藥品申領(lǐng)計劃量算法的優(yōu)化

楊紅斌,馮丹

(華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬同濟(jì)醫(yī)院藥學(xué)部,武漢 430030)

藥品申領(lǐng)計劃量算法的優(yōu)化

楊紅斌,馮丹

(華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬同濟(jì)醫(yī)院藥學(xué)部,武漢 430030)

對目前常用的藥品申領(lǐng)計劃量算法進(jìn)行優(yōu)缺點(diǎn)比較,提出新的優(yōu)化算法。探討藥庫藥品計劃量的優(yōu)化算法。新的優(yōu)化算法更簡便高效,可有效降低庫存,提高工作效率,而且便于實(shí)現(xiàn)編程,值得嘗試推廣應(yīng)用。

庫房管理;計劃量算法;優(yōu)化

藥品庫存管理是醫(yī)院藥庫工作的重要環(huán)節(jié),直接影響到臨床用藥供應(yīng)和醫(yī)院資金的周轉(zhuǎn)。如何在保證臨床用藥需求的前提下降低藥品庫存,從而將大量流動資金用于醫(yī)院運(yùn)營的其他領(lǐng)域,是醫(yī)院管理部門關(guān)注的焦點(diǎn)之一[1]。根據(jù)現(xiàn)代物流管理學(xué)理論,生產(chǎn)過程中的每一階段都有物資的流入和流出[1]。藥品的生產(chǎn)、銷售過程同樣如此。藥品流入的計劃量是否恰當(dāng)會極大地影響庫房管理的效率:計劃量偏小會造成進(jìn)貨量不足,難以滿足正常需求,需要額外補(bǔ)充;計劃量偏大又會造成積壓,而對多數(shù)的品種而言,消耗量受到疾病流行、災(zāi)害、氣候、供貨等因素的影響而總是動態(tài)變化的,因此合適的計劃量不可能是恒定不變的。這種情況其實(shí)廣泛存在于庫房、藥房、配送企業(yè)甚至生產(chǎn)企業(yè)等藥品(或其他商品)銷售的各個環(huán)節(jié)。對于品種少、消耗量小的單位,這個問題并不明顯,但對于品種多、消耗量大的單位,問題就會非常突出。筆者就計劃量算法的優(yōu)化進(jìn)行初步的探討。

1 傳統(tǒng)的藥品采購計劃量算法

1.1 算法1 經(jīng)驗(yàn)估算法:根據(jù)經(jīng)驗(yàn)估計出計劃量,也就是憑感覺人工做計劃。這種方法現(xiàn)在在很多醫(yī)院仍在使用。經(jīng)驗(yàn)估算法簡便易行,但要求計劃者對每個品種的使用情況都非常清楚。因此對于品種少、消耗量小的單位,這種算法簡便易行,非常方便。但對于品種多、消耗量大的單位(例如我院在用品種有近兩千個,每年銷售額約20億元),這必定不是一件輕松的事情,而且很容易出現(xiàn)遺漏。由于完全依賴人工,無法借助電腦自動完成,一般只適合做臨時補(bǔ)充計劃。

1.2 算法2 高低限量法:在醫(yī)院信息系統(tǒng)(hospital information system,HIS)中給每個品種設(shè)定高低限量,庫存量達(dá)到低限量時給出采購計劃。其計算方法為:q=U×k-V(q:計劃量,不足時以臨時計劃補(bǔ)充;U:高限量;k:可調(diào)整的高限量系數(shù),默認(rèn)值為1;V:當(dāng)前庫存量)。公式中未出現(xiàn)低限量,它是觸發(fā)生成計劃的標(biāo)志,為保證臨床不至于斷貨一般取1～3 d的用量。

高低限量法中的高低限量設(shè)置比較恰當(dāng)時,可以很好地滿足需求,庫存量小于低限量時生成計劃,因此庫存量保持在大致固定的量(k=1時,保持在高限量),也能比較方便地設(shè)定在HIS中實(shí)現(xiàn)自動化管理,應(yīng)用也較為普遍。但需要人工干預(yù)的參數(shù)很多:每一品種的高限量、低限量及限量系數(shù)需要單獨(dú)維護(hù),可能還需要不斷調(diào)整,尤其是消耗量大幅度變化的時候,否則就會出問題。高限量偏大則會造成積壓;偏小則會造成反復(fù)出現(xiàn)計劃量不足,需要額外補(bǔ)充臨時計劃。雖然也可通過調(diào)整高限量(或高限量系數(shù))來解決,但到底該調(diào)到多少又是一個新問題,而且每個品種都有一個高限量及高限量系數(shù),共有品種數(shù)的2～3倍個參數(shù),人工干預(yù)量大大增加。

1.3 算法3 比值排序法:以每品種庫存量與日均用量的比值排序,得出暢銷、次銷和滯銷分類,分別以不同時長乘以相應(yīng)的日均用量得到各自的高低限量[2]。特點(diǎn):可實(shí)時、動態(tài)地產(chǎn)生高、低限量數(shù)據(jù),彌補(bǔ)了手工設(shè)置的缺陷,但仍需將藥品人為劃分為暢銷藥品、次銷藥品及滯銷藥品3類并按類別設(shè)置高、低限量,其基本算法仍然是高低限量法,是高低限量法的改進(jìn)版。另外藥品的消耗不是一成不變的,其分類不可能一次到位,需要根據(jù)變化情況適時調(diào)整。

以上算法存在這樣一些通病:需要人工操作的內(nèi)容較多,維護(hù)工作繁瑣;對臨床需求缺乏預(yù)見性,不利于有效降低庫存量。

2 優(yōu)化后的新算法

為了減少人工干預(yù)及在滿足需求的條件下有效壓縮庫存,通過多次試驗(yàn),筆者認(rèn)為可以采用以下兩種優(yōu)化算法。

2.1 平均值折算法 在HIS程序中預(yù)先設(shè)定好兩個參數(shù):采樣周期和計劃周期。讓系統(tǒng)自動統(tǒng)計采樣周期中各品種消耗量,然后計算:q=N×T/D-V(q:計劃量,不足時以臨時計劃補(bǔ)充;N:計劃周期的天數(shù),按庫房大小、庫存金額大小,每周做一次計劃,故N值取7;T:采樣周期中總消耗量;D:采樣周期的天數(shù);V:當(dāng)前庫存量)。

這種算法實(shí)際上就是根據(jù)前期的消耗量進(jìn)行折算,當(dāng)計劃周期等于采樣周期時,就是以消耗量當(dāng)作計劃量即以銷定購。這種方法同樣能比較方便地設(shè)定在HIS中實(shí)現(xiàn)自動化管理,需要維護(hù)的參數(shù)只有兩個:取樣周期和計劃周期,需要的人工干預(yù)少。這種方式還有一個好處:庫存量無需人工調(diào)整,它會隨實(shí)際消耗量自動增減,有利于減少庫存,但總會滯后一個計劃周期。

這種算法引入了前兩個周期藥品消耗量的變化值(T1-T2),這個變化值反映了近期藥品消耗量的變化趨勢:T1-T2＞0,消耗量在逐漸增加;T1-T2=0,消耗量保持不變;T1-T2＜0,則消耗量在減少。以這個趨勢來調(diào)整T1,因此做出的計劃會隨著消耗量的變化趨勢而變化,相當(dāng)于根據(jù)需求變化進(jìn)行了預(yù)判,對臨床需求具有一定的預(yù)見性,且需要維護(hù)的參數(shù)少于兩個。計算機(jī)做這種簡單的提取,計算速度很快,因此所花費(fèi)的時間很少。見圖1和表1。

圖1 T1和T2示意圖

表1 高低限量法、平均值折算法和增量系數(shù)法計劃量與購進(jìn)后庫存情況 ×100支

3 優(yōu)化后的新算法在實(shí)際工作中的應(yīng)用

為了驗(yàn)證算法的合理性,以160萬U青霉素鈉粉針使用情況為例,在我院HIS系統(tǒng)中提取了連續(xù)15周消耗數(shù)據(jù)分別用高低限量法、平均值折算法和增量系數(shù)法3種算法進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果見表1和圖2。從表1和圖2中可以看出,高低限量法做出的計劃12次中有8次都成了臨時補(bǔ)充計劃,購進(jìn)后庫存無明顯規(guī)律;平均值折算法和增量系數(shù)法做出的計劃12次中分別有3,4次臨時補(bǔ)充計劃,購進(jìn)后庫存明顯跟隨消耗量在波動。

需要說明的是:表1中高低限量法中的“購進(jìn)后庫存”按照其算法應(yīng)該保持為高限量,如果放到圖2中將顯示為一條水平線,但取值時間點(diǎn)不同。表1中的結(jié)果是因?yàn)樵撍惴ㄓ媱潟r間點(diǎn)幾乎完全不能固定(只要庫存量小于或等于低限量就必須生成計劃),所以大部分的計劃都顯示為額外補(bǔ)充計劃。當(dāng)然這個結(jié)果與高低限量的取值有很大關(guān)系。這樣就導(dǎo)致做計劃的時間完全不能固定,極有可能每天都需要做計劃(品種多、用量大的醫(yī)院更是如此),然后又帶來每天都需要收貨、入庫的問題。

圖2 兩種優(yōu)化算法購進(jìn)后庫存與消耗量變化曲線圖

4 結(jié)束語

藥品申領(lǐng)是醫(yī)院藥學(xué)部門日常工作中很重要的一環(huán),是保證臨床藥品供應(yīng)的第一步。由于藥品消耗受到各種因素的影響而沒有固定的規(guī)律,不可能準(zhǔn)確預(yù)測,要想得到一個非常完美的計劃量算法幾乎是不可能的,但是可以通過算法優(yōu)化使其趨向于合理,使庫房管理工作更加方便簡捷。在計算機(jī)普及之前,申領(lǐng)計劃都是人工用經(jīng)驗(yàn)估算方法做出的,費(fèi)時費(fèi)力且容易出現(xiàn)遺漏;使用計算機(jī)以高低限量法或比值排序法自動計算計劃量時效率立刻提高了很多,但過多的參數(shù)設(shè)置又成了新的麻煩,而且每個參數(shù)都需要單獨(dú)斟酌,同樣需要額外花費(fèi)不少時間,且計劃時間不能固定。筆者提出的新算法分別引入以銷定購和根據(jù)需求變化進(jìn)行預(yù)判的思路,將需維護(hù)的參數(shù)減到了兩個以內(nèi),并且在無需人工干預(yù)的情況下庫存隨需求自動增減,所需時間是以分鐘計算的,管理效率又有了提高。

另外吳妙蓮等[3]提出量化決策分析法,提取預(yù)測日前第1,3,7,10天的消耗量進(jìn)行加權(quán)平均值運(yùn)算并乘以領(lǐng)藥天數(shù)t得到預(yù)測用量,采用了統(tǒng)計學(xué)方法,比較精確,但仍數(shù)次出現(xiàn)預(yù)測值小于實(shí)際用量,需要額外補(bǔ)充。應(yīng)將醫(yī)院所有藥品按其價格高低、用量大小、重要程度分類,不同的類別按實(shí)際情況設(shè)定不同的權(quán)重及t值[3],與比值排序法類似。韓晉等[4]提出用自回歸整合移動平均模型進(jìn)行預(yù)測,每個藥品都有其獨(dú)特的模型及參數(shù),無法求得一個通用公式,需要挖掘每一個品種的特性,做到精確控制。但構(gòu)建模型、檢驗(yàn)以及根據(jù)模型作預(yù)測過程很復(fù)雜,至少需要觀測值50～100個,需很大的計算費(fèi)用,且工作量大;同時要求數(shù)理統(tǒng)計專業(yè)知識強(qiáng),在選取適宜的模型時要求有豐富的經(jīng)驗(yàn),導(dǎo)致其實(shí)際應(yīng)用推廣難度大,故鮮見采用。

醫(yī)院藥房的藥品進(jìn)銷情況與藥庫類似,不同之處主要是藥房消耗以盒、支、片等較小的單位進(jìn)行,屬零售,而藥庫則大多以件為單位,屬批發(fā)。因此這種思路同樣適用于藥房的申領(lǐng)計劃。筆者運(yùn)用這種思路,采用平均值折算法編制出了藥房藥品申領(lǐng)程序。經(jīng)試用,反映較好,做一次計劃只需1～5 min,若需做計劃量或品種的調(diào)整,時間約10 min,很少會有遺漏的品種。

[1] 溫筱煦,馮端浩.動態(tài)庫存分析在醫(yī)院藥庫管理中的應(yīng)用[J].中國藥房,2011,22(41):3879.

[2] 周清武,周祖宏.比值排序法在藥品申領(lǐng)中的應(yīng)用[J].中國藥房,2006,17(1):24.

[3] 吳妙蓮,沈小慶,王玨,等.量化決策分析法在醫(yī)院藥房自動備藥系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].中國藥學(xué)雜志,2005,40(23): 1836.

[4] 韓晉,趙慶國,吳榮榮,等.自回歸整合移動平均模型在醫(yī)院藥庫采購預(yù)測中的應(yīng)用[J].中國藥房,2009,20(31): 2432.

DOI 10.3870/yydb.2014.12.041

R952

C

1004-0781(2014)12-1676-03

2014-02-27

2014-07-31

楊紅斌(1969-),男,湖北孝感人,主管藥師,學(xué)士,從事醫(yī)院藥學(xué)工作。電話:(0)13995586618,E-mail:yanghb @tjh.tjmu.edu.cn。

馮丹(1979-),女,湖北黃岡人,主管藥師,碩士,從事醫(yī)院藥學(xué)工作。電話:(0)13971636111,E-mail: efengdan@163.com。