【文档说明】智慧医院案例神经网络在医院全面预算管理中的应用课件.pptx，共(47)页，9.472 MB，由小橙橙上传

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神经网络在医院全面预算管理中的应用智慧医院案例——189019141948197820012016医院概况—历史与变迁1890年美籍牧师郭显德及其夫人创办诊所，1914年医院建成，床位100张，并附设一所护士学校1994年6月被评为三甲医院2013年6月三甲复审通过1938年医院被

日军占领1948年烟台二次解放，医院回归1978年医院步入快速发展时期2014年8月成功创建省级区域医疗中心医院概况—年业务量2016门诊量233余万人次住院量13.9万余例次手术量7.2万余例次医院概况—建筑规模医院

建筑面积34万平方米，包括主体医疗大楼，办公/科研/教学综合大楼编制床位3000张。主要内容神经网络在医院全面预算管理中的应用神经网络的特点及理论基础加强和改进医院预算管理的措施医院全面预算概念医院预算编制现状一二三四五神经网络在医院预算编制中的应用一、全面预

算概念一、全面预算概念一、全面预算概念1921年美国政府公布了《预算与会议法案》，它使预算管理被提升到了一种社会性的必然地位。随后，预算管理成为一种重要的企业管理工具，开始被英国、日本、德国等其他国家一些企业效仿与采用。1922年

美国学者麦金西发表了《预算控制》，把过去部门或非正式实施的预算，发展为具有科学性、系统性的经营管理工具，即预算管理。一、全面预算概念从无到有、由简单到复杂、不完善到完善的发展过程周代式法制财收支对口汉代公私划分加

强考察唐代复式预算简化手续元代制国用司重视监督明代财政监督制度完备清代正式称编制“预算”一、全面预算概念民国时期—预算实行划分收支、超然主计南京政府实行了中央、省、县三级财政管理体制1913年1927年1928年1937年日本侵华战争爆发，国民经济全面崩溃，财政管理制度废弛

1945年北京市根据规定，按照统一预算册式编制地方预算书按照统一要求，编制历年的各项预算和决算一、全面预算概念第一阶段第二阶段第三阶段1998年11月17日，财政部、卫生部联合颁布了《医院财务制度》。政府对医院

实行“核定收支、定额或定项补助、超支不补、结余留用”的预算管理办法，同时全面预算管理的理念也开始引入医院。1949年新中国建立后，为适应社会主义计划经济体制的要求，政府对公立医院的预算管理实行统收统支的预算管理办法

。医院预算只是一个全院总预算，由财务部门根据基数增减法编制，主要目的是为财政拨款提供依据。1988年2月2日，卫生部、财政部联合颁布了《医院财务管理办法》对医院实行“全额管理，差额补助，超支不补，结余留用”的预算管理办法。为了适应社会主义市场经济和医疗卫生事业

发展的需要，进一步规范医院的会计核算，提高会计信息质量，根据《中华人民共和国会计法》、事业单位会计准则，以及国家有关法律法规的规定，结合医院特点，财政部对1998年出台的《医院会计制度》（财会字<1998>58号）进行了修订。新的《医院会计制度》（财会<2010>27号）

是财政部在2009年8月和2010年7月两次发布《医院会计制度（征求意见稿）》的基础上，经过近2年时间的讨论并充分听取各方意见之后形成的最终稿。从此，我国公立医院的会计制度翻开了展新的一页。一、全面预

算概念二、预算编制现状预算编制及执行的现状预算的编制方法23预1算预算的范围预1算预算的范围从国内大型医院来看，逐步实行了全面预算管理。预算过程的全员发动，是指“预算目标”的层层分解，让每一个参与者都建立起成本、效益意识预算金额的总体性，不仅包括财务预算，更重要的是

包括业务预算、资本支出预算预算管理流程的全程化，预算管理贯穿预算指标的下达、预算的编制和汇总上，更重要的是要通过预算的执行和监控、预算的分析和调整、预算的考核与评价，发挥预算的管理的权威性和对医院运行的的指导作用。全面预算管理二

、预算编制现状预算的范围•经营预算•医疗服务预算•直接材料预算•直接人工预算•存货预算•管理费用预算、、•现金收支预算•预计收益表•预计资产负债表•资本支出预算•专门业务预算•北京中医药大学管理学院教授、院长程薇认为：医院全面预算反映的是医院未来某一特定期间的全面医疗服务、药品活动的财务计

划。业务预算财务预算专门决策预算二、预算编制现状预算的范围三级预算管理预算归口管理、限额下达控制、三级目标统一二、预算编制现状传统预算的编制方法2固定预算增量预算零基预算确定性预算概率预算线性思维考虑，各有利弊预算项目管理中，不能考虑到医院的综合性，项目之间的影响人为

估算项目之间的影响不是科学办法预算执行中存在不确定性，不能按预算目标执行不能满足医院精细化和全面管理的需要二、预算编制现状01030402预算管理的内容不全面预算编制不科学预算考核与激励机制不健全预算执行与控制机制不完善

二、预算编制现状预算编制及执行的现状3-仅编制业务预算-资本和财务预算不编制-预算编制部门、程序不科学-预算编制依据、方法不科学-缺少刚性约束，预算流于形式-预算控制太死，缺乏灵活性-考核目标体系未以预算为主导-考核内容不全面结合国家政策法规和医院发展实际情况，确定预算考核

内容。预算编制内容细化，转化为科室日常运营指标，按月进行考核。医院应当以全面预算为手段落实预算执行责任制，确保预算刚性，严格预算执行。还应实行分期预算控制，依据预算执行情况进行实时修正。医院应该建立一套科学的预算管理评价机制，选择具有代表性的指标

，依照相关制度对预算执行和完成情况进行追踪考核、审计来评价预算。的执行情况预算的编制需全员、全院参与，由财务部门牵头，人事、医务处、门诊部、总务处、基建处、等组成医院预算管理小组，层层落实指标，运用神经网络技术来编制。三、加强和改进医院预算管理的措

施四、神经网络的特点及理论基础神经网络的概念1神经网络的特点2神经网络的原理3神经网络的概念神经网络（NeuralNetworks）是20世纪80年代兴起的一种实用的多学科交叉处理技术，模仿人脑行为特征，进行分布式并行信息处理的数学算法模型。这种新型的神经网络预算方法是基于非线性，有较高的复

杂度，输入参数众多，满足了全员性，而且考虑到误差反馈校验，充分考虑了预算的执行和监管过程中的各类因素，可以满足预算执行中的监管，此方法应用到医院全面预算管理全过程中，可以满足医院全面预算的精细化需求。1四、神经网络的特点及理论基础神经网络的原理2对于单输入单输出神经网

络模型，非线性系统可用如下差分方程表示：y(t+1)=f[y(t),y(t-1),….,y(t-k+1);x(t),x(t-1),…,x(t-k+1)]其中，y(t)，x(t)分别表示在t时刻的输出、输入变量，f(

)为未知的非线性映射，k为输入输出的系统阶次。结合医院预算实际情况，非线性系统可用差分方程表示为：Y(t+1)=F[Y(t),Y(t-1),….,Y(t-k+1);X(t),X(t-1),…,X(t-k+1)

]其中，F()=[f1,f2,…,fm]TY(t)=[y1(t),y2(t),…,ym(t)]TX(t)=[x1(t),x2(t),…,xn(t)]T一般采用递推法，来预测神经网络未来p步的预算输出：Ym(t+p)=[Y(t+p-1),…,

Y(t+p-m);X(t+p-1),…,X(t+p-n)]四、神经网络的特点及理论基础神经网络的原理2误差反馈校验示意图：输入层输出层隐含层反馈函数误差校正可用下式表示：ypj(t+i)=ymj(t+i)+rijej(t)+β[ej(t)-ej(t-1

)]式中，j=1,2,…,m代表输出序号i=1,2,…,p代表运行步数ypj(t+i)代表t+i时刻校正后第j个输出分量值ymj(t+i)代表t+i时刻第j个输出分量目标值四、神经网络的特点及理论基础神经网络的原理2神经网

络学习过程开始批量输入学习样本并且对输入和输出量进行归一化处理参数初始化：最大训练次数，学习精度，隐含层节点数，初始权值、阈值，初始学习速率等计算各层的输入和输出值计算输出层误差E(q)N修正权值和阈值E(q)<εY结束四、神经网络的特点及理论基础输出参数覆盖面广，涵盖各类

预算；不同于传统统计方法，采用贴近实际业务的非线性处理方法；采用对执行状况实时反馈，使执行情况也作为调控参数，影响预算目标预测值；能对预算目标与实际误差作出科学判断得出客观指标；采用缩短学习周期的方法，及时预测和发现预算的问题；医院全面预算编制面

临的问题神经网络预算解决的可行性3神经网络的特点四、神经网络的特点及理论基础全员：输入层参数众多，涉及医院各阶层人员、各类相关数据，人工或自动从现有医院信息系统中提取。全额：输出层包含各类预算，也就是我们的预算目标预测。全程：反复学习包含了预算执行中输入层

参数、输出层的校正反馈等3神经网络的特点解决医院全面预算的可行性四、神经网络的特点及理论基础非线性智能系统特征权重调节，学习训练神经网络3自适应自学习神经网络的特点动态系统特征四、神经网络的特点及理论基础五、神经网络在医

院预算编制中的应用1.神经网络在医院全面预算应用的模型2.神经网络在医院预算对应关系及建立3.神经网络在医院实际预算的实例展现4.神经网络在医院预算应用中的可行性五、神经网络在医院预算编制中的应用1.神经网络在医院全面预算应用的模型输出层隐含层输入层•医院各类、各种基本元数

据以及医院综合运行指标，越细化越好•神经网络的算法核心，是复杂的智能化处理的中间态，这对神经网络使用者来说是不可见单项目预算、病人医保预算、科室预算等各种收入预算、支出预算，涵盖医院全面预算涉及的各方面的内容神经网络模型

1.神经网络在医院全面预算应用的模型四、神经网络在医院预算编制中的应用确定传输函数2.神经网络在医院预算对应关系及建立确定隐含层的节点数确定传输函数训练方法及其参数选择训练方法及其参数选择神经网络在医院预算管理中建立确定网络层数确定输入层的节点数训练方法及其参数选择确定输出层的节点数

四、神经网络在医院预算编制中的应用14、病人满意情况15、其它各类指标（整个医院相关运行指标近百种）。1、科室基本情况：床位、科室人员、影响力等。2、病人基本情况：本科室病人信息如年龄、性别、职业等。3、疾病情况：ICD10疾病诊断、病程及

入出院情况等。4、病人医保类型。11、医院运行指标如门诊人次、住院床日等。5、检查、检验、治疗、手术等情况。12、按帐单类别分类的门诊、住院费用6、科室请领的相关物耗等信息。13、人员工资成本7、科室设备使用情况。8、科室消耗的水、电、氧气等。9、门诊诊疗情况。10、输液用药情况

。2.神经网络在医院预算对应关系及建立输入层的节点数四、神经网络在医院预算编制中的应用2.神经网络在医院预算对应关系及建立输出层的节点数收入类支出类医疗收入门诊收入住院收入财政补助收入科教项目收入其他收入

医疗业务成本---人员经费用、卫生材料费、药品费、固定资产折旧、无形资产摊销费、提取医疗风险基金、其他费用财政项目补助支出科教项目补助支出管理费用其他支出四、神经网络在医院预算编制中的应用3.神经网络在医院实际预算的实例展现建立样本集具体方法是在2005—2014年费用中，依次

取k个连续的年样本数据作为输入矩阵向量，第k+1个年份的样本数据为输出矩阵向量。例如k＝8，那么这一轮训练的输入矩阵向量就是2005—2012年的样本数据，输出值就是2013年的样本数据。四、神经网络在医院预算编制中的应用3.神经网络在医院实际预算的实例展现输入、输出数据将训练样本点向前推进进

入下一个，即第二轮训练样本输入矩阵向量就是2006—2006+k-1年样本数据，输出矩阵向量就是2006+k年的样本数据。四、神经网络在医院预算编制中的应用年度年未职工人数床位数门诊人次门诊收入（万元）出院人次住院收入（万元）职工工资（万元）20052096160710122

931550039305384093469200622191607107446917351475584485338522007232516071211087209335531256993524720082420161312422882586

860257679045539200924861613133350730641630048045757272010255216131327666349876485396892574920113126161914035854256

67012911562787672012330916191504912496458010613410389392013340516101603826541508057913195610608201441

95247617038646076495266172335111092015443728231779677676691137372169012029720164674286820823137819313908125594217720样本数据3.神经网络在医院实际预算的实例展现四、神经网络在医院预

算编制中的应用3.神经网络在医院实际预算的实例展现评估训练数据训练样本数据的选取依次类推。利用训练完毕的神经网络可以评估以后几年的数据。通过训练，在k取4,6,8的情况下，在这里，我们暂关注四个预算指标:

职工工资收入、医疗收入增长率、职工人均业务收入、医院医疗收入，得到的训练结果如下图：四、神经网络在医院预算编制中的应用四、神经网络在医院预算编制中的应用k=4k=6k=8年份原始值评估值相对误差评估值相对误差评

估值相对误差20142.652.816.0%2.733.0%2.681.1%20154.574.48-0.2%4.521.1%4.54-0.7%20163.793.851.6%3.820.8%3.800.3%k=4k=6k=8年份原始值评估值相对误差评估值相对误差评估值相对误差2014

25.2523.12-8.43%24.10-4.55%24.41-3.33%201522.0824.219.65%23.114.66%22.883.62201617.4217.832.35%17.661.38%

17.590.98%医疗收入增长率评估结果3.神经网络在医院实际预算的实例展现职工工资收入评估结果四、神经网络在医院预算编制中的应用k=4k=6k=8年份原始值评估值相对误差评估值相对误差评估值相对误差201455.5753.0

7-4.5%54.29-2.3%55.29-0.5%201564.1465.291.8%65.231.7%64.330.3%201671.4970.92-0.8%71.20-0.4%71.560.1%k=4k=6k=8年份原始值评估

值相对误差评估值相对误差评估值相对误差2014233099222128-4.7%228207-2.1%232159-0.4%20152845702903562.0%2904162.0%2860680.5%2016334135332134-0.6%333022-

0.3%3343570.1%医疗收入评估结果3.神经网络在医院实际预算的实例展现职工人均业务收入评估结果四、神经网络在医院预算编制中的应用四、神经网络在医院预算编制中的应用为了表述简单，我们暂按最基本的单输入单输出神经网络模型，根据非线性系统差分方程y(t+

1)=f[y(t),y(t-1),….,y(t-k+1);x(t),x(t-1),…,x(t-k+1)]来演示手工计算映射函数过程：我们取系统阶数为4，先来计算单一的职工工资收入水平第一轮训练。对于上式，阶数取4，也就是式中k=

4,由于是第一轮训练，这里t也就是4，职工工资收入水平做为输出参数。Y(t)即Y(4)就是2008年的职工工资收入水平，y(t-1)就是Y(3)就是2007年的职工工资收入水平，Y(t-2)即Y(2)就是200

6年的职工工资收入水平，Y(t-k+1)即Y(1)就是2005年的职工工资收入水平，由于职工工资水平与出院病人数（万人次）相关性较大，因此，我们这里选取出院病人做为单一输入参数。我们观察趋势线可出现，该图显示属于逐步抬高的发散的正弦曲线，因此我可以设定函数模型形式为四、神经网络在

医院预算编制中的应用1122f(x,z)=a*X2+b*sin(π*(2T-1))*X+c*X+d*Z2+e*sin(π*(2T-1))*Z+f*Z+g(1)式中，x=[y(t),y(t-1),….,y(t-k+1)](2)z=[x(t),x(t-1),…,x(t-k+1)](

3)96,,,如果是k=4,由于是第一轮训练，祥本数据代入(2)、(3)式x=[5539/2420,5247/2325,3852/2219,3469/20]=[2.289,2.257,1.736,1.655]==2.00

54z=[6.03,5.53,4.76,3.93]==5.1245将x,z及y(t+1)就是2009年的职工工资收入水平值代入(1)式得到第一个方程四、神经网络在医院预算编制中的应用,,=12212.304=2.00542a+sin(π*(2*4-1))*2.0054b+2.0054

c+5.12452d+sin(π*(2*4-1))*5.1245e+5.1245f+g①依次类推我们取下一轮训练，一直训练至到2016年度可得到另外8个方程，取其中7个方程即可求解得到函数（1）式中系数a、b、c、d、e、f、g的

值。由于选取方程不同可得到不同的系数值，根据离散分布，选取中间值作为正式系数，代入函数（1）式中。然后重新第一轮训练得出的目标理论值，它和我们实际2.304作对比，就可得到误差。随着训练次数的增加，系统会自动调整系数abcdefg值，最终达到误差会逐步减少。以上只是

演示了单一输入，得到的函数只有7个变量，实际工作中，能够影响我们预算目标输入变量肯定不只一种，应该是综合的，上述函数关系式会更复杂，矩阵也不会是一维的，而是多维，只能靠神经网络系统处理。四、神经网络在医院预算编制中的应用四、神经网络在医院预算编制中的应用四、神经网络

在医院全面预算中的应用3.神经网络在医院实际预算的实例展现4.神经网络在医院全面预算应用中的可行性神经网络前期构建复杂即使隐含层只有一层的神经网络，输入层、隐含层到输出层的映射关系函数，达几百种，还需要通过数据图表，找出映射关系模型，只有全面

明确了相关映射，才能真正构建起神经网络，完成“黑盒”的封装与一般统计存在区别一般统计方法参数有几种或十几种，但神经网络的参数可以达几十种甚至上百种。神经网络系统尽管复杂深奥，但对操作者来说是简单的优化指导医院综合运营应用到医院全面预算管

理全过程，可以满足医院全面预算的精细化需求。神经网络应用于医院全面预算管理中，通过人工智能化处理，将会对医院综合运营、自我完善医院医疗运行指标，起到优化指导的作用。四、神经网络在医院预算编制中的应用