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【编辑推荐】为破解意大利医院能源消耗高、管理效率低等难题，研究人员聚焦 AI 在医院能源管理中的应用展开研究。通过问卷调研与统计分析发现，AI 可优化能耗、实现预测性维护。该研究为构建智能绿色医院、推动医疗系统可持续发展提供关键参考。
在全球医疗系统向智能化、绿色化转型的浪潮中，医院作为能源消耗密集型场所，其能源管理效率低下、碳排放居高不下等问题日益凸显。意大利作为欧洲医疗体系的重要组成部分，同样面临着传统能源管理模式难以满足现代医院运营需求的挑战 —— 老旧建筑占比高、能源系统自动化程度不足、缺乏基于数据驱动的精准调控手段等，不仅导致运营成本攀升，更与欧盟碳中和目标相悖。在此背景下，探寻人工智能（AI）与医院能源管理的深度融合路径，成为提升医疗系统可持续性的关键课题。
意大利坎帕尼亚大学 "路易吉?万维泰利" 分校（Università Degli Studi Della Campania "L. Vanvitelli"）的研究团队 Paolo Pariso 等学者，针对意大利医院能源管理现状展开系统性研究。研究成果发表于《Health Economics Review》，揭示了 AI 技术在优化医院能源消耗、推动可持续运营中的巨大潜力，为全球医疗行业的绿色转型提供了重要参考。
研究方法与数据基础
研究采用定量研究范式，通过结构化问卷对意大利伦巴第、拉齐奥、坎帕尼亚三大区域的 438 家医院（占意大利医院总数的 44%）展开调研，共收集 300 份能源管理者的有效回复。问卷围绕 AI 技术应用现状、能源管理挑战、可再生能源规划等核心维度设计超 100 项子问题，并运用 SPSS 软件进行可靠性与有效性分析：
- 信效度验证：Cronbach’s Alpha 系数达 0.88，表明问卷内部一致性良好；KMO 值为 0.82，Bartlett’s 球形检验显著（p<0.001），支持因子分析的适用性。
- 数据采集：聚焦医院建筑特征（如面积、楼层结构）、能源消耗指标（年耗电量 29.6 kWh/m3、热消耗 110.5 kTOE / 年）、AI 应用现状（仅 2% 医院部署 AI 系统）及管理者诉求等关键数据。
研究结果解析
1. 医院能源管理现状与挑战
- 基础设施瓶颈：88% 的医院建筑使用年限超 40 年，83% 采用多层单体结构，98% 存在空调系统全覆盖但通风效率偏低（85% 管理者评价为 "3 级"）的问题。老旧设施导致能源浪费严重，98% 的受访者将 "建筑老化" 列为 AI 应用的首要障碍。
- 管理模式局限：仅 23% 的医院配备热电联产 / 三联供系统，93% 的能源服务依赖人工管理，缺乏实时监控与动态调节能力。能源管理者角色碎片化，固定任期制（非法律强制）导致战略规划连续性不足。
2. AI 技术的赋能效应
- 能效优化：AI 驱动的能源系统自动化可实现供暖、通风与空调（HVAC）系统、照明设备的动态调节，预测性维护算法能提前识别设备故障风险，减少停机时间并延长资产寿命。理论模型显示，全面应用 AI 可使医院能耗降低 15%-20%。
- 可持续发展：96% 的医院计划引入可再生能源，AI 在智能电网管理中可优化太阳能、风能的接入与储能配置，助力意大利兑现碳减排承诺。
3. 未来趋势与政策诉求
- 技术演进方向：AI 与物联网（IoT）的深度融合将催生 "智能医院"，通过实时数据采集与分析，实现从能源管理到患者流优化的全流程智能化。预测性分析模型将进一步拓展至床位占用率预测、 staffing 需求规划等场景。
- 制度革新需求：98% 的能源管理者呼吁欧盟统一立法强制医院设立能源管理岗位，并通过财政激励推动 AI 技术落地。参考瑞典、丹麦等国经验，构建 "政策 - 技术 - 人才" 协同的生态体系成为当务之急。
研究结论与行业启示
该研究首次系统揭示了 AI 在意大利医院能源管理中的应用现状与变革潜力，核心结论表明：尽管当前 AI 渗透率极低，但技术本身在优化能耗、提升维护效率、促进可再生能源利用等方面具有显著优势。研究同时指出，制度缺失（如能源管理者法律地位不明确）与基础设施老化是阻碍技术落地的关键因素。
对于全球医疗行业而言，本研究提供了双重启示：其一，AI 不仅是医疗诊断的革新工具，更应成为医院运营管理的核心引擎，通过数据驱动实现 "人 - 设备 - 环境" 的协同优化；其二，政策层需强化跨部门协作，将能源管理纳入医院绩效考核体系，并通过专项基金引导技术创新。随着 AI 算法的迭代与绿色技术成本的下降，构建 "智慧 + 低碳" 的医院生态将从愿景逐步变为现实，为全球可持续发展目标（SDGs）的达成贡献医疗领域的解决方案。
