基于時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)上海某三甲綜合醫(yī)院血制品使用量

喬鄭磊， 顧晨晨， 曹敏鳳， 朱 巍， 戎瑞明

1.復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院輸血科，上海 200032 2.復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院泌尿外科，上海 200032

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基于時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)上海某三甲綜合醫(yī)院血制品使用量

喬鄭磊1， 顧晨晨1， 曹敏鳳1， 朱 巍1， 戎瑞明2*

1.復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院輸血科，上海 200032 2.復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院泌尿外科，上海 200032

目的： 系統(tǒng)地分析臨床各種血液成分的使用情況，找出規(guī)律并科學(xué)地預(yù)測(cè)需求量，為預(yù)測(cè)合理的庫存血量提供科學(xué)依據(jù)。方法： 采用IBM SPSS Statistics 23.0軟件對(duì)上海某三甲綜合醫(yī)院2013年1月—2016年1月臨床紅細(xì)胞和血漿使用情況以及輸血人數(shù)進(jìn)行了分析，并使用專家建模器建立模型。結(jié)果： 殘差均為白噪聲序列(P>0.05)，模型提取了原序列中所有數(shù)據(jù)信息，模型診斷通過。與實(shí)際值相比，平均相對(duì)誤差基本在8%以內(nèi)，且預(yù)測(cè)值均在95%可信區(qū)間內(nèi)，預(yù)測(cè)模型精度較高，預(yù)測(cè)效果良好。結(jié)論： 建立更加適合臨床用血的時(shí)間序列模型，可克服經(jīng)驗(yàn)性用血的不足，制定更科學(xué)的血液庫存計(jì)劃，實(shí)踐收到了良好效果。

臨床用血；溫特斯模型；血制品庫存；專家建模器

輸血是臨床治療的重要手段，在機(jī)體組織供氧、改善凝血功能、挽救患者生命方面具有無法替代的地位和作用。由于各種血液成分的保存方法和保存期各有不同，如懸浮紅細(xì)胞4℃條件下只能保存28 d或者35 d，而血漿則可在低溫條件下至少保存1年，因此系統(tǒng)地分析臨床各種血液成分的使用情況，找出規(guī)律并科學(xué)地預(yù)測(cè)需求量，才能通過科學(xué)有效的措施確保供需平衡，保障臨床用血安全與血液庫存的充足[1-3]。時(shí)間序列模型假定預(yù)測(cè)對(duì)象的變化僅與時(shí)間有關(guān)，并根據(jù)它的變化特征，以慣性原理推測(cè)其未來狀態(tài)，其研究實(shí)質(zhì)是通過處理預(yù)測(cè)目標(biāo)本身的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，獲得事物隨時(shí)間過程的演變特性與規(guī)律，進(jìn)而預(yù)測(cè)事物的未來發(fā)展[4]，在醫(yī)療領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。本文采用IBM SPSS Statistics 23.0軟件中專家建模器對(duì)本院2013年1月—2016年1月臨床用血量進(jìn)行了分析，建立了更加適合本院的時(shí)間序列模型，可克服經(jīng)驗(yàn)性用血的不足，更科學(xué)地指導(dǎo)制定血液庫存計(jì)劃，并收到了良好效果。

1 資料與方法

1.1 一般資料 本院從2010年起在全院開展臨床合理用血，2012年底在全院范圍內(nèi)得到貫徹與實(shí)施，因此本研究統(tǒng)計(jì)了本院從2013年1月至2016年1月的每月血制品輸注量，包括紅細(xì)胞制劑(懸浮紅細(xì)胞、洗滌紅細(xì)胞、全血、去白紅細(xì)胞、去微紅細(xì)胞、解凍紅細(xì)胞等)輸注量和血漿(病毒滅活血漿、冰凍血漿)輸注量。臨床用血量以單位(U)計(jì)算，每200 mL全血制備的各種血液成分均記為1 U。分析各年份臨床用血情況以及輸血人數(shù)，在此基礎(chǔ)上建立數(shù)據(jù)庫。

1.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理 采用IBM SPSS Statistics 23.0軟件中的專家建模器對(duì)各種血制品臨床輸注量建立數(shù)學(xué)模型[5]，時(shí)間區(qū)間設(shè)置為月，開始時(shí)間為2013年1月，記錄擴(kuò)展至2016年1月，臨床用血量以及輸血人數(shù)具有線性上升趨勢(shì)和季節(jié)性趨勢(shì)，并且季節(jié)效應(yīng)隨時(shí)間呈現(xiàn)穩(wěn)定變化，建模結(jié)果自動(dòng)選擇為“溫特斯加性”，模型的平均絕對(duì)百分誤差(MAPE)分別為9.120%、8.936%、4.562%，R2分別為0.647、0.697、0.798，模型擬合優(yōu)度較好。預(yù)測(cè)模型參數(shù)如表1所示。

2 結(jié) 果

結(jié)果如表1，每個(gè)月輸注的血制品量為因變量，通過專家建模器，得到較好的模型。殘差均為白噪聲序列，模型提取了原序列中所有數(shù)據(jù)信息，模型診斷通過。

表1 各種血制品輸注量模型擬合及其參數(shù)

2016年2月至5月用血量的實(shí)際值都分布在預(yù)測(cè)值95%的置信區(qū)間內(nèi)(如圖1A、1B、1C所示)。模型擬合后殘差序列的自相關(guān)和偏自相關(guān)系數(shù)幾乎均落入95%的置信區(qū)間內(nèi)，說明該模型合適(如圖2所示)。與實(shí)際值作比較，采用相對(duì)誤差做預(yù)測(cè)誤差精度分析(結(jié)果如表2)。平均相對(duì)誤差基本在8%以內(nèi)，且預(yù)測(cè)值也均在95%可信區(qū)間內(nèi)(如圖1A、1B、1C)，因此所建模型屬于較高精度預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)效果良好。

圖1 2013年1月—2015年12月各種血制品輸注量以及模型擬合圖(溫特斯)

圖2 模型擬合后殘差序列自相關(guān)和偏自相關(guān)分析

表2 2016年1月—4月臨床用血實(shí)際值與預(yù)測(cè)值比較結(jié)果 U

3 討 論

近20年來，臨床上血制品的需求量在逐年增加，如在上海中山醫(yī)院2015年用血量相比于2013年就增加了18.9%，血液供需之間的差距越來越大。臨床血液短缺將造成一部分患者延期手術(shù)或轉(zhuǎn)院，這對(duì)醫(yī)院形象與社會(huì)效益均可能造成影響。臨床血液需求量隨時(shí)間變化的同時(shí)，還受許多復(fù)合因素的影響，如人口結(jié)構(gòu)、手術(shù)患者情況、醫(yī)療水平、醫(yī)療配置、醫(yī)院地域分布、突發(fā)事件等[6-8]。目前醫(yī)院用血模式是提前或臨時(shí)向血站提出用血申請(qǐng)，缺乏對(duì)長(zhǎng)期的臨床用血數(shù)量和品種的把握。因此準(zhǔn)確預(yù)測(cè)醫(yī)院的血液需求量，不但能滿足臨床用血需求，而且還能避免血液資源浪費(fèi)。近些年來，有關(guān)醫(yī)院管理工作的時(shí)間序列資料分析與預(yù)測(cè)方法的文獻(xiàn)與研究越來越多，合理的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)是制定長(zhǎng)期規(guī)劃的基礎(chǔ)，也是合理利用現(xiàn)有條件達(dá)到最佳的經(jīng)濟(jì)效果的保障。本研究運(yùn)用溫特斯模型分析和預(yù)測(cè)了本院2016年2月至5月的血制品使用量，模型提取了原序列中所有數(shù)據(jù)信息，平均相對(duì)誤差基本在8%以內(nèi)，證明了該模型的有效性和科學(xué)性，為今后的本院的合理的庫存血量預(yù)測(cè)提供了科學(xué)依據(jù)。

本研究表明，利用時(shí)間序列模型可以較好地預(yù)測(cè)本院未來幾個(gè)月的臨床用血需求，避免了高庫存造成的血液報(bào)廢和庫存不足造成的血液短缺現(xiàn)象。本文選擇專家模型智能建模極大提高了建模的效率，預(yù)測(cè)精度較高，且模型建立過程并不復(fù)雜，不同的醫(yī)院和地區(qū)可根據(jù)自身的歷史數(shù)據(jù)，建立起適合自己臨床需要的時(shí)間序列模型。

但是值得注意的的是，該模型也有一定的缺點(diǎn)，時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型受到長(zhǎng)期趨勢(shì)變動(dòng)、季節(jié)性變動(dòng)、周期性變動(dòng)、不規(guī)則變動(dòng)等多種共同因素的影響[9-10]，其中不規(guī)則變動(dòng)具有不可預(yù)見性，因而對(duì)于血液制品的預(yù)測(cè)以1年期較為恰當(dāng)。

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[ 5 ] 王曉麗, 施天行, 楊思睿,等. 溫特斯加法指數(shù)平滑法在門急診人次預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 中國衛(wèi)生信息管理雜志, 2016,13(2):214-216.

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[本文編輯] 廖曉瑜， 賈澤軍

·書 訊·

《泌尿外科住院醫(yī)師手冊(cè)》正式出版

《泌尿外科住院醫(yī)師手冊(cè)》由王林輝主編，ISBN 978-7-5478-3135-9，開本：16開，定價(jià)：118元。

本書由王林輝教授帶領(lǐng)其所屬的第二軍醫(yī)大學(xué)附屬長(zhǎng)征醫(yī)院泌尿外科醫(yī)師團(tuán)隊(duì)撰寫。本書收集了住院醫(yī)師在學(xué)習(xí)和工作中的常見疑問和關(guān)注點(diǎn)。在寫作時(shí)，選擇了一種最貼近臨床工作的撰寫思路。本書內(nèi)容上面面俱到、重點(diǎn)突出。以患者的收治和疾病的診療為明線，圍繞泌尿外科手術(shù)的術(shù)前、術(shù)中、術(shù)后進(jìn)行重點(diǎn)闡述。同時(shí)，結(jié)合住院醫(yī)師階段對(duì)手術(shù)學(xué)習(xí)的能力和需求，花大量的篇幅來介紹泌尿外科的重要解剖結(jié)構(gòu)和手術(shù)要點(diǎn)。并在其中融入了手術(shù)中的小技巧和微操作的講解和詳細(xì)的手繪示意圖。該書還對(duì)男科學(xué)、腎移植和機(jī)器人在泌尿外科新技術(shù)等方面都進(jìn)行了介紹和講解。希望讀者能通過這本書的學(xué)習(xí)，建立完整的泌尿外科知識(shí)框架，培養(yǎng)縝密的泌尿外科診療思路，找到適合自己的手術(shù)學(xué)習(xí)方式方法。

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Prediction of the use of hospital blood products based on time series model

QIAO Zheng-lei1, GU Chen-chen1, CAO Min-feng1, ZHU Wei1, RONG Rui-ming2*

1. Department of Blood Transfusion, Zhongshan Hospital, Fudan University, Shanghai 200032, China 2. Department of Urology Surgery, Zhongshan Hospital, Fudan University, Shanghai 200032, China

Objective： To systematically analyze the clinical use of various blood components, and find out the rules of forecasting demand scientifically, to provide a scientific basis for forecasting reasonable blood inventory volume. Methods： The clinical use of red blood cells and plasma and the number of people who received transfusion in a general hospital in Shanghai from January 2013 to January 2016 were analyzed with IBM SPSS Statistics 23.0 software, and a time series model was established with the Expert Modeler. Results： All of the residuals were white noise sequence. The model extracted all the data in the original sequence, and passed the model diagnosis. Compared with the actual value, the average relative error was basically within 8%, and predictive values were within the 95% confidence interval, so the predicting precision of the model was fine, and the prediction results were good. Conclusions： The establishment of a more suitable time series model for clinical use of blood can overcome the weaknesses of empirical use of blood, develop a more scientific blood inventory plan and receive good effects.

clinical use of blood; Winters model; blood products inventory; expert modeler

2016-06-23 [接受日期] 2016-09-22

喬鄭磊，碩士，技師. E-mail: qiao.zhenglei@zs-hospital.sh.cn

*通信作者(Corresponding author). Tel: 021-64041990-2829，E-mail: rong.ruiming@zs-hospital.sh.cn

10.12025/j.issn.1008-6358.2016.20160697

短篇論著

R-33

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