朱夢瀅，楊思悅，羅冰潔，吳曉東

四川大學華西醫(yī)院 設備物資部，四川 成都 610041

引言

本文討論的手術器械指重復使用手術器械，根據(jù)2015 年出臺的《醫(yī)療器械分類規(guī)則》[1]，重復使用手術器械指用于手術中進行切、割、鉆、鋸、抓、刮、鉗、抽、夾等過程，不連接任何有源醫(yī)療器械，通過一定的處理可以重新使用的無源醫(yī)療器械。目前與手術器械相關的管理研究主要集中在優(yōu)化消毒供應管理方面[2-3]，而在手術器械物流管理方面，大部分醫(yī)療機構采取相關手術室自行管理的方式，主觀性較強，且由于物流管理數(shù)據(jù)沒有實現(xiàn)線上化，缺乏系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)管理，無法從數(shù)據(jù)中獲取優(yōu)化管理的辦法。此外，與醫(yī)用耗材管理不同，手術器械管理流程中有消毒供應環(huán)節(jié)，每次使用前需要經(jīng)過嚴格的清洗、消毒、干燥、無菌存放，因此很難像醫(yī)用耗材一樣通過在外包裝上張貼射頻識別標簽[4-5]、二維碼[6-7]等方式借助物聯(lián)網(wǎng)手段進行物流管理。有文獻提到以表面噴涂二維碼的方式對價值極高的達芬奇機器人手術器械進行管理[8]，這種方式成本很高，僅適合極少數(shù)高值手術器械。部分文獻中提到運用ABC 分類法對手術器械進行分類管理[9-11]，該方法從經(jīng)濟價值的角度去判斷物資的重要性，并對A 類物資進行重點管理。在實際的手術器械物流管理中，除器械自身經(jīng)濟價值外，器械的市場供應風險也是管理關鍵點。因為一旦器械發(fā)生缺貨，就會影響臨床手術的開展。Kraljic 矩陣是物流管理中常用的工具，它能從物資的經(jīng)濟價值和市場供應的復雜程度兩個維度去評價物資的重要性[12-13]。本文結合Kraljic 矩陣思維，構建貼合手術器械物流管理特征的分類指標體系，并引入主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）算法結合Kraljic 二維矩陣對手術器械進行分類，給出相應的物流管理策略。這種分類方式對手術器械的物流管理具有實操意義，既保留了手術器械特征信息的多樣性，又能以簡明科學的方式對不同類型的手術器械制定不同的物流管理策略，解決了手術器械管理主觀性強、缺乏對市場供應風險的考慮的問題。

1 資料與方法

本文選取H 醫(yī)院2021 年耳鼻喉科手術器械的出庫數(shù)據(jù)進行研究，共計151 種手術器械，分別由12 家供應商供貨。

1.1 基于Kraljic矩陣的手術器械分類指標體系構建

手術器械品類繁雜，需要構建一個科學合理的分類指標體系，對不同器械分類管理。本文手術器械分類指標體系基于Kraljic 矩陣構建，見圖1，從物資自身價值和市場供應風險兩個方面，將物資分為戰(zhàn)略類物資、杠桿類物資、瓶頸類物資和常規(guī)物資4 類。本文將基于Kraljic 矩陣，從手術器械的經(jīng)濟價值維度和市場供應風險維度選取具體的指標構建手術器械分類指標體系。

圖1 基于Kraljic矩陣的物資分類

在經(jīng)濟價值維度中，使用ABC 分類法衡量手術器械經(jīng)濟價值。ABC 分類法常應用于庫存管理[14]，將物資品類數(shù)占全部品類數(shù)比例5%～15%，且金額占總金額比例60%～80%的物資分類為A 類物資；將品類數(shù)占全部品類數(shù)比例20%～30%，且金額占總金額比例20%～30%的物資分類為B 類物資；將品類數(shù)占全部品類數(shù)比例60%～80%，且金額占總金額比例5%～15%的物資分類為C 類物資。此外，為了更好地量化不同類型手術器械的經(jīng)濟價值，結合手術器械管理經(jīng)驗，對ABC 類手術器械分別賦值，手術器械經(jīng)濟價值越高，賦值越大。

在市場供應風險維度中，結合歷史文獻中評價物資供應風險采取的評價方法[15-16]，和手術器械管理涉及的道德各環(huán)節(jié)所關注的市場供應風險關鍵指標，分別從手術器械自身屬性和供應商因素兩個方面構建手術器械的市場供應風險評價指標。此外，結合領域經(jīng)驗和歷史文獻中對評價指標的量化方法，根據(jù)手術器械在每個指標存在的水平差異，對不同指標下的不同手術器械賦值。其中，賦值越大代表該指標下該器械的市場供應風險越大。

1.2 PCA算法

豐富的指標特征維度可以更加全面地評價物資的重要性，但同時過多的維度也會增加分類的復雜性，且某些指標間可能存在相關性。為了將構建的指標體系降到二維平面中，本文使用PCA 算法對數(shù)據(jù)進行處理。PCA 利用正交變換把原有n維特征轉換為k維線性不相關的新變量，這些新變量也稱為主成分，從而利用主成分在更小的維度下展示數(shù)據(jù)特征。本文使用的數(shù)據(jù)樣本大小為151，根據(jù)構建分類指標體系生成10 維指標特征，構成一個151×10 階矩陣X，每個矩陣元素為Xm,n。由于10 個指標特征量綱不一，需要對數(shù)據(jù)進行預處理。使用歸一化方法將數(shù)據(jù)縮放為在[0，1]間的數(shù)值，歸一化計算方式如公式（1）所示。

對協(xié)方差矩陣C 做對角化處理，將除對角線外的其他元素轉化為0，即尋找一個矩陣P，滿足PCPT是一個對角矩陣，且對角元素λn按降序排列，見公式（3）。此時對角元素λn為各特征向量的特征值。

確定降維維數(shù)k，用P 的前k行組成的矩陣乘以原始數(shù)據(jù)矩陣X，即可將原始數(shù)據(jù)降至k維。

2 結果

2.1 手術器械分類指標體系

本文基于Kraljic 矩陣思維，從經(jīng)濟價值和市場供應風險兩個角度出發(fā)，構建了手術器械分類指標體系，見圖2。

圖2 基于Kraljic矩陣的手術器械分類指標體系

在經(jīng)濟價值維度，使用ABC 分類法對手術器械進行分類來評估不同器械的價值潛力，分類結果如表1 所示。其中，A 類器械經(jīng)濟價值最高，B 類次之，C 類最低。

表1 手術器械ABC分類結果

在市場供應風險維度上，結合參考文獻[15-16]，從手術器械全生命周期涉及的環(huán)節(jié)——供應商、采購維修部門、消毒供應中心和臨床使用部門的角度出發(fā)，收集其關注的市場供應風險關鍵指標，選取可量化、可獲得的指標。最終手術器械分類指標及賦值如表2 所示。

表2 手術器械分類指標賦值及描述

由于在PCA 降維前會使用歸一化方法將不同手術器械在不同指標上的賦值縮放為[0，1]間的數(shù)值，具體計算見式（1），相較于賦值絕對值大小，本文更關注的是不同類型手術器械在該指標下賦值的相對差異。計算可知，當一個指標只有兩種可能值，歸一化之后會變成0 或1；當一個從指標只有3 種可能值，歸一化后會變成0、0.5、1.0；當指標值如“合作時長”指標、“在院產(chǎn)品種類數(shù)量”指標的值有多種可能，歸一化后也會變?yōu)閇0，1]間不同數(shù)值。根據(jù)表2 構建的手術器械分類指標體系，量化統(tǒng)計期內(nèi)151 件手術器械的特征指標，生成特征數(shù)據(jù)如表3 所示。此時，各指標的量綱不統(tǒng)一，因此各指標間差異很大。

表3 手術器械在不同指標下的量化結果

2.2 PCA結果

為了降低特征數(shù)據(jù)的復雜度，便于在低維空間中對數(shù)據(jù)進行可視化，更好地觀察手術器械的分布情況，使用PCA 算法對特征數(shù)據(jù)進行降維。使用歸一化方法去量綱后，從10 個原始特征中提取主成分。

許多PCA 算法中都默認當降維后主成分的累積貢獻率達到95%時降維進程終止，一些文獻[17-18]中也提取了累積貢獻率為95%的主成分來實現(xiàn)數(shù)據(jù)降維。然而，根據(jù)Jackson[19]的研究，將主成分累積貢獻率固定為95%是不合理的，實際應用中不同場景累積貢獻率的設置差異很大。在本文中，累積貢獻率前95%的主成分其貢獻率和累積貢獻率如表4 所示。其中，主成分1 的貢獻率占40%以上，提取2 個主成分累積貢獻率接近80%，而需要提取7 個主成分累積貢獻率才能達到95%。顯然，在原始數(shù)據(jù)特征數(shù)量為10 的情況下，提取2 個主成分就能解釋80%左右的變量是優(yōu)于提取7 個主成分才能解釋95%的變量的。因此本文提取2 個主成分，將多維數(shù)據(jù)降為二維數(shù)據(jù)，也便在低維空間中觀察手術器械分布。

表4 PCA算法中前7個主成分信息

2.3 基于Kraljic矩陣的手術器械分類結果及分類管理方法

使用PCA 算法提取2 個主成分的過程實際上是將原始指標的10 維空間變量坐標系沿著綜合方差最大的兩個方向重建為二維空間坐標系。設原始坐標軸中的某個點為X（x0，...，x9），該點映射到新的坐標系的坐標Y（y0，y1），表5 則是PCA 算法輸出的變換矩陣W 的轉置矩陣。其中，X1到X10是原10 維空間，表內(nèi)的數(shù)值是原10 維空間經(jīng)PCA 轉換后對應的新維度所占權重。WT*X 就是將原始坐標系中的點轉化到新的坐標系。根據(jù)變換矩陣可知，新坐標系的第1 維主要受舊坐標系的第1 維（價值潛力指標）影響，新坐標系的第2 維幾乎不受舊坐標軸的第1 維影響。

表5 變換矩陣的轉置矩陣WT

此外，將主成分1 作為x軸，將主成分2 作為y軸，將繪制出如圖3 所示的手術器械分布圖，從而將所有器械展示在二維平面中。圖中分別用紅色圓形、綠色三角形和藍色正方形代表ABC 三類手術器械，顏色越深代表該處重疊的手術器械越多。觀察ABC 類器械的分布，首先從主成分1 表示的x軸看，經(jīng)濟價值較高的A 類手術器械主要集中在x軸右側，經(jīng)濟價值較低的B、C 類手術器械主要集中在軸左側（尤其是x軸下方區(qū)域右側全為A 類器械，x軸下方區(qū)域左中區(qū)域全為B 類器械，x軸下方區(qū)域最左側全為C 類器械），手術器械經(jīng)濟價值呈現(xiàn)出沿x軸從左向右逐增的趨勢，說明主成分1 表示的x軸很大部分是經(jīng)濟價值的表達，且經(jīng)濟價值沿x軸右側逐漸遞增；從主成分2 表示的y軸看，ABC 三類器械均勻分布在縱向方向上，也側面說明主成分2 中經(jīng)濟價值幾乎沒有表達。

圖3 手術器械分布圖

根據(jù)以上分析，主成分1 主要受經(jīng)濟價值影響，而主成分2 中幾乎沒有經(jīng)濟價值的表達，結合1.1 中指標特征的選取主要來源于經(jīng)濟價值方面和市場供應風險方面可知，主成分2 主要受市場供應風險的影響。因此，圖3 中主成分1 代表圖1 中Kraljic 矩陣的物資價值，＞0代表經(jīng)濟價值高，＜0 代表經(jīng)濟價值低；圖3 中主成分2代表圖1 中Kraljic 矩陣的物資市場供應風險，＞0 代表市場供應風險高，＜0 代表市場供應風險低。根據(jù)Kraljic矩陣的物資分類方法，圖3 將手術器械分為戰(zhàn)略類手術器械、杠桿類、瓶頸類和常規(guī)手術器械。其中戰(zhàn)略類手術器械22 件，杠桿類手術器械15 件，瓶頸類手術器械46 件，常規(guī)手術器械68 件。

對手術器械進行分類后，采用不同的管理方法對4 種不同類型的手術器械進行管理。對于高價值高風險的戰(zhàn)略類手術器械，由于其市場供應緊張，應與供應商建立相對信任的長期合作關系，重點管理該類器械。內(nèi)部管理中，可以探索該類手術器械寄銷管理模式，提前備貨，使用后結算，盡量縮短該類器械的訂貨提前期、減少資金占用；同時定期調(diào)研該類手術器械的臨床使用滿意度，并向供應商反饋，提升其服務水平。外部管理中，可以要求供應商提高該類手術器械的備貨量，降低缺貨風險。

對高價值低風險的杠桿類手術器械，由于其在市場上有充足的供應商資源，競爭激烈，管理上應更注重規(guī)模與效率?？梢蕴剿鞫嗉夜套鳛樵擃惼餍档馁徺I來源，設計合理的規(guī)則，綜合供應商的價格水平和服務水平，并據(jù)此對不同供應商分配不同數(shù)量的訂單。價格最低、服務最佳的供應商可獲得最多訂單，以此保持供應商間的充分競爭。

對低價值高風險的瓶頸類手術器械，管理策略是保持穩(wěn)定持續(xù)的供應，保證訂貨后的按時交付。對這類器械的管理，需要仔細梳理風險存在的原因，從根本上降低風險。同時，此類器械金額較小，對供應商的吸引力不大，需要庫房備有足夠的安全庫存，并主動為供應商及時供貨創(chuàng)造條件與提供便利，保持與供應商友好的關系。

對低價值低風險的常規(guī)手術器械，管理策略是降低管理成本。這類器械一般存在品類繁雜、每類數(shù)量不多、價值不高的情況，很容易花費大量的管理時間。因此，可以將該類器械的整個物流管理流程進行程序化、線上化，能實現(xiàn)批量化的采購訂貨、庫存管理，在不影響交付的前提下減少管理投入時間。

3 討論與總結

針對手術器械物流管理主觀性強、現(xiàn)有管理辦法僅考慮手術器械經(jīng)濟價值的問題，本文基于Kraljic 矩陣，結合手術器械全生命周期參與者的領域經(jīng)驗，除經(jīng)濟價值外，增加了對市場供應風險的考量，從這兩個維度構建了手術器械管理的評價指標體系。在經(jīng)濟價值維度，本文使用經(jīng)典的ABC 分類法，對手術器械分類來衡量手術器械的價值潛力；在市場供應風險維度，從器械自身屬性方面選取了專用性、消毒方式、寄銷情況、出庫頻率和運輸風險5 個指標，從供應商可靠性方面選取了企業(yè)性質、合作時長、在院產(chǎn)品種類數(shù)量和本地倉庫情況4 個指標，全方位衡量手術器械的供應風險。之后，對各指標進行賦值來量化不同手術器械在各個指標下的表現(xiàn)，并使用歸一化方法達到統(tǒng)一量綱的目的。此外，使用PCA 算法提取2 個主成分，既能解釋大部分的原始變量，又便于在低維空間中觀察手術器械的分布。根據(jù)PCA 算法輸出的變換矩陣及觀察以主成分為坐標軸的手術器械分布圖可知，主成分1 主要受經(jīng)濟價值影響，主成分2主要受市場供應風險主導。因此，基于Kraljic 矩陣物資分類方法，在以主成分為坐標軸的手術器械分布圖中，根據(jù)經(jīng)濟價值、市場供應風險的高低可將手術器械分為戰(zhàn)略類、杠桿類、瓶頸類和常規(guī)手術器械4 類。最后，根據(jù)不同類手術器械管理重點提出對應的管理方法。

相比文獻[9-11]中常用的ABC 分類管理方法而言，本文提出的基于Kraljic 矩陣和PCA 算法的手術器械分類管理方法除了關注手術器械的經(jīng)濟價值外，還考慮了市場供應風險，方法更完善、考慮更全面。此外，本文選取的評價指標參考了文獻[15-16]，同時結合了手術器械全生命周期涉及的各個環(huán)節(jié)的實踐經(jīng)驗，更具有實踐指導意義。同時，這種管理方法也基于物流管理中成熟的管理工具Kraljic 矩陣展開，為手術器械物流管理提供了更科學的管理依據(jù)。

同時，本文也存在一定局限性。比如，PCA 算法在不滿足高斯分布的情況下，得出的主成分可能并不是最優(yōu)。此外，本文構建的指標體系中各指標都使用歸一化的方法來統(tǒng)一量綱，未設計指標權重，后續(xù)可以進行更深入的研究，結合實際業(yè)務情況設計指標權重來體現(xiàn)不同指標間的重要性差異。