从规模到价值，医院如何实现高质量增长？

经营环境的不确定性、消费者需求多变、技术进化正在为许多中国企业带来增长的烦恼。而在商业世界的一角，医院作为经营主体，也正在走向一场深刻的转型。

在医保控费、患者需求升级与技术迭代等多重压力下，一些增长道路上的矛盾开始浮出水面：有限资源与无限需求的矛盾、降本压力与技术投入的矛盾、数据爆炸与决策低效的矛盾等等。这些矛盾影响着医院的增长预期，也在推动医院走向变革，从传统的规模驱动的粗放增长，转向质量与效率并重的内涵式发展。

在这场转型之路上，医院会遇到哪些机遇与挑战？有哪些已经被验证的经验值得关注？近期，《哈佛商业评论》中文版新媒体主编麻震敏与哈尔滨市第一医院党委书记闫宏伟、厦门大学医学院传染病研究所所长杨天赐、贵州省人民医院检验科副主任王树辉展开对谈，一同探讨医院高质量增长的破局之道。

《哈佛商业评论》中文版新媒体主编麻震敏（左一）、哈尔滨市第一医院党委书记闫宏伟（左二）、厦门大学医学院传染病研究所所长杨天赐（右二）、贵州省人民医院检验科副主任王树辉（右一）

从扩规模转向内涵式增长

医院同许多其他行业一样，经历着从规模扩张到谋求更高质量增长的过程。如果说以往，更大更宏伟的院区是医院增长的外在写照，那么当下，医院的增长还需向内看。正如闫宏伟所说：“医院要从扩规模转向内涵式增长。”

所谓的内涵式增长实际上是要用更加科学的评估维度，衡量医院的增长情况。比如从前，医院可能更多用床位使用率、患者量、手术量来评估经营状况。当医院看重这些指标时，难免会陷入盲目追求规模效应的误区，反而忽视了患者的就医质量与体验。而现在，闫宏伟称医院已经在更多地附加 CMI值（病例组合指数）、平均住院日这些指标进行综合评价。

具体来看，CMI 值可以理解为病种结构的复杂程度，数值越高，说明医院接诊的病例更复杂，技术含量和服务能力更强；平均住院日则衡量医院能否在保证疗效的前提下，提高诊疗效率、缩短患者住院时间。这些指标更能体现医院在质量与效率上的提升，让评估增长的维度更加多元。“医院的增长要有科学性，要有内涵，我们评价的体系也要有所改变。”闫宏伟表示。

同时，医院也需要更好地在成本、质量间进行权衡。举例来看，更多先进的医疗设施、设备正在涌现，此时医院如果不断引进新设备自然会造成成本的失控，而为控制成本而谨慎采购，则很可能影响医疗质量的提升。这就好像我们熟知的电子科技领域，一些企业选择的产品路线是不断地“堆料”“秀肌肉”，但也有大量企业开始注重在合理的硬件能力基础上，通过软件的科学调教、资源的优化配置来更低成本而高效地提升产品性能。

王树辉分享了其负责的检验科的经验，他们通过无人值守流水线和自动化手段，减少重复性人工操作，从而提升运营效率。 “我们的价值不再是通过多开检验项目来体现，而是通过为临床提供精准、必要的诊断信息，帮助整个医疗团队在合理的预算内实现最优诊疗方案来体现。” 从增量到提质的转变，正是医院整体走向内涵式增长的典型缩影。

杨天赐也强调，“质量是检验的生命线”，任何成本控制都不能以牺牲质量为代价，关键在于通过精益管理消除浪费。而在数字技术快速发展的当下，更多高效的解决方案正在涌现，帮助医院实现整体的精益管理与高质量增长。以全球体外诊断领域的知名企业罗氏诊断为例，其近年来就在不断完善与推广MyLab+X变革管理项目。这一项目的核心是不仅仅向医院提供先进设备，而是一套整合了流程优化、数字化工具与跨院区协同管理的实验室生态系统，覆盖从样本接收、检测到报告生成并发送的全流程，通过智能调度和实时监控提升实验室的运营效率与管理能力。这一做法类似于制造业的“智能工厂”，在资源有限的情况下，用技术释放更多产能，同时兼顾效率和质量。

AI助阵下的医院高质量增长

数字化的时代里，各方数据都在呈指数级增长。而医院在每天的经营与对患者的服务中，更会产生大量的数据。理论上，这些数据可以帮助医院更好地进行经营决策，或帮助医生更好地进行对患者的综合治疗。但与很多企业在数字化转型中面临的问题一样，虽然拥有大量数据，但这些数据并未被有效连接和充分挖掘。

人工智能在这一场景中展现出独特优势。它能够处理高维、多源、复杂的数据，将基因组、蛋白组、代谢组等信息整合分析，发现人类难以识别的模式；突破个体经验局限，通过百万甚至千万级病例训练形成决策模型，为临床提供超越个人经验的参考。同时实现从样本前处理、质控、检测到报告生成的全流程自动化闭环，高效支撑临床决策。目前，此类AI工具已经落地应用。

除了提高效率，AI还被用于提升患者服务和健康管理水平。比如，一些医院已经推出“会说话的报告单”，在每份检验报告上嵌入二维码，患者扫描后即可获取权威科普和个性化的健康建议。针对不同疾病类型，如糖尿病、血脂异常或尿酸高等，患者可以观看科室专家录制的短视频，了解检测指标的意义、生活方式干预和用药注意事项。报告单从单纯的数据载体转变为知识和行为指导工具，帮助患者直接获取权威解读，避免因自行搜索而接触不准确或片面的信息。而其本质，是通过 AI 的智能标签和内容匹配能力，实现患者端个性化科普推送，提升健康教育服务的自动化和精准度。

然而，新技术的落地应用，也带来了变革的紧迫性与思维转变的必要性。王树辉坦言，传统的机械化执行模式已难以为继，以检验科为例，检验人员必须勇于改变，从“操作者”转向“管理者、分析师和创新者”。

举例来看，MyLab+X变革管理等项目正在向医疗人员提供临床支持方案，病人的检测报告不仅仅是其身体状况的真实记录，更可以在数字技术的助力下，成为辅助临床理解和决策的工具，助力医疗人员在科研设计、跨科室协作及临床支持中发挥更大作用。在此背景下，检验工作者正被鼓励从“数据提供者”转型为“临床决策支持者”。角色的转变意味着对医院的人才能力的更高要求。

比如，医疗行业正在拥抱那些既懂技术又拥有一线诊疗经验的人才。正如闫宏伟所言：“人才和技术是相互依存的，二者都不可或缺。人才不只是能熟练使用技术的人，更是能把技术做到极致的人。”王树辉也十分重视跨界人才的重要性：“实验室正在被 AI 与自动化重塑，需要懂信息也懂临床的人才，才能打通数据孤岛，更好地服务临床。”杨天赐则提到，医院需要培养“能适应变化、沉稳、有创新精神的人”，以应对突发公共卫生事件或新技术快速迭代的挑战。

而对管理层而言，如今最大的改革难题在于如何改变人心，如何打破科室壁垒，以推动检验科与临床深度融合，建立常态化的协同作战单元。通过思维层面的进化，技术既能深度发挥效用，也能推动组织进化。

医院的高质量发展不是单一维度的改良，而是一场系统性的进化。以质量和效率为核心，以技术和人才为双轮驱动，在复杂多变的医疗环境中，唯有将战略目标与驱动力紧密结合，医院才能在有限资源下兼顾效率与质量，实现可持续、高质量增长。

薛纯 | 文 刘玥 | 编辑

薛纯是《哈佛商业评论》中文版新媒体中心策划经理

刘玥是《哈佛商业评论》中文版新媒体中心策划总监

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