《Waste Management Bulletin》：Hospital waste management: Integrating digital technologies, process optimization, and system level challenges
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医院废物管理仍然是一个具有挑战性的问题，原因是医疗废物的危险性及其产生的高速度。本综述深入探讨了医院废物管理系统的最新趋势，重点强调处理技术、废物管理流程、法规以及数字化解决方案。根据PRISMA原则，对2020年至2025年5月期间Scopus数据库中的出版
医院废物管理仍然是一个具有挑战性的问题，原因是医疗废物的危险性及其产生的高速度。本综述深入探讨了医院废物管理系统的最新趋势，重点强调处理技术、废物管理流程、法规以及数字化解决方案。根据PRISMA原则，对2020年至2025年5月期间Scopus数据库中的出版物进行了系统性文献综述。此外，还使用Biblioshiny和VOSViewer进行了文献计量分析。结果表明，与人工智能（AI）、物联网（IoT）、区块链和数据分析相关的最新技术，可显著有助于改善废物分类、追踪、预测和运营管理。应当指出，尽管取得了进展，但医院的废物管理系统仍因法规多样性、分离实践不足、基础设施缺乏以及系统集成缺失而缺乏整合。
引言
医疗保健废物管理是全球范围内一项至关重要的环境和公共卫生问题。由于医疗服务快速扩张、人口增长和快速城市化，医疗机构产生多种危险物质，如感染性废物、锐器、药品、化学物质和放射性材料。若管理不当，这些危险废物可导致严重的环境污染，对医护人员、患者及社区构成潜在健康危害。医院废物的产生量在过去几十年急剧上升，每张病床每天约产生0.5 kg危险废物，全球每年产生数百万吨医疗废物。COVID-19大流行期间，个人防护装备、检测试剂和一次性医疗器械的大量使用进一步加剧了废物管理难度，暴露出许多废物管理基础设施的不足。为应对这些限制，人工智能（AI）、物联网（IoT）、区块链和大数据分析等技术创新被引入，以改进监测和管理。然而，现有文献多局限于孤立领域，缺乏对技术与管理实践的全面批判性分析，尤其缺乏针对发展中国家可行性的探讨。因此，本综述旨在通过文献计量分析和技术评估，全面分析全球医院废物管理系统的发展现状与技术潜力。具体目标包括：分析全球研究趋势、检查各类医疗废物及处理技术、评估新兴数字技术的作用、评价当前挑战与未来方向。
方法论
本综述采用两阶段方法，结合系统性文献综述和文献计量分析。第一阶段基于PRISMA协议，从Scopus数据库中检索2020年至2025年5月的出版物，经过初步筛选、标题筛选、摘要筛选和全文评估，最终纳入752篇文献。第二阶段利用Biblioshiny和VOSViewer对出版物进行文献计量分析，包括关键词共现网络、合著关系和国家的科研贡献，以揭示研究领域的知识结构。
分析
科学出版物和引用的趋势（2020–2025）
医院废物管理领域的科学产出在近年来迅速增长。2020年仅47篇出版物，2023年增至203篇，呈现两个阶段：2020–2021年因COVID-19大流行导致相关废物研究激增；2022–2024年研究转向技术创新和数字监测系统。引用数量在2020年达到峰值后逐渐下降，这主要归因于引文时滞效应，而非科学影响力的减弱。
文献来源分析
《Sustainability (Switzerland)》以97篇文章位居发文量首位，其次为《IEEE Access》（48篇）和《Journal of Cleaner Production》（16篇）。这表明该主题融合了环境可持续性、技术应用和管理运营等多学科视角。
医院废物管理的地理分布
中国以384篇出版物领先全球，印度和美国紧随其后。发达国家如英国、德国等贡献显著，而撒哈拉以南非洲和中亚地区的研究产出有限，反映出研究基础设施和资金获取的差异。
医院废物管理的关键词分析与研究趋势
关键词共现分析识别出四个主题集群：集群1（红色）代表决策与废物管理操作，包含医疗废物、废物处置、决策支持系统和优化等；集群2（绿色）代表可持续性与环境转型，涵盖可持续性、循环经济和环境 impact；集群3（蓝色）代表数字基础设施与智能系统，包括物联网（IoT）、智慧城市、云计算和大数据；集群4（黄色）代表人工智能与计算智能，包含机器学习、深度学习、神经网络、模糊逻辑和区块链。人工智能作为中心研究驱动者，连接了可持续性、数字基础设施和计算智能等主题。
概述
医疗废物分类
医疗废物由物理、化学和生物成分混合而成，国际指南将其分为危险废物和非危险废物，包括感染性废物、锐器、药品废物、化学废物、放射性废物、解剖废物、实验室废物和液体废物。尽管危险废物仅占一小部分，却构成了主要环境和公共健康风险。废物分类的准确性直接影响后续处理、储存、运输和处置，错误分类会导致污染、成本增加和回收机会减少。全球不同地区的废物产生率差异巨大，北美高达10 kg/床/天，而许多非洲国家低于1 kg/床/天，这与医疗基础设施、法规遵从和分类定义有关。
医疗机构中的废物管理流程
包括源头分离、收集与临时储存、运输。源头分离是最关键的步骤，需立即将不同类型废物分开以防交叉污染。收集与储存需使用防漏、耐穿刺容器并标注颜色代码。运输则需专用车辆和详细文件以确保可追溯性。这些流程相互关联，任何环节的低效都会影响整体系统。
医院废物处理与最终处置
常用处理技术包括焚烧、高压灭菌（autoclaving）、机械处理、微波、辐照、玻璃化和等离子弧技术。焚烧虽能彻底销毁病原体并减容，但面临高排放争议；高压灭菌更环保但不适用于化学品或药品废物；先进技术如等离子弧和玻璃化虽具潜力，但成本高昂且仅适用于高收入地区。世界卫生组织（WHO）提供了废物分类及相应处理处置方法的指南。
医疗保健废物管理系统模型
包括集中式管理系统、分散式管理系统、合同制管理系统和综合管理系统。集中式适用于大型医院，便于监控但物流协调要求高；分散式适合小型机构，灵活但需严格培训；合同制可借助外部专业知识，但依赖性强且成本高；综合系统结合两者优点，适合具有多样化废物流的中大型设施。
传统线性废物管理模型的局限性
线性“获取-制造-处置”模式存在资源效率低下、环境与公共健康风险、废物转移障碍、经济与结构不可持续性以及在危机中的系统性脆弱等局限。COVID-19大流行凸显了这些系统的脆弱性。
在医院废物管理中整合循环经济原则
循环经济旨在通过减量、再利用、回收和资源回收来最小化废物产生。在医疗领域，实施循环经济需平衡患者安全和感染控制，非危险废物如塑料、金属和包装材料具有较大回收潜力。3R策略（减量、再利用、回收）为可持续管理提供了实际机制，但受限于感染控制法规和基础设施。
新兴数字技术在医院废物管理中的应用
人工智能可用于废物产生预测、分类、监测和路线优化，支持向量机（SVM）等算法可达到96.5%的分类准确率。物联网通过传感器实现实时填充水平监测，区块链提供防篡改追溯，大数据分析处理海量数据，云计算促进利益相关者间的信息共享。然而，这些技术在废物生命周期各阶段的集成度不足，往往仅优化单个环节，缺乏统一的数字生态系统。
制度与监管挑战
美国联邦与各州法规不一致增加了操作复杂性；加拿大省级监管差异阻碍统一数字平台；欧盟虽有共同指令但各国执行不一；英国法规严格但需标准化数据交换；韩国拥有先进的全程追踪系统；非洲许多国家缺乏专门法规；中国和印度的法规框架不断完善，但区域实施能力和基础设施存在差异。监管碎片化限制了数字技术的互操作性。
挑战、机遇与局限
主要挑战包括法规不一致、源头分类不当、高技术成本、环境排放问题以及危机应对能力不足。同时，循环经济、数字技术和流程优化提供了转型机遇。未来应发展智能、可互操作的系统，将分类、收集、储存、运输、处理和监管控制整合于单一框架，并注重人员培训和标准化数据管理。
结论
本综述表明，废物分类是医院废物管理中最关键的阶段；不存在单一通用技术或管理模式；尽管技术进步显著，系统仍面临管理不善、基础设施不足和法规碎片化等问题。可持续的医疗废物管理不能仅靠技术，而需要技术、操作和监管的整合。未来应考虑区域差异，推动法规协调、标准化报告和能力建设，以实现全球智能化医疗废物管理。
