从半天到几分钟，这家三甲医院用WPS Comate为护理人员减负

北京大学第一医院护理部，每个月都要出一份护理质量简报。今年 8 月，这项工作多了一个新工具——医院与金山办公合作定制的院内私有化智能管理助手 WPS Comate 面向全院开放，护理质量简报制作成为最先跑通的场景。

过去，这份报告并不好做。护理人员要打开十多张质控任务检查表，逐一提取病房、门诊诊区、特殊科室等100多个护理单元的平均分；再翻多张质控问题汇总表，把问题一条条匹配到对应科室；交叉比对、核算、归类，最后才动笔写报告。找数、拼表、对口径，一份简报需要半天工夫。而这只是护理部每月固定产出的材料之一。

政策方向其实早已明确。2025年11月 ，国家卫健委等五部门印发《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，8 个方向、24 项任务中有一个常被“AI看病”讨论盖过的板块——“医院智能管理”：医疗质量、费用、单病种成本的精细分析，手术室、药房、物流、后勤的智能管理。今年5月，多地卫健部门出台举措，明确“推进护理信息化，减少重复信息填写”。

AI真正进入医院管理流程，首先需要解决数据分散、调用困难的问题。

北大医院是大型三级甲等综合医院，在复旦版中国医院综合排行榜中获评最高等级A++++。海量的数据分散在HIS、LIS、PACS 等系统，北大医院将运营、医务、护理等管理数据统一汇聚至WPS 365多维表格，经过清洗、治理和标准化，形成全院一致、随时可取的管理数据底座，为AI提供可靠数据来源。

有了数据底座，还要让AI理解医院业务。通用AI未必分得清CMI值、床位周转天数等专业指标的含义，Comate据此构建了面向医院业务的“AI 专家”体系：“质控专家”汇总各科室质控问题并生成报告，“绩效专家”核算医师工作量与科室运营指标，让AI从数据处理走向业务分析。

现在，护理人员只需导入数据，多表汇总、指标计算、问题匹配、报告生成由AI接续完成，原本需要半天整理的护理指控简报，几分钟就能生成。

场景跑通后，北大医院把这套流程保存成院内共享的AI技能。下月新数据到来时，可直接调用AI完成分析。护理部门还陆续创建了人员流动统计、夜班工时统计、请假统计等AI技能，让重复性管理工作形成可复用的自动化流程。

北大医院信息中心主任周国鹏将这些创新概括为从依赖“人、经验、固定排期”的传统模式，转向“数据自动汇聚、AI辅助研判、安全便捷访问”的新模式。它为医院管理智能化提供了一个可落地的方向：让分散的数据和业务经验转化为可调用的管理能力。