衡婉瓊 陳 星

(南充市中心醫(yī)院,四川 南充637000)

1 概述

隨著國家對公立醫(yī)院試點(diǎn)改革的逐步深入,大型三甲醫(yī)院對信息化物資管理系統(tǒng)的要求越來越高。在醫(yī)療物資管理系統(tǒng)中,與高價(jià)值耗材的“先售后買,零庫存”管理模式相比較,低價(jià)值耗材使用頻率高,種類很多,需求量大。為了維持醫(yī)院臨床正常的診斷和治療,醫(yī)院必須要保持一定數(shù)量的庫存[1-2]。同時(shí),又要從醫(yī)院要節(jié)省醫(yī)療成本的角度出發(fā),應(yīng)優(yōu)化醫(yī)療物資庫存余量,減少醫(yī)院資金積壓,加快低價(jià)醫(yī)療耗材的流通周期,并提高了醫(yī)療物資存儲空間的利用率。鑒于低值醫(yī)療耗材在我市大多數(shù)醫(yī)院還是使用傳統(tǒng)的廣泛管理方法。在制定低值耗材庫存和采購計(jì)劃時(shí),他們僅僅根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或以前的數(shù)據(jù)提出采購需求,這樣會導(dǎo)致許多問題,例如低值耗材庫存有的品種庫存過多,有的采購頻率又過高或某些物資又短缺。因此,建立科學(xué)的預(yù)測模型管理系統(tǒng)尤為重要[3]。

1.1 核心模型。醫(yī)療低價(jià)值易耗品的消耗受許多因素影響,例如患者總數(shù)、手術(shù)數(shù)量、門診人數(shù)、庫存、季節(jié)、等?？紤]到醫(yī)療低值耗材模型的高復(fù)雜性,為保證醫(yī)療低值耗材預(yù)測模型的準(zhǔn)確性,本研究采用組合預(yù)測方法。在組合預(yù)測建模過程中,有必要在連續(xù)測試實(shí)踐中選擇有影響力的單個(gè)預(yù)測結(jié)果。在此過程中,可以使用包含測試?yán)碚搧泶_定可以添加哪些單個(gè)預(yù)測模型,以及可以消除哪些單個(gè)預(yù)測模型。根據(jù)主流的單一預(yù)測方法,該項(xiàng)目涉及的兩種預(yù)測方法是回歸預(yù)測和時(shí)間序列預(yù)測。

回歸預(yù)測是回歸方程的重要應(yīng)用。所謂預(yù)測是估計(jì)值將落入給定值的范圍。令變量具有線性關(guān)系,并且線性回歸方程的擬合度良好,是自變量和因變量。由于不是確定性關(guān)系,因此無法準(zhǔn)確獲取任意變量的對應(yīng)值,這是一種基于變量之間的相關(guān)性或因果關(guān)系的預(yù)測方法?；貧w預(yù)測的研究量通?？梢杂靡粋€(gè)或多個(gè)變量來解釋,實(shí)際變量和研究量在時(shí)間上是平行的,時(shí)間變量和因子變量可以直接影響回歸預(yù)測的結(jié)果。

回歸預(yù)測方法有很多類型。根據(jù)相關(guān)性中自變量數(shù)量的不同分類,可以分為單回歸分析和多元回歸分析。單變量回歸分析中只有一個(gè)自變量,但多變量回歸分析中有兩個(gè)以上的自變量。根據(jù)自變量和因變量之間的相關(guān)性不同,可將其分為線性回歸預(yù)測和非線性回歸預(yù)測。

時(shí)間序列預(yù)測方法實(shí)際上是一種回歸預(yù)測方法,屬于定量預(yù)測,基本原理是:一方面,它認(rèn)識到事物發(fā)展的連續(xù)性,利用過去的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,并推斷事物的發(fā)展趨勢。另一方面,它充分考慮了偶然因素引起的隨機(jī)性,并且為了消除隨機(jī)波動的影響,它使用時(shí)間序列方法對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,并對數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚?趨勢預(yù)測。時(shí)間序列預(yù)測的具體方法包括時(shí)間序列分解,指數(shù)平滑,灰度預(yù)測等。

在低價(jià)值消耗品的消費(fèi)中,許多都有明顯的趨勢。例如,手術(shù)室通常在年初開始連續(xù)更換外科手術(shù)設(shè)備,導(dǎo)致組織剪刀,止血鉗,持針鉗,布巾鉗和其他消耗品的消耗量逐月減少。隨著門診病人數(shù)量的增加,口服消耗品全年呈增長趨勢,通風(fēng)管道消耗品可能是由于季節(jié)性呼吸系統(tǒng)疾病引起的。周期性變化或流感季節(jié)不規(guī)則導(dǎo)致輸液器使用量激增?；貧w預(yù)測或灰色預(yù)測可用于消耗量明顯增加或減少的消耗品[4-6]。對于周期性變化,可以使用移動平均法來處理數(shù)據(jù)以抵消周期性波動。對于波動范圍較大的耗材,應(yīng)分析數(shù)據(jù)的固定值。例如,使用固定時(shí)間。有AR 模型和MA模型。如果數(shù)據(jù)不穩(wěn)定,則可以使用ARIMA模型或GARCH 模型。

1.2 組合模型構(gòu)建。構(gòu)建模型后是否將單個(gè)模型添加到投資組合模型中,需要通過包含測試來評估。多種競爭模型的比較是評估的主要方法。包含測試的核心思想是確定投資組合模型中是否包含其他模型的關(guān)鍵因素,以確定單個(gè)模型的數(shù)量。包含測試可以用公式(1)表示

1.3 權(quán)重修改。單項(xiàng)模型的影響程度可以用權(quán)重修訂,如果每個(gè)模型影響力相近,可使用等權(quán)重法,即每個(gè)模型賦予同樣的加權(quán)值,等權(quán)重法可用公式(2)表達(dá):

如果利用k 種單項(xiàng)模型預(yù)測同一品種耗材n 期用量,其優(yōu)化模型可通過以下表達(dá):

1.4 誤差分析。構(gòu)建組合模型后,需要對結(jié)果進(jìn)行評估,可以將其分為以下三種評估方法:

平均絕對誤差(MAE)

如果將觀測數(shù)據(jù)和平均絕對誤差的算術(shù)平均值之間的差更改為絕對值,并且等式是第一個(gè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和算術(shù)平均值之間的差,則兩者之間的差不會彼此抵消。

平均相對誤差(MPE)和平均相對誤差絕對值(MSPE)可以正負(fù)抵消,在對誤差進(jìn)行分析:

當(dāng)在允許操作的條件下使用MSE 時(shí),當(dāng)預(yù)測值和預(yù)測值之間的誤差方差最小時(shí),預(yù)測值的波動范圍很小。

2 模型構(gòu)建

2.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)。時(shí)間序列呈現(xiàn)出周期性的變化,從圖1 所示,每年的低點(diǎn)在4 和10 月,有明顯的周期性、反復(fù)性,通過相關(guān)數(shù)據(jù)分析,這種變化規(guī)律與醫(yī)院每月就診人數(shù)成正相關(guān),每月就診人數(shù)所在月受節(jié)假日等影響。自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖均未快速趨近于零,這說明觀測序列不平穩(wěn),需要對觀測序列進(jìn)行差分。本次采用單位根檢驗(yàn)的方法對一階差分序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。單位根檢驗(yàn)對應(yīng)的P＜0.05,說明一階差分序列為平穩(wěn)序列。

2.2 模型定階。對一階差分之后的平穩(wěn)非白噪聲序列多次擬合ARIMA(p,d,q)模型,確定p、q 參數(shù)。本文采用BIC 信息準(zhǔn)則進(jìn)行模型定階。多次擬合ARIMA(p,d,q)模型,得到最小的BIC 值,從而得到最優(yōu)模型。

2.3 模型校驗(yàn)。以某三甲醫(yī)院2017 年1 月～2017 年6 月為例,每月使用的實(shí)際數(shù)據(jù)為驗(yàn)證集。將預(yù)測得到的數(shù)值同實(shí)際值進(jìn)行對比,觀測到模型平均絕對誤差為8.58%,預(yù)測得到的數(shù)值同實(shí)際值還是接近的,模型的預(yù)測效果,在實(shí)際運(yùn)用可以接受的范圍之內(nèi),能夠較好的反映出低值耗材月使用量隨時(shí)間的變化規(guī)律,可以采用此模型進(jìn)行預(yù)測。

2.4 模型應(yīng)用。在上述模型構(gòu)建完成后,實(shí)現(xiàn)對醫(yī)用低值耗材的需求量預(yù)測,其模型應(yīng)用過程,見圖1。

圖1

(1)從醫(yī)院物資管理系統(tǒng)中定期抽取醫(yī)用低值耗材逐類逐月數(shù)據(jù)。(2)對定時(shí)抽取的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理操作。(3)將預(yù)處理后的定期數(shù)據(jù)存放到模型的初始數(shù)據(jù)中,獲得模型的輸入數(shù)據(jù),調(diào)用模型對醫(yī)用低值耗材逐類逐月數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測后5 個(gè)月的使用量。

如圖2 所示,根據(jù)預(yù)測數(shù)據(jù),系統(tǒng)會自動生成采購量,醫(yī)院對低值耗材庫存進(jìn)行決策,合理制定采購計(jì)劃。如無達(dá)到預(yù)警,則無需制定計(jì)劃,當(dāng)庫存消耗達(dá)到預(yù)警值時(shí),則按模型計(jì)劃采購,從而提高了工作效率。對于醫(yī)院管理人員來說,該應(yīng)用程序可以根據(jù)預(yù)測的需求值計(jì)算耗材成本,并為每個(gè)部門的預(yù)算批準(zhǔn)提供可靠的依據(jù)；對于制造商和供應(yīng)商而言,可以根據(jù)預(yù)測值制定更合理的生產(chǎn)和庫存計(jì)劃,不僅可以減少庫存的積壓成本,還可以減少因應(yīng)急備貨而產(chǎn)生的額外生產(chǎn)成本,從而降低成本有效改善醫(yī)療低價(jià)耗材供應(yīng)鏈的管理[7]。

圖2

3 討論

3.1 結(jié)合醫(yī)療低價(jià)值消耗品的歷史消費(fèi)量,住院人數(shù),?？撇±龜?shù)等因素,建立組合模型?？紤]到季節(jié),訂單周期和緊急情況的影響,將觀察時(shí)間延長至兩年以提高預(yù)測值的準(zhǔn)確性。考慮到涉及的數(shù)據(jù)量大和分析工作量大,這是第一次使用工作站構(gòu)建基于信息化平面數(shù)據(jù)庫的預(yù)測模型,通過Web 服務(wù)接口存儲數(shù)據(jù)庫,實(shí)現(xiàn)算法統(tǒng)計(jì)并實(shí)現(xiàn)預(yù)測功能。

3.2 這項(xiàng)研究首次將醫(yī)院的多部門數(shù)據(jù)結(jié)合在一起,將預(yù)測模型與大數(shù)據(jù)系統(tǒng)結(jié)合起來,從定性和定量兩個(gè)方面選擇并整合該模型,并對低價(jià)值消耗品的數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤和分析。驗(yàn)證模型的魯棒性并使模型預(yù)測更準(zhǔn)確。該研究有利于醫(yī)院數(shù)據(jù)集成和開發(fā)能力的提高。

3.3 研究中使用的組合模型比一般預(yù)測更為準(zhǔn)確。根據(jù)不同低值易耗品的特點(diǎn),選擇了多種單一預(yù)測模型,并建立了權(quán)變組合預(yù)測模型。組合模型的權(quán)重由“相對誤差的最小二乘和”確定,以減少誤差,提高組合預(yù)測模型的有效性。

4 結(jié)論

低價(jià)值易耗品的預(yù)測模型基于過去事物發(fā)展和變化的客觀過程和規(guī)律,參考已經(jīng)產(chǎn)生和正在產(chǎn)生的各種影響數(shù)據(jù),并使用現(xiàn)代管理,數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)方法來進(jìn)行預(yù)測。對消耗品的可能趨勢和價(jià)值進(jìn)行科學(xué)推測。由于信息管理水平低,大數(shù)據(jù)的挖掘,開發(fā)和使用仍處于探索階段。目前,我市大多數(shù)醫(yī)院仍然采用廣泛的方法來管理低價(jià)值的消耗品。他們僅根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或以前的數(shù)據(jù)提出采購需求,庫存和采購計(jì)劃,從而導(dǎo)致積壓,頻繁采購或材料短缺。因此,建立科學(xué)庫存管理的預(yù)測模型尤為重要和緊迫。