一、醫用耗材的需求趨勢和特點

隨著醫療行業的持續發展，人們對各種醫用材料和器械的需求也在不斷擴大。特別是針對一些醫用消耗性材料（醫用耗材），需求量正在不斷的增長。我們這里把醫用耗材理解為醫院在醫療服務的過程中，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。通過實際調查發現，這些醫用耗材的需求每年呈趨勢性增長。同時，對于大多數的醫用耗材而言，其需求量還會受到季節影響而產生波動。我們選取了ＨＸ醫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。通過觀察發現，這種材料的需求量在五年之內增長了三倍以上，并且在每年的不同月份，需求量還會有明顯的波動。

二、醫用耗材需求預測的作用和意義

由于醫療行業的特殊性，應該盡量避免醫用耗材出現缺貨的狀況。同時，由于醫用耗材的需求量具有趨勢性和季節波動性兩方面的變化。這就要求醫院的庫存工作人員在制定庫存和采購計劃時，運用科學的方法有效分析和掌握需求狀況，制定出合理的庫存策略。但就國內醫院而言，有關醫用耗材的庫存管理還比較粗放落后，缺乏科學的庫存管理方式以及信息化的庫存管理系統。絕大多數醫院庫存工作人員在制定庫存和采購計劃時，都是根據自身的經驗來設定庫存基數以及制定采購需求。缺少科學定量的方法對需求量進行有效的預測來制定更為合理的庫存與采購策略。因此，通過對醫用耗材的需求量進行科學定量的預測，將這些預測數據用于醫院制定更加合理的最大庫存量、安全庫存及訂貨量等數據提供科學依據，讓醫院的庫存管理狀況得到優化。這樣一來，可以大大提高醫院的有效庫存率，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，對于醫用耗材的生產商和供應商而言，將這些需求預測數據用于制定更加合理的生產和備貨計劃，可以大大降低庫存成本，并避免緊急備貨造成的額外生產成本，從而有效促進醫療供應鏈的發展。

三、醫用耗材需求預測方法分析

影響醫用耗材需求量的因素有很多，直接因素通常是病人數量及病床使用情況。但通常還會受到人口數量、居民的經濟狀況和生活水平、季節因素、醫療行業的技術進步等因素的影響。由于影響因素繁多，相互之間關系錯綜復雜，這就給我們的預測造成了困難。正因為醫用耗材需求量的影響因素過于復雜，且部分因素難以量化。因此，本文采用了時間序列預測的方法進行預測。這種方法的一個最大的特點就是不考慮影響因素，而是直接把預測對象的歷史數據按時間順序排列，按數據自身的趨勢和規律來分析預測其未來的發展趨勢。通過之前的分析我們已經知道，醫用耗材的需求呈現趨勢性和季節性兩方面的變化，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預測方法和季節指數平滑法進行預測。并對這兩種方法進行綜合，建立了組合預測模型，取得了良好的效果。

四、建立組合預測模型與結果分析

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