滚动信息2

【摘要】目的:分析智慧化管理模式在医院安全生产风险防控工作中的实际应用效果，为优化医院安全管理体系提供实践参考。方法:选取本院安全生产管理工作为研究对象，以202X年1月—202X年6月实施常规安全管理为实施前阶段，202X年7月—202X年12月实施智慧化安全管理为实施后阶段，对比两个阶段的安全生产风险事件发生率、安全隐患排查数、隐患整改完成率、隐患整改平均耗时及工作人员安全考核合格率等指标。结果:实施智慧化管理后，医院安全生产风险事件发生率较实施前显著降低，隐患排查数、整改完成率及工作人员安全考核合格率均显著提升，隐患整改平均耗时较实施前大幅缩短，各项指标对比差异均有统计学意义（P<0.05）。结论:将智慧化管理应用于医院安全生产风险防控中，可有效提升安全管理的精细化、高效化水平，降低安全风险，值得持续推广应用。

【关键词】智慧化管理；医院安全生产；风险防控；安全管理体系

1.资料与方法

1.1研究对象

以本院后勤保障、医疗设备运行、消防安全、院感防控、药品管理、特种设备使用等安全生产全维度管理工作为研究对象，管理范围覆盖医院所有临床科室、医技科室及公共区域，参与安全管理的工作人员共120名，涵盖安全管理专员、科室安全员、后勤技术人员及临床医护代表。

1.2管理方法

实施前采用常规安全生产管理模式，通过人工现场排查、纸质记录隐患问题、线下逐级上报整改、定期线下集中培训的方式开展防控工作，隐患跟踪依赖人工回访，信息传递易出现延误^[1]。实施后构建智慧化安全生产风险防控管理体系：①搭建智能监测系统，集成消防烟感、水电压力、设备运行温度、氧气浓度等多维度传感器，对关键点位进行24h实时数据监测，实现异常数据自动捕捉^[2]；②建立线上隐患闭环管理平台，排查人员通过移动端上传文字、图片、视频等隐患信息，系统自动匹配分类标签、分配整改责任科室及时限，整改完成后线上核验销号，全程留痕可追溯^[3]；③设置智能预警模块，针对高风险点位设置阈值，出现安全隐患时通过短信、系统弹窗、工作群消息多端同步推送预警信息，确保责任人员第一时间响应^[4]；④开通全员线上安全培训考核模块，按岗位推送定制化培训课程，支持碎片化学习，完成学习后自动生成考核试卷，实时记录考核结果并反馈薄弱环节。

1.3观察指标

统计并对比实施前后的安全生产风险事件发生率（以每千次诊疗/操作计）、安全隐患排查数、隐患整改完成率、隐患整改平均耗时、工作人员安全考核合格率。

1.4统计学方法

采用SPSS26.0统计学软件处理数据，计量资料以（x±s）表示，行t检验；计数资料以%表示，行χ²检验，P<0.05为差异有统计学意义。

2.结果

实施智慧化管理后，医院安全生产风险防控各项指标均较实施前得到明显改善，差异均有统计学意义（P<0.05），详见表1。

表1 医院智慧化管理实施前后安全生产风险防控指标对比

3.讨论

医院安全生产涉及多领域、多环节，涵盖医疗、后勤、设备等多个维度，是保障医疗工作有序开展和医患生命安全的核心基础。常规人工管理模式受限于人力成本、时空限制，易出现排查疏漏、信息传递滞后、整改流程繁琐、责任追溯困难等问题，难以适应现代化医院复杂的安全防控需求[5]。智慧化管理依托物联网、大数据、移动互联网等信息化技术，构建了“监测-预警-整改-培训”全流程闭环管理体系，其核心优势体现在三方面：一是实现风险监测的实时化与精准化，智能监测系统替代人工周期性巡检，可全天候覆盖关键点位，精准捕捉细微隐患，大幅提升隐患排查的覆盖面和准确性；二是实现隐患整改的闭环化与高效化，线上平台简化了信息传递流程，明确了整改责任与时限，通过多端预警确保响应及时，有效避免了整改拖延、漏改等问题，显著缩短了整改耗时；三是实现安全培训的个性化与常态化，线上培训模块打破了时间和空间限制，定制化课程更贴合岗位需求，碎片化学习模式提升了工作人员参与积极性，从源头强化了安全意识和操作规范度，降低了人为因素引发的安全风险[6]。

在智慧化管理实施过程中，需注重系统的日常维护与数据更新，定期校准监测设备确保数据精准性；同时要强化多部门协同配合，建立跨科室沟通机制，确保隐患整改各环节衔接顺畅；此外，还需根据医院实际管理需求持续优化系统功能，结合使用反馈调整预警阈值、培训内容等，避免形式化应用[7]。

综上，智慧化管理模式能有效弥补传统安全管理的不足，显著提升医院安全生产风险防控的工作效率和质量，降低安全风险事件的发生概率，是医院安全生产管理体系现代化建设的重要方向，可结合医院实际情况持续优化推广。

参考文献：

[1] 高源。论医院信息化系统安全及防御策略 [J]. 计算机产品与流通，2020 (1): 161.

[2] 叶雪花，王茹，蒋翠云。团队合作管理模式在医院安全管理中的应用 [J]. 中医药管理杂志，2021, 29 (11): 143-144.

[3] 周翔。基于智能传感器的医院电气安全监测系统设计研究 [J]. 电气技术与经济，2025 (6): 244-246, 250.

[4] 黎茵茵，张伟旋，许星莹，等。公立医院合规风险 PDCA 智能预警模式研究 —— 以物价审计为例 [J]. 卫生经济研究，2025, 42 (11): 82-85, 89.

[5] WANG X, YUE X, TARIQ N, et al. Hybrid AI- and Blockchain-Powered Secure Internet Hospital Communication and Anomaly Detection in Smart Cities [J]. Processes, 2025, 13 (5): 1466.

[6] LEAR R, AVERILL P, CARENZO C, et al. Co-producing a safe mobility and falls informatics platform to drive meaningful quality improvement in the hospital setting: a mixed-methods protocol for the insightFall study [J]. BMJ Open, 2025, 15 (2): e082053.

[7] 高扬，朱泽伟。智慧医院安全防范系统的设计 [J]. 智能建筑与智慧城市，2025 (S1): 175-178.

丁祥

十堰市太和医院安全保卫部