DeepSeek AI引擎驱动：医院统一运维管理的智能高效转型与自进化闭环构建

随着医疗行业数字化转型的加速推进，医院运维服务正经历从传统的“人力密集型”模式向“智能密集型”模式转型。大势科技医院一体化服务运营管理平台通过无缝接入DeepSeek AI引擎，平台将实现全流程数据的实时聚合与智能分析，构建“采集-分析-决策”闭环，赋能运维管理从经验驱动向数据智能跃迁。

DeepSeek AI引擎凭借其先进的人工智能算法和强大的数据学习能力，能够迅速分析数据，精准定位问题所在，并提供具有针对性的优化建议。这种智能化的分析能力不仅提高了运维效率，还优化了资源配置，使得医院运维服务更加高效、精准和可靠。

从大势科技医院的一体化服务运营管理平台采集了某案例医院在2025年第一季度关于运维服务的数据，包含总务处、设备处、信息中心的总任务量、逾期接单数及占比、逾期处理数及占比。

平台通过无缝接入DeepSeek AI引擎，能够基于上述采集到的核心报修服务数据，迅速进行分析并精准定位问题所在，同时提供有效的优化建议，以辅助管理者做出更加科学合理的优化决策。
 

一、数据分析

 1. 总任务量分布

总务处：南区（2641）任务量显著高于东区（1496）。

设备处：南区（866）任务量高于东区（645），但东区逾期问题更严重。

信息中心：东区（1900）任务量远超南区（1450），但南区逾期率更低。

结论：任务量分布不均，但高任务量部门（如信息中心东区）仍可保持低逾期率，表明任务量并非唯一影响效率的因素。

2. 逾期接单率分析

最高逾期接单率：设备处东区（9.46%），远超其他部门。

最低逾期接单率：信息中心南区（1.38%），表现最佳。

结论：设备处东区是逾期接单的“重灾区”，需优先优化；信息中心整体表现优异。

3. 逾期处理率分析

最高逾期处理率：设备处东区（8.22%），南区（5.19%）次之。

最低逾期处理率：信息中心南区（0.34%），东区（0.53%）同样出色。

结论：设备处逾期处理问题与接单问题同步存在，需系统性排查；信息中心处理流程高效。