醫(yī)用耗材管理需求分析

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一、醫(yī)用耗材的需求趨勢和特點

隨著醫(yī)療行業(yè)的持續(xù)發(fā)展，人們對各種醫(yī)用材料和器械的需求也在不斷擴大。特別是針對一些醫(yī)用消耗性材料（醫(yī)用耗材），需求量正在不斷的增長。我們這里把醫(yī)用耗材理解為醫(yī)院在醫(yī)療服務(wù)的過程中，直接或間接用于病人身上的消耗性材料。比如：一次性注射器、呼吸過濾器、方紗布及各類植入性材料等等。通過實際調(diào)查發(fā)現(xiàn)，這些醫(yī)用耗材的需求每年呈趨勢性增長。同時，對于大多數(shù)的醫(yī)用耗材而言，其需求量還會受到季節(jié)影響而產(chǎn)生波動。我們選取了HX醫(yī)院的一種消耗量較大的一次性耗材———50ML微泵注射器進行分析。通過觀察發(fā)現(xiàn)，這種材料的需求量在五年之內(nèi)增長了三倍以上，并且在每年的不同月份，需求量還會有明顯的波動。

二、醫(yī)用耗材需求預(yù)測的作用和意義

由于醫(yī)療行業(yè)的特殊性，應(yīng)該盡量避免醫(yī)用耗材出現(xiàn)缺貨的狀況。同時，由于醫(yī)用耗材的需求量具有趨勢性和季節(jié)波動性兩方面的變化。這就要求醫(yī)院的庫存工作人員在制定庫存和采購計劃時，運用科學(xué)的方法有效分析和掌握需求狀況，制定出合理的庫存策略。但就國內(nèi)醫(yī)院而言，有關(guān)醫(yī)用耗材的庫存管理還比較粗放落后，缺乏科學(xué)的庫存管理方式以及信息化的庫存管理系統(tǒng)。絕大多數(shù)醫(yī)院庫存工作人員在制定庫存和采購計劃時，都是根據(jù)自身的經(jīng)驗來設(shè)定庫存基數(shù)以及制定采購需求。缺少科學(xué)定量的方法對需求量進行有效的預(yù)測來制定更為合理的庫存與采購策略。因此，通過對醫(yī)用耗材的需求量進行科學(xué)定量的預(yù)測，將這些預(yù)測數(shù)據(jù)用于醫(yī)院制定更加合理的最大庫存量、安全庫存及訂貨量等數(shù)據(jù)提供科學(xué)依據(jù)，讓醫(yī)院的庫存管理狀況得到優(yōu)化。這樣一來，可以大大提高醫(yī)院的有效庫存率，減少庫存積壓帶來的庫存成本以及資金成本，并且可以避免過多的零星采購，降低采購成本。另外，對于醫(yī)用耗材的生產(chǎn)商和供應(yīng)商而言，將這些需求預(yù)測數(shù)據(jù)用于制定更加合理的生產(chǎn)和備貨計劃，可以大大降低庫存成本，并避免緊急備貨造成的額外生產(chǎn)成本，從而有效促進醫(yī)療供應(yīng)鏈的發(fā)展。

三、醫(yī)用耗材需求預(yù)測方法分析

影響醫(yī)用耗材需求量的因素有很多，直接因素通常是病人數(shù)量及病床使用情況。但通常還會受到人口數(shù)量、居民的經(jīng)濟狀況和生活水平、季節(jié)因素、醫(yī)療行業(yè)的技術(shù)進步等因素的影響。由于影響因素繁多，相互之間關(guān)系錯綜復(fù)雜，這就給我們的預(yù)測造成了困難。正因為醫(yī)用耗材需求量的影響因素過于復(fù)雜，且部分因素難以量化。因此，本文采用了時間序列預(yù)測的方法進行預(yù)測。這種方法的一個最大的特點就是不考慮影響因素，而是直接把預(yù)測對象的歷史數(shù)據(jù)按時間順序排列，按數(shù)據(jù)自身的趨勢和規(guī)律來分析預(yù)測其未來的發(fā)展趨勢。通過之前的分析我們已經(jīng)知道，醫(yī)用耗材的需求呈現(xiàn)趨勢性和季節(jié)性兩方面的變化，50ML微泵注射器就是一個典型。因此，本文同樣以這種耗材作為分析對象，選取了ARIMA預(yù)測方法和季節(jié)指數(shù)平滑法進行預(yù)測。并對這兩種方法進行綜合，建立了組合預(yù)測模型，取得了良好的效果。

四、建立組合預(yù)測模型與結(jié)果分析

接下來，選取HX醫(yī)院2006年1月—2010年6月對該耗材的需求數(shù)據(jù)進行分析，分別進行ARIMA預(yù)測、季節(jié)指數(shù)平滑預(yù)測，最后，用兩種方法建立組合預(yù)測預(yù)測模型。并把2010年7月—12月的數(shù)據(jù)作為對比觀察值。ARIMA（p，d，q）模型全稱為差分自回歸移動平均模型。它是在ARMA模型的基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)進行差分而形成的，其中p表示自回歸項、d表示差分階數(shù)、q表示移動平均項。差分的目的是為了消除數(shù)據(jù)的趨勢性變化。從圖中可以看出該序列變化呈趨勢性上升，因此用Eviews軟件對數(shù)據(jù)進行一階差分處理，并進行自相關(guān)與偏相關(guān)檢驗。針對原序列建立了ARIMA（1，1，1）模型，得到了較好的擬合效果。通過對幾種預(yù)測方法的結(jié)果進行對比發(fā)現(xiàn)，采用ARIMA模型所得到的預(yù)測結(jié)果普遍要比實際值偏大，而采用季節(jié)指數(shù)平滑模型得到的預(yù)測值要比實際值偏小一些。通過對兩種預(yù)測方法建立組合預(yù)測模型，可以有效彌補單一方法的不足，從而得到更加準確的預(yù)測結(jié)果。