医用耗材管理需求分析

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一、医用耗材的需求趋势和特点

随着医疗行业的持续发展，人们对各种医用材料和器械的需求也在不断扩大。特别是针对一些医用消耗性材料（医用耗材），需求量正在不断的增长。我们这里把医用耗材理解为医院在医疗服务的过程中，直接或间接用于病人身上的消耗性材料。比如：一次性注射器、呼吸过滤器、方纱布及各类植入性材料等等。通过实际调查发现，这些医用耗材的需求每年呈趋势性增长。同时，对于大多数的医用耗材而言，其需求量还会受到季节影响而产生波动。我们选取了HX医院的一种消耗量较大的一次性耗材———50ML微泵注射器进行分析。通过观察发现，这种材料的需求量在五年之内增长了三倍以上，并且在每年的不同月份，需求量还会有明显的波动。

二、医用耗材需求预测的作用和意义

由于医疗行业的特殊性，应该尽量避免医用耗材出现缺货的状况。同时，由于医用耗材的需求量具有趋势性和季节波动性两方面的变化。这就要求医院的库存工作人员在制定库存和采购计划时，运用科学的方法有效分析和掌握需求状况，制定出合理的库存策略。但就国内医院而言，有关医用耗材的库存管理还比较粗放落后，缺乏科学的库存管理方式以及信息化的库存管理系统。绝大多数医院库存工作人员在制定库存和采购计划时，都是根据自身的经验来设定库存基数以及制定采购需求。缺少科学定量的方法对需求量进行有效的预测来制定更为合理的库存与采购策略。因此，通过对医用耗材的需求量进行科学定量的预测，将这些预测数据用于医院制定更加合理的最大库存量、安全库存及订货量等数据提供科学依据，让医院的库存管理状况得到优化。这样一来，可以大大提高医院的有效库存率，减少库存积压带来的库存成本以及资金成本，并且可以避免过多的零星采购，降低采购成本。另外，对于医用耗材的生产商和供应商而言，将这些需求预测数据用于制定更加合理的生产和备货计划，可以大大降低库存成本，并避免紧急备货造成的额外生产成本，从而有效促进医疗供应链的发展。

三、医用耗材需求预测方法分析

影响医用耗材需求量的因素有很多，直接因素通常是病人数量及病床使用情况。但通常还会受到人口数量、居民的经济状况和生活水平、季节因素、医疗行业的技术进步等因素的影响。由于影响因素繁多，相互之间关系错综复杂，这就给我们的预测造成了困难。正因为医用耗材需求量的影响因素过于复杂，且部分因素难以量化。因此，本文采用了时间序列预测的方法进行预测。这种方法的一个最大的特点就是不考虑影响因素，而是直接把预测对象的历史数据按时间顺序排列，按数据自身的趋势和规律来分析预测其未来的发展趋势。通过之前的分析我们已经知道，医用耗材的需求呈现趋势性和季节性两方面的变化，50ML微泵注射器就是一个典型。因此，本文同样以这种耗材作为分析对象，选取了ARIMA预测方法和季节指数平滑法进行预测。并对这两种方法进行综合，建立了组合预测模型，取得了良好的效果。

四、建立组合预测模型与结果分析

接下来，选取HX医院2006年1月—2010年6月对该耗材的需求数据进行分析，分别进行ARIMA预测、季节指数平滑预测，最后，用两种方法建立组合预测预测模型。并把2010年7月—12月的数据作为对比观察值。ARIMA（p，d，q）模型全称为差分自回归移动平均模型。它是在ARMA模型的基础上对数据进行差分而形成的，其中p表示自回归项、d表示差分阶数、q表示移动平均项。差分的目的是为了消除数据的趋势性变化。从图中可以看出该序列变化呈趋势性上升，因此用Eviews软件对数据进行一阶差分处理，并进行自相关与偏相关检验。针对原序列建立了ARIMA（1，1，1）模型，得到了较好的拟合效果。通过对几种预测方法的结果进行对比发现，采用ARIMA模型所得到的预测结果普遍要比实际值偏大，而采用季节指数平滑模型得到的预测值要比实际值偏小一些。通过对两种预测方法建立组合预测模型，可以有效弥补单一方法的不足，从而得到更加准确的预测结果。