條件。

    (一)支出項目

    由于不同公立醫(yī)院組織架構(gòu)、科室種類、經(jīng)營手段、醫(yī)院規(guī)模等方面存在差異,其可控制的支出項目也是不同的。本文在考慮支出項目時主要選擇公立醫(yī)院的共性資源,將本文方法應(yīng)用于具體公立醫(yī)院時可以對此部分進行進一步細化調(diào)整。一是財政補助支出。財政補助支出是指利用政府提供的公共衛(wèi)生專項資金進行的支出項目,包括財政補助人員經(jīng)費、大型醫(yī)療設(shè)備經(jīng)費、重點學(xué)科建設(shè)經(jīng)費、公共衛(wèi)生服務(wù)經(jīng)費等。二是醫(yī)療衛(wèi)生支出。公立醫(yī)院的醫(yī)療衛(wèi)生支出包括人員經(jīng)費、衛(wèi)生材料費、藥品費、設(shè)備費、醫(yī)療風(fēng)險補償費、維修維護費等,門類繁雜,可控制性較強,可以根據(jù)科室影響力對每個支出項目進行進一步細化加權(quán)。三是科教項目支出??平添椖恐С鲇糜诒WC公立醫(yī)院科學(xué)研究和教育培訓(xùn),高校附屬公立醫(yī)院在該類支出項目上還需滿足一定的業(yè)績考核,科教項目支出具體包括學(xué)科建設(shè)經(jīng)費、科研專項經(jīng)費、臨床試驗項目經(jīng)費、教學(xué)專項經(jīng)費等。四是其他支出。除上述支出項目外,公立醫(yī)院支出預(yù)算還包括其他項目,如其他后勤保障經(jīng)費、公益慈善經(jīng)費、工會經(jīng)費等。這些支出通常占比較小,但也對公立醫(yī)院的知名度和凝聚力有一定影響。本文最終選取的支出預(yù)算項目如表1所示。

    (二)預(yù)算目標(biāo)

    2021年國務(wù)院辦公廳印發(fā)《關(guān)于推動公立醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展的意見》指出,公立醫(yī)院應(yīng)能夠滿足民眾醫(yī)療需求,合理控制用藥成本,提高職工薪酬。在此基礎(chǔ)上,本文總結(jié)了公立醫(yī)院全面預(yù)算目標(biāo)為改善醫(yī)療質(zhì)量、提升患者體驗、提高財務(wù)效益,并將其量化并歸一化作為支出預(yù)算編制的參考指標(biāo)。

    一是醫(yī)療質(zhì)量。醫(yī)療質(zhì)量是公立醫(yī)院核心競爭力的體現(xiàn),也是患者最關(guān)心的重點。本文從診療效果、醫(yī)療安全、技術(shù)水平、服務(wù)效率四個方面構(gòu)建醫(yī)療質(zhì)量指標(biāo)模型,綜合評價公立醫(yī)院的整體醫(yī)療質(zhì)量。

    其中,Y1表示醫(yī)療質(zhì)量綜合指標(biāo),y11—y14分別表示診療效果、醫(yī)療安全、技術(shù)水平、服務(wù)效率四個方面的具體指標(biāo),w11—w14分別表示這四個具體醫(yī)療質(zhì)量指標(biāo)的權(quán)重。

    二是患者體驗?;颊唧w驗是公立醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的重要體現(xiàn),也是公立醫(yī)院獲得社會認可的關(guān)鍵。本文從診療時間、投訴率、醫(yī)院環(huán)境、信息化程度四個方面構(gòu)建患者體驗指標(biāo)模型,綜合評價患者的整體滿意度。

    其中,Y2表示患者體驗綜合指標(biāo),y21—y24分別表示診療時間、投訴率、醫(yī)院環(huán)境、信息化程度四個方面的具體指標(biāo),w21—w24分別表示這四個具體患者體驗指標(biāo)的權(quán)重。

    三是財務(wù)效益。財務(wù)效益是確保公立醫(yī)院持續(xù)發(fā)展的重要保證,也是預(yù)算管理的重點考量因素。本文從醫(yī)療服務(wù)收益率和資產(chǎn)收益率兩方面構(gòu)建總體財務(wù)效益指標(biāo)模型。

    其中,Y3表示患者體驗綜合指標(biāo),y31—y32分別表示醫(yī)療服務(wù)收益率、資產(chǎn)收益率兩個方面的具體指標(biāo),w31—w32分別表示這兩個具體財務(wù)效益指標(biāo)的權(quán)重。

    公立醫(yī)院預(yù)算目標(biāo)的指標(biāo)總結(jié)如表2所示。

    表2" 公立醫(yī)院預(yù)算目標(biāo)指標(biāo)

    各項指標(biāo)權(quán)重需根據(jù)結(jié)合公立醫(yī)院經(jīng)營情況及發(fā)展規(guī)劃進一步確定。

    (三)約束條件

    在進行支出預(yù)算編制時,各支出項目預(yù)算應(yīng)滿足一定約束條件以保證支出預(yù)算方案的合法性與可行性,具體如下。一是法律法規(guī)約束。公立醫(yī)院必須按照相關(guān)法律法規(guī)的規(guī)定,合理安排各項支出。二是政策導(dǎo)向約束。公立醫(yī)院需要根據(jù)政府部門頒布的相關(guān)政策,合理確定支出項目和支出規(guī)模。三是財政預(yù)算約束。公立醫(yī)院的支出預(yù)算需要在財政部門核定的預(yù)算范圍內(nèi)決策和執(zhí)行。四是績效考核約束。公立醫(yī)院的支出項目需要與公立醫(yī)院的績效目標(biāo)和考核指標(biāo)相匹配。五是內(nèi)部管理約束。公立醫(yī)院內(nèi)部的財務(wù)管理制度會對不同支出項目的決策和執(zhí)行提出具體要求。

    三、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)度函數(shù)

    由于公立醫(yī)院支出項目和預(yù)算目標(biāo)眾多,相互之間耦合復(fù)雜,難以列出明確的數(shù)學(xué)表達式。例如,新型醫(yī)療設(shè)備購置與醫(yī)療技術(shù)發(fā)展和醫(yī)院經(jīng)濟成本之間的關(guān)系復(fù)雜、科教項目支出與醫(yī)療技術(shù)發(fā)展和人員成本之間的關(guān)系復(fù)雜。因此,本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來擬合各支出項目到預(yù)算目標(biāo)之間的映射關(guān)系,為后續(xù)進行多目標(biāo)優(yōu)化提供適應(yīng)度函數(shù)。

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在1986年由Rumelhart和McCelland提出,是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò),是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入—輸出模式映射關(guān)系,而無須事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程,非常適合用于研究公立醫(yī)院支出項目對醫(yī)院醫(yī)療水平、患者體驗、財務(wù)效益的影響。

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、隱藏層和輸出層三個部分。其中隱藏層是整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心,其作用包括:特征提取、非線性轉(zhuǎn)換以及數(shù)據(jù)壓縮等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層、輸出層分別為所擬合的映射函數(shù)的自變量和因變量。對公立醫(yī)院支出預(yù)算編制問題而言,輸入層即為公立醫(yī)院預(yù)算支出項目,如表1所示。輸出層即為公立醫(yī)院預(yù)算目標(biāo),如表2所示。最終擬訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖如圖1所示。

    利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合公立醫(yī)院支出項目到預(yù)算目標(biāo)的映射關(guān)系的步驟如下。一是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。收集公立醫(yī)院歷史數(shù)據(jù),包括各項支出項目的具體數(shù)值以及對應(yīng)的預(yù)算目標(biāo)實現(xiàn)情況,確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。二是數(shù)據(jù)預(yù)處理。對收集到的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等,以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。三是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計。確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),包括輸入層的節(jié)點數(shù)(對應(yīng)支出預(yù)算項目)、隱藏層的節(jié)點數(shù)和層數(shù)、輸出層的節(jié)點數(shù)(對應(yīng)預(yù)算目標(biāo))等。四是數(shù)據(jù)劃分。將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集,通常80%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,20%數(shù)據(jù)作為測試集。五是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。使用訓(xùn)練集對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,通過不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)(如權(quán)重和閾值),使網(wǎng)絡(luò)輸出逼近實際的預(yù)算目標(biāo)。六是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驗證。使用測試集對訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行驗證,評估其對新數(shù)據(jù)的泛化能力,檢驗擬合效果。

    四、基于NSGA-II的支出預(yù)算編制方法

    (一)NSGA-II算法流程

    在所有多目標(biāo)進化算法中,NSGA-II是最流行的方法之一,其結(jié)合了非支配解、擁擠度等概念,降低了非劣排序遺傳算法的復(fù)雜性,具有運行速度快,解集的收斂性好的優(yōu)點。NSGA-II流程圖如圖2所示。

    (二)NSGA-II應(yīng)用于支出預(yù)算編制

    醫(yī)院支出預(yù)算編制問題中包含三個預(yù)算優(yōu)化目標(biāo),分別是醫(yī)療質(zhì)量、患者體驗和財務(wù)收益,因此該問題是一個典型的多目標(biāo)優(yōu)化問題。假設(shè)現(xiàn)有兩種支出預(yù)算方案A和B對應(yīng)的歸一化后的三種預(yù)算目標(biāo)可以分別表示為(Y1,Y2,Y3)=(0.5,0.3,1)和(Y1,Y2,Y3)=(0.6,0.4,0.5),支出預(yù)算方案A在財務(wù)收益方面顯著優(yōu)于方案B,但方案B在醫(yī)療質(zhì)量和患者體驗方面都優(yōu)于方案A,此時若三種預(yù)算目標(biāo)的權(quán)重未知,則難以界定這兩個方案哪一個是更優(yōu)的。上述例子中的這兩種方案之間的關(guān)系稱為多目標(biāo)優(yōu)化問題中的非支配關(guān)系,即一個解沒有在任何方面都優(yōu)于另一個解。研究多目標(biāo)優(yōu)化問題的目的就是找出所有的非支配解,對應(yīng)到本文研究的問題也就是找出所有非支配的支出預(yù)算編制方案的最優(yōu)解集,供醫(yī)院預(yù)算決策者選擇。醫(yī)院預(yù)算的決策者在得到最優(yōu)解集后,還可以進一步根據(jù)醫(yī)院現(xiàn)狀及社會發(fā)展環(huán)境對三個預(yù)算優(yōu)化目標(biāo)進行賦權(quán),進而得到最終的支出預(yù)算編制方案。

    將NSGA-II多目標(biāo)優(yōu)化算法應(yīng)用于公立醫(yī)院支出預(yù)算編制問題,需要構(gòu)建支出預(yù)算編制的多目標(biāo)優(yōu)化問題模型以及適應(yīng)度函數(shù)。

    刻畫多目標(biāo)優(yōu)化問題模型包括確定其待優(yōu)化參數(shù)、優(yōu)化目標(biāo)和約束條件。公立醫(yī)院支出預(yù)算編制問題的待優(yōu)化參數(shù)即為各支出項目預(yù)算,優(yōu)化目標(biāo)即為醫(yī)療質(zhì)量、患者體驗和財務(wù)收益三大指標(biāo)。本文所提方法中,約束條件是通過罰函數(shù)實現(xiàn)的,當(dāng)某個個體的染色體或適應(yīng)度超出約束條件允許的范圍時,設(shè)計罰函數(shù)大幅降低其適應(yīng)度,這樣可以將其排除在最終生成的方案集合之外。另一方面,本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過往年財務(wù)大數(shù)據(jù)擬合出公立醫(yī)院預(yù)算支出項目到公立醫(yī)院預(yù)算目標(biāo)的映射關(guān)系,將其作為公立醫(yī)院預(yù)算編制的適應(yīng)度函數(shù)。

    通過上述多目標(biāo)遺傳算法的迭代優(yōu)化,最終可以得到一系列Pareto最優(yōu)方案前沿。Pareto最優(yōu)方案前沿是一個最優(yōu)解組合,每一個解相互之間都是非支配的,即不可能存在某個解在三個優(yōu)化目標(biāo)方面都優(yōu)于另一個解。因此這些解都是可行解,具體選擇最終預(yù)算編制方案的時候,還需要對三個優(yōu)化目標(biāo)進行進一步加權(quán)求和,遴選出符合公立醫(yī)院發(fā)展需求的最優(yōu)方案。

    五、結(jié)論與展望

    本文提出了一種結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多目標(biāo)遺傳算法的公立醫(yī)院支出預(yù)算編制方法,與傳統(tǒng)方法相比,該方法立足于客觀數(shù)據(jù)分析,能夠顯著提高預(yù)算資源的利用效率,為公立醫(yī)院的持續(xù)發(fā)展提供有力支撐。未來,將進一步深入研究公立醫(yī)院全面預(yù)算管理優(yōu)化領(lǐng)域,探索更多的智能優(yōu)化算法及其在全面預(yù)算管理中的應(yīng)用,為公立醫(yī)院管理帶來更多的創(chuàng)新和價值。

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    [責(zé)任編輯" "白" "雪]

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