【聚焦醫院采購】

如何推動醫院招標采購數字化轉型

■ 劉立權 王嬌

在數字化浪潮中，醫院招標采購正面臨向數字化轉型的挑戰。智慧醫院數字化建設要求招標采購過程更加公開透明、高效合規。本文試圖分析醫院傳統招標采購模式存在的問題，并提出智慧招采一體化平臺建設方案，以期提升醫院采購數字化水平，從而規范采購流程、提升采購效率。

傳統招采模式存在的問題

一是流程復雜，效率低下。醫院采購涉及需求分析、預算管理、調研管理、開評標、供應商選擇、合同談判、合同履約驗收等多個環節，流程復雜，需要多部門協同配合。在傳統模式下，各環節都涉及大量紙質文件的流轉與人工審核，往往耗時較長且容易出錯，難以滿足醫院高效運營需求。

二是供應商管理存在缺陷。醫院每年需采購大量物資設備、耗材等，選擇合適的供應商非常重要。但在傳統模式下，醫院往往通過EXCEL表格對供應商進行管理，導致供應商資質變化可能無法及時更新或調整；未建立供應商評估體系，無法對供應商的信用情況、產品質量、售后服務等進行全面評估；未建立供應商績效考核體系，無法定期對供應商績效進行評估，并針對評估結果采取改進措施。

三是信息不對稱，成本控制困難。在傳統模式下，由于信息不對稱，醫院很難精準掌握產品價格。同時，招標采購信息經常在少數特定供應商間流轉，廣大潛在的優質供應商無法及時獲取信息，導致醫院難以接觸到更優質的供應商和更具性價比的產品。

四是預算管理粗放，資源浪費嚴重。實踐中，一些醫院招標采購中存在無預算采購、超額采購、重復采購、供應不善、未執行“三重一大”集體決策而隨意采購等不規范現象。

五是采購文檔手工操作難度大，難以保障準確性。在傳統模式下，醫院采購過程相關文檔的制作、審核、歸檔等均依賴人力勞動，準確度、效率難以保障。同時，紙質文檔資料不便存儲，存在難查詢、難監管、難追溯等問題。

六是缺乏數據分析與智能決策支持。由于紙質文檔保存、查詢、統計困難，且缺乏有效的數據分析工具和數據整合機制，醫院采購決策主要依賴于經驗，缺乏科學依據和數據支持。

智慧招采一體化平臺建設方案

為解決醫院傳統招采模式下的諸多問題，筆者認為，有必要搭建一個集采購需求、預算管理、供應商管理、采購過程管理及審計監督、合同履約等于一體的智慧醫院招采一體化平臺，實現從調研、預算、采購申請到招標采購、合同履約、監督分析的全鏈條數字化管理，從而防范招標采購過程中的系統性風險，推動醫院招標采購管理數字化轉型。

一是門戶網站。當前，醫院采購信息存在碎片化、不對稱等問題，導致供應商獲取困難。通過建立統一的門戶網站，實現各方主體信息實時交互，有效解決信息不對稱問題。此外，建議提供標準化公告模板，確保公告合規性。

二是預算管理。部分醫院預算存在“重編制輕執行”的結構性矛盾，如科室級預算與采購需求脫節，導致資金浪費。筆者建議，構建三級預算分解模型（院級—科室—項目），通過預算滾動預測算法執行偏差自動預警。同時，與醫院管理信息系統對接，動態關聯耗材、藥品等使用數據，從而提升預算調整響應速度。

三是調研管理。構建“需求申請—公告發布—響應提交—智能評審—報告生成”全鏈條數字化流程，實現一鍵生成調研報告、融入線上論證環節等功能，從而提升采購效率。

四是招標采購管理。通過流程標準化、業務規范化、文檔模板化、系統集成融合化等，實現采購業務從立項管理、采購實施（招、投、開、評、定）到監督審計的閉環式數字化管理，確保采購活動的合法性、合規性及高效性。針對傳統招標存在的流程冗長、圍串標風險等，可打造四維智能防控體系。比如，流程防控體系是內置標準化模板庫（公告/文件/合同/評標等），支持智能生成與合規校驗；技術防控體系是通過IP識別、投標文件雷同性分析、CA動態加密等技術，智能預警圍串標行為；數據防控體系是通過建立歷史價格庫，自動預警異常報價；系統防控體系是系統算法自動匹配專家與標書，降低廉政風險。

五是供應商管理。對接第三方信用信息公示系統，實現風險企業自動攔截。構建四維評估模型（資質能力、合作記錄、履約質量、誠信指數），對供應商進行評價。建立供應商畫像，通過機器學習預測合作穩定性。

六是招投標文件制作。基于可擴展標記語言技術，構建智能招投標文件制作系統，支持標準模板自動調用。通過光學字符識別、自然語言處理技術，實現招投標文件智能解析及自動填充。引入CA簽章與加密處理技術，確保文件安全性。

七是合同及履約管理。構建合同履約孿生體，通過物聯網技術實時監控合同履約動態。建立預警機制，對履約偏差進行干預。與財務系統對接，實現付款進度自動觸發，提升合同執行效率。

八是大數據分析。根據醫院各科室部門需求，采用聚類分析識別高頻異常交易模式，反映醫院采購管理的效能和整體運營狀況。同時，針對采購過程中的關鍵指標設置預警機制，分析圍串標行為、預警異常采購數據等，為醫院管理提供精確的數據支持。

九是風險預警。構建“風險識別—評估—應對”閉環系統，對采購過程中的潛在風險進行實時監測和預警。運用大數據技術，通過數據清洗、挖掘、分析和可視化，對各類采購數據進行量化分析，幫助醫院發現問題、研究規律，并建立風險案例庫。

（作者單位：湖南佰瑞信息技術有限公司）

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