基于Excel的輸注泵維修費用的自動評估模型

鮑莉，鄭焜,b

浙江大學醫學院附屬兒童醫院 a. 醫療設備科；b. 后勤保障部，浙江 杭州 310057

引言

輸注泵包含輸液泵和注射泵，既能精準控制輸液速度，對各種異常情況及時報警，又能保證輸液的安全，降低醫護人員的負擔，所以在臨床上得到廣泛的應用[1-7]。我院有一千多臺泵，分布在ICU、普通病房和急診等地方。作為醫療設備，除了定期的質控，維修也是必不可少的部分。雖然泵的維修費用偏低，但泵的數量多，日常工作中會經常遇到維修的情況，迫切需要一種評估方法來判斷是否選擇維修，這樣既能降低成本，也能提高工作效率。

當前維修費用的評估集中在大型昂貴設備上[8-14]，或者是對設備報廢條件和殘值利用的研究[15-20]。而對于價格低、數量多且未達到報廢條件的醫療設備，維修費用的評估基本是空白的，而這方面的需求也是迫切的。比如大部分泵需要付費維修時還未達到報廢條件，那是維修劃算，還是直接購買新的泵更劃算；而且以報廢條件來判斷是否維修的方法維度單一，沒有綜合多個維度考慮。本文以泵為案例，從日常工作中的需求出發，嘗試搭建模型來評估維修費用。

1 材料和方法

1.1 評估設備

史密斯輸液泵SY-1200；史密斯注射泵WZS-50C6；史密斯注射泵WZS-50F6；泵的購買費用在3000～5000元，維修費用在100～2000元，維修費用占購買成本的2%～40%。泵有7年的質保時間，維修費用一般在保修期外產生。

1.2 評估方法

在Excel里搭建自動評估模型，然后輸入泵的相應參數，可以自動獲得維修費用的評估結果。Excel簡單易用，且開發成本低。

2 泵的使用和維修現狀

雖然廠家說明書建議使用的年限是7年或者不少于7年，但實際使用中為了節省成本，一般不會在7年時進行報廢。在保證安全的前提下，只要未進行核心部件更換并且能通過定期的質量檢測，泵會繼續使用，直到必須報廢。圖1統計了2020年我院在用泵的使用年限分布，總計750臺，可以看出泵的使用年限集中在11年以內，超過11年的泵很少，所以正常情況下可以認為泵能服務11年。其中使用年限是6年的泵超過一半跟當年的購置情況有關，當年有新院區開放，一次性購置了大批量的泵。

圖1 2020年在用泵的使用年限分布

圖2顯示2020年不同使用年限的泵的維修率，隨著使用年限的上升，維修率呈現逐漸上升的趨勢，在第9年時達到高峰31%。而10年及以上的泵維修率反而下降，這是因為達到10年及以上的泵可以選擇直接報廢，而非寄送廠家維修。

圖2 2020年不同使用年限的泵的維修率

2020年產生了40次左右的付費維修，維修費用的分布如圖3所示，70%處于500～1000元，平均維修費用是650元，雖未達到報廢條件（維修費用/購買費用≥40%），但相對泵的購買價格來說偏高，需要評估維修后帶來的價值，是維修劃算，還是購買新泵劃算。對于付費維修的泵，短期內出現再次維修的概率是8%。

圖3 2020年泵的維修價格分布

3 維修費用的自動評估模型

目前，判斷一臺泵是否付費維修，取決于該業務負責的工程師和護士長的主觀判斷，判斷時會依據泵的購買價格、使用年限和維修價格，大致方法是雙泵低于1000元盡量修，單泵超過1000元不修，使用年限超過10年且費用超過1000元不修。方法相對偏主觀，判斷標準缺乏一致性，也增加了設備工程師和臨床的溝通成本，所以需要搭建一套自動評估體系，可以快捷地獲得判斷結果。

根據經驗可知，是否維修一臺泵與維修費用、維修后服務年限、維修后再次維修的概率、新泵購買價格、新泵服務年限和新泵出現維修的概率有關。考慮泵不是直接獲得收益而是作為整個治療過程中輔助使用的設備，無法通過利潤來判斷維修的價值。換個角度，通過使用成本來判斷，即維修后每年使用的成本和購置新泵后每年使用成本來判斷，簡單定義為維修后年成本和購置后年成本。具體計算規則如式(1)和式(2)，其中各項指標的定義，見表1。

表1 模型中各項指標的定義

當維修后年成本小于購置后年成本時，選擇維修；反之則選擇購買新設備。本研究在Excel中實現上述的計算和判斷過程，最后生成一個簡單的可視化操作頁面，如圖4所示，在左邊輸入各項參數，右邊自動生成評估結果。當需要付費維修時，工程師只要將參數輸入模型中即可獲評估結果。

圖4 基于Excel的維修費用自動評估模型

4 結果

采用自動模型對2020年的維修費用進行判斷，并與主觀判斷的結論進行對比，總計40 次付費維修的兩種判斷結果，具體數據如表2 所示。

表2 2020年付費維修費用的自動模型和主觀判斷結果

匯總自動模型和主觀判斷的結果，兩者一致率75%，說明自動模型能反饋主觀判斷的結果。不一致的情況是模型判斷為不維修，而主觀判斷為維修，細看數據發現這些維修是工程師剛開始負責該業務時產生的，由于當時工作經驗不足，更傾向判為維修。比如其中有一臺是2009年的泵，如圖5所示，維修費用1003元，使用年限已經有11年，現在看的確不應該維修，這說明自動模型能給出更合理的結果，且模型不依賴工程師工作經驗，更有利于工作交接。

圖5 主觀和模型判斷結果不一致的案例

5 討論和總結

本文以泵為例，在Excel中搭建了維修費用自動評估模型，可以快捷地獲得評估結果。該模型既能統一評價標準，也能提高工作效率，更能降低使用成本。該模型還具有很強的遷移性，能方便地遷移到同類型的醫療設備上。當前，行業內維修費用的評估集中在大型昂貴設備上[8-14]，從整個科室層面思考降低維修費用的方法，包括提升工程師積極性、購買維修合同、加強日常維護。或者是對設備報廢條件和殘值利用的研究[15-20]，報廢條件主要有政策上強制報廢、技術淘汰、使用年限超過報廢年限（一般為10年）、維修費用過高（一般為設備原價值的40%）、維修次數過多（一般為10次）等，滿足任一報廢條件的設備即可申請報廢。而對于價格低且數量多的設備，維修費用的評估基本是空白的，單純地采用報廢條件來決定是否維修有點單一。所以本文首次嘗試低值設備維修費用的評估，并搭建自動化模型來固化和簡化工作，一定程度上優化了當前的工作流程，實現新的突破。

本模型僅采用了2020年的數據，后期還有很大的優化空間，隨著時間和數據的積累，本課題組會不斷迭代該模型，并且驗證模型的判斷結果。同時也參考行業內同行的經驗，來優化維修費用的評估方法，嘗試對低值和昂貴設備的維修費用進行對比分析。現在自動化的手段只是在Excel實現，隨著應用場景的擴大，可以考慮搭建自動化的平臺，可視化效果更好，操作更方便，更有利于數據存儲和分析。