背景分析

当前，**私收费、漏费现象频发，严重扰乱**行业秩序。部分医务人员利用职务之便，私下收取患者诊疗费用，未将款项纳入**正规财务系统；还有因收费流程漏洞、系统衔接不畅、人工操作失误等导致的漏费情况，这些问题不仅损害**经济利益，更引发患者对**收费公正性的质疑，降低**公信力。

需求分析

（一）全流程实施监控

和之风控费防漏费系统需覆盖从挂号、诊疗、检查到结算的全流程。通过与**各业务系统深度对接，实时获取诊疗项目数据，将实际开展的检查、治疗项目与系统预设收费项目进行比对，一旦发现未收费却已执行的诊疗行为，立即触发预警，杜绝漏费发生。

例如，当放射科设备开始运行某项检查程序时，系统自动核查对应收费情况，若未收费则禁止设备启动，从源头上防止漏费。

（二）AI智能识别

不使用任务外围传感器，系统长期问题，利用大数据分析和人工智能算法，对**收费数据进行深度挖掘。能够做到实时监测设备使用情况，做到不缴费不让做检查。

（三）数据分析与决策支持

系统生成详细违规记录，如以视频、日志等方式展示。能够更直观的展示违规数据。帮助**管理者直观了解违规管理现状，为优化调整管理制度提供数据支撑。

系统成果

自和之风**设备控费防漏费系统投入使用后，**通过堵塞收费漏洞、遏制私收费行为，实现了应收款项的有效回收。据统计，系统运行半年内，漏费现象减少 85% 以上，私收费行为得到全面遏制，**月均增收达数十万元。通过全流程实时监控与智能异常交易识别，原本因操作疏漏、人为违规导致的费用流失被有效阻断，为**发展注入了坚实的资金保障。