2025-10-30 18:38:45来源:楼宇科普公众号点击:677 次
楼宇自控系统(BAS)在智慧医疗体系中扮演着至关重要的角色,它不仅是基础设施智能化的核心组成部分,更是实现“绿色、安全、高效、可持续”运营的关键支撑。随着国家卫健委、住建部及行业协会对智慧医院建设标准的不断细化,楼宇自控已从“辅助系统”升级为智慧医疗体系中的“硬性指标”和“得分重点”。
我们今天就来看看国家卫健委和住建部对智慧医疗体系中有哪些和楼宇自控相关的明确要求:
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类别 |
主导机构 |
楼宇自控相关要求 |
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电子病历系统功能应用水平分级评价 |
国家卫健委 |
间接相关(支持基础设施稳定运行) |
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医院智慧服务分级评估标准体系 |
国家卫健委 |
环境舒适度影响患者体验 |
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智慧医院建设指南(试行) |
国家卫健委等 |
明确要求建筑智能化、能源管理 |
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绿色医院建筑评价标准(GB/T 51153) |
住建部 |
能耗监测、空调自控为评分项 |
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三级医院评审标准(2022年版) |
国家卫健委 |
“后勤智慧化管理”明确提及BAS |
在绿色医院、三级医院评审、智慧医院建设指南等体系中,楼宇自控是直接打分项或必备条件。
支撑“后勤智慧化管理”指标(三级医院评审)
在《三级医院评审标准(2022年版)》中,“后勤管理”部分明确提出:
医院应建立智能化后勤管理系统,实现对空调、照明、给排水、电梯等设备的集中监控。
要求具备能耗监测与分析能力,支持节能降耗。
楼宇自控的作用:
实现设备远程监控、自动报警、运行记录;
提供能耗数据报表,满足评审数据要求;
减少人工巡检,提升管理效率,直接助力“后勤智慧化”达标。
2满足“绿色医院”认证的硬性要求
《绿色医院建筑评价标准》(GB/T 51153)中,与楼宇自控直接相关的评分项包括:
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评分项 |
楼宇自控贡献 |
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5.2.8 空调系统自动控制 |
必须具备温度、湿度、新风量自动调节功能 |
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5.2.10 能耗分项计量 |
要求对电、水、冷热量进行分类计量,BAS是数据采集核心 |
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5.3.6 室内空气质量监控 |
需实时监测CO₂、PM2.5等,并联动新风系统 |
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6.1.5 智能化系统集成 |
要求BAS与消防、安防、照明等系统联动 |
没有楼宇自控系统,医院几乎无法通过绿色建筑认证的“运行阶段”评审。
保障医疗环境安全,满足JCI认证要求
JCI国际认证强调“以患者为中心”的安全环境,其中:
手术室、ICU、药房等区域必须保持恒温恒湿;
新风系统需确保足够换气次数,防止交叉感染;
设备故障必须有预警和应急响应机制。
楼宇自控的作用:
实时监控关键区域环境参数,自动生成运行日志,供JCI检查调阅;
故障自动报警,支持快速响应,降低医疗风险;
提供可追溯的数据记录,体现管理规范性。
提升患者体验,助力“智慧服务”评级
智慧医院评级不仅看技术,更看患者感受。楼宇自控通过以下方式提升体验:
自动调节候诊区温度与照明,避免“冬冷夏热”;
保持空气清新,减少异味与病毒传播;
电梯智能调度,减少等待时间。
这些“看不见的舒适”,直接影响患者满意度评分。
实现数据驱动决策,支撑智慧医院大脑
现代智慧医院强调“数据融合”与“智能决策”,楼宇自控系统提供:
实时能耗数据 → 支持碳排管理;
设备运行数据 → 支持预测性维护;
环境数据 → 支持健康建筑评估。
这些数据可接入医院IBMS(智能建筑管理系统)或智慧医院运营平台(IOC),成为“医院数字孪生”的重要组成部分。
楼宇自控在实际评级中的“加分项”与“扣分项”
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场景 |
是否部署BAS |
评级影响 |
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无BAS,人工巡检 |
× |
后勤管理项严重扣分,绿色医院认证难通过 |
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有BAS,仅本地监控 |
○ |
基本达标,但智能化程度低,得分有限 |
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有BAS,云端管理+AI优化 |
√ |
可作为“创新亮点”获得加分 |
|
能耗数据无法追溯 |
× |
绿色医院评审中直接不通过 |
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关键区域环境失控记录 |
× |
JCI认证中视为重大安全隐患 |
楼宇自控在智慧医院评级中的定位
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角色 |
说明 |
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基础设施 |
智慧医院的“神经系统”,支撑各类智能化功能 |
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数据来源 |
提供能耗、设备、环境等关键运行数据 |
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合规保障 |
满足绿色医院、JCI、三级评审等硬性要求 |
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加分利器 |
AI优化、数字孪生等高级应用可成为创新亮点 |
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战略投资 |
不仅为了评级,更是提升运营效率与患者体验的长期价值 |
对于正在筹备智慧医院评级的医疗机构,可以优先部署楼宇自控系统,尤其是空调、能耗、环境监控三大模块;选择开放协议(如BACnet),便于未来与HIS、消防、安防系统集成;预留AI接口,为后续智能优化、预测性维护打好基础;建立数据台账,确保评审时可快速提供运行记录。
实施建议:医院如何迈出第一步?
不要追求一步到位,可先在一个院区或一栋楼试点,验证AI节能效果。选择开放平台的BAS系统,确保支持API接口,便于接入AI引擎。与HIS、能源平台打通,获取门诊量、住院人数等业务数据,提升AI预测准确性。引入“AI+暖通”复合团队,单纯的IT或暖通工程师难以独立完成AI模型训练与调优。设定可量化的KPI,如:单位面积能耗下降率、舒适度达标率、故障预警准确率。
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