医用耗材管理需求分析论文
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。
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