Study on the Innovation of Spatial Planning and Financial Resource Allocation Mechanism of the Intelligent Financial System of Public Hospitals in Refined Construction
Notice bibliographique
Résumé
With the development of big data, cloud computing and 5G digital technology, smart finance has emerged.The use of modern information technology to create a smart financial management system to transform and upgrade the original financial management system of the hospital has become an indispensable part of the effective operation and management of public hospitals.The article focuses on the current problems in the development of smart finance in public hospitals, plans the smart finance space from the front, middle and back office, and proposes a financial resource allocation mechanism from the perspective of smart finance.In the performance evaluation analysis of smart financial construction, the weights of the professional level of accounting personnel, financial accounting, comprehensive budget management situation, medical revenue management, outpatient satisfaction, and the standardisation of data sets are 0.1067, 0.0857, 0.0670, 0.0630, 0.0512, and 0.0476 in that order.The weights of cultivating human resources, consolidating the hospital's financial foundation work, strengthening comprehensive budget management, promoting data standardisation and enhancing patient satisfaction are important ways to promote the development of smart financial construction in hospitals.The purpose of this paper is to provide reference and reference for the financial revenue management of public hospitals, to help hospitals optimise the management process, to improve the quality of service and to ensure financial security.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».