按功能可将保障内容划分为装备和物资保障、生活保障、安全保障、通信保障和人文保障五个部分。以援鄂救援任务为例，国家（四川）紧急医学救援队在武汉时间 45d，后勤管理保障组因地制宜，开展了“无接触轻健身”和“心理援助、健康驿站”两项主题活动。

具体来说，本文分别从物联网技术、人工智能技术、大数据技术和虚拟现实技术四个方面，探讨了其在医院设备设施运维中的应用和优势。4先进技术在医院设备设施运维中的创新应用1、物联网技术在设备监测和维护中的创新应用物联网技术作为一种新兴的技术，可以为医院设备设施的监测和维护提供创新的应用。

人工智能技术迅速发展，潜力巨大，得到各行各业的重视，医疗行业开始积极探索将其应用于医院后勤管理领域。相信在未来的医院后勤管理中，人工智能技术还将提供更多的创新解决方案。应提早重视 AI 技术对于传统行业的冲击，积极拥抱 AI 技术对医院后勤管理业务的渗透和融合。

部分预算较为充足的医院，则采用先部署一体化智慧后勤管理信息平台或者智慧安全、智慧楼控、智慧运营子平台的基础上，逐步推进应用系统建设。关注规范标准的新要求。“平安医院”建设、安全生产管理、危化品管理、疫情防控对智慧安全管理各地有多方面的新的具体要求，需要与时俱进，不断提升。

单位制统筹后勤管理服务，设计后勤管理服务模式的各个方面，导致后勤管理服务无法达到专业化程度，基本能维持单位运作。

随着医疗相关数据的不断积累，大数据技术的应用帮助医院后勤管理部门更好地理解和利用各种数据资源，做出更明智的决策，将为医院后勤管理带来革命性变化。

2新技术在医院后勤管理精细化管理中的应用研究（一）定制5G网搭建的应用随着5G技术的不断深入迎合和发展成熟，远程诊断、看护等多种技术因为带宽延迟的降低，逐渐变成了可能。山东大学第二医院智慧后勤管理综合管理平台参考国家卫健委于2018年4月颁布的《全国医院信

四、医院后勤管理设备安全监控系统的实施要点1.点位选择在系统建设的过程中选取点位时，医院需考虑具有代表性、重要度高及容易发生安全隐患的点位进行各类传感仪表的安装，以便获取真实有效的数据。

智能照明系统是智能建筑的基本设施，照明设备是医院的设备基础，是照明系统的根本。智能照明系统在实现照明控制智能化的基础上，可改善工作环境、提高工作效率和管理水平，实现节能效用，减少维护费用，目前在医院中的应用越来越广泛。

营养膳食点餐流程4. 定制功能智慧食堂还具备膳食营养素摄入分析、微信点餐后配套评价反馈等特色功能。微信小程序点餐后配套评价反馈功能，可提供患者用餐后的反馈评分或投诉渠道，使食堂管理者客观了解菜品口味、服务质量等情况，辅助精细化管理菜品质量，导向性提升服务质量。

功能架构智慧化医院后勤管理安全建设板块，智慧后勤管理安全管理中台依托物联网技术，以传感器智能终端为底座，通过BIM技术，实现3D建模，通过1个智慧平台，4大管理模块，以数字孪生呈现医院整体安全运行状态，实现医院后勤管理安全管理的全面感知、三维可视、动态报警。

同时，报警信息将通过无线底座上报到智慧消防安全管理平台中，方便院方管理人员及时处置。未来，瑞孚智能将加大研发力度，在智慧后勤管理安全管理方向深耕细作，帮助医院持续加强智慧消防屏障，筑牢后勤管理安全防线！

3.4定期与单位负责人面谈与外包单位负责人面谈每月满意度调查结果及后勤管理质量巡查记录结果，分析问题并探讨解决方案。

同时，通过平台系统的实际运行，积累了大量运行数据及相关分析结果，能够为后勤管理样板间”建设研究提供可靠的数据支撑。

在进行医院后勤管理工作开展上，通过合理进行标准的引入，能够促使医院实现精细化管控，确保医院管理工作实现突出的管理成绩和管理效果。本文在研究过程中，结合标准要求，立足医院后勤管理工作开展视角，提出了医院实现后勤管理工作改善和提升的对策。

8.织物洗涤分类管理织物洗涤人员通过RFID读取设备对医用织物进行洗涤分类管理，可分为手术室织物、职工织物、病区织物、儿童织物、孕妇织物、其他织物及传染性织物，针对不同的织物分类采用不同的洗涤标准及工艺。

目前，传统的模拟视频监控系统已经退出大部分市场，数字化视频监控成为主流。数字化网络视频监控系统由前端数字化摄像机、网络交换传输、数字存储、平台控制与大屏显示、流媒体转发与移动应用5大部分组成。

针对国家和行业对安全生产标准化和安全生产信息化的要求，建设科学的后勤管理安全生产信息化管理平台，对有效提高医院后勤管理安全生产管理水平、降低安全事故发生率有重要意义。

近年来，广泛应用于政务、学校、医疗、养老等领域的“智能后勤管理系统”综合服务平台日趋成熟，高效服务特定人群，赋能管理者科学决策。在“智”时代的浪潮中，后勤管理系统如何利用新技术实现从数据到决策的智能化跨越？智能技术应用场景智能后勤管理系统的核心在于数据及信息的收集、处理和应用。

然而，尽管后勤管理一站式系统在许多医院得到了应用，其在实现医院数字管理和辅助决策方面的潜力尚未充分挖掘。为了解决这一问题，本研究选择立足现有数据，通过对医院后勤管理一站式系统中的数据进行深度分析，探索构建适合医院后勤管理精细化管理的数据模型。