基于Apriori 算法的自動(dòng)化藥房盒裝藥品儲(chǔ)位優(yōu)化管理

洪衛(wèi)蘭 ，陳桂強(qiáng) ，王 持 ，程小榮 ，劉銳峰 △

（1. 廣東省中山市人民醫(yī)院藥學(xué)部，廣東 中山 528403； 2. 美商奧施 ＜ 北京 ＞科技有限公司，北京 100738）

為了提高醫(yī)院藥房的工作效率及服務(wù)水平，滿足患者的取藥需求，越來越多的大型醫(yī)院[1]引進(jìn)自動(dòng)發(fā)藥設(shè)備，建立現(xiàn)代化智能藥房，逐步實(shí)現(xiàn)醫(yī)院藥學(xué)信息化、自動(dòng)化與智能化管理[2－3]。2015 年，我院門診藥房引進(jìn)德國美智（Mach4）盒裝藥品自動(dòng)化系統(tǒng)，該系統(tǒng)包含1 臺(tái)智能藥品儲(chǔ)存分發(fā)系統(tǒng)（自動(dòng)藥柜 Medimat 和裝藥系統(tǒng)），6 臺(tái) Speed－Box 高速自動(dòng)發(fā)藥機(jī)、藥品傳輸系統(tǒng)和中央信息控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)應(yīng)用后，大大提升了傳統(tǒng)的調(diào)配效率，減少了人為差錯(cuò)[4]。

Mach4 系統(tǒng)每天會(huì)接收大量的處方數(shù)據(jù)，如何從中尋找規(guī)則，以進(jìn)一步提高自動(dòng)化藥房的調(diào)配效率和準(zhǔn)確度值得思考。關(guān)聯(lián)規(guī)則是尋找事務(wù)項(xiàng)之間的聯(lián)系規(guī)律和結(jié)構(gòu)特征的主要數(shù)據(jù)挖掘方法，最早用于商場(chǎng)購物籃分析問題[5]。本研究中將運(yùn)用Apriori 算法發(fā)現(xiàn)自動(dòng)化藥房的盒裝藥品關(guān)聯(lián)規(guī)則，對(duì)自動(dòng)化藥房的藥品儲(chǔ)位進(jìn)行優(yōu)化管理，以提高調(diào)配效率和準(zhǔn)確度。現(xiàn)報(bào)道如下。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源于我院醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）門診自動(dòng)化藥房 Mach4 系統(tǒng) 的 6 號(hào)窗數(shù)據(jù)，提取 2019 年 11 月的處方數(shù)據(jù)，內(nèi)容包括患者ID、藥品編碼、藥品名稱和數(shù)量。為了保護(hù)患者的隱私，不提取患者姓名及年齡。

1.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析

采用Apriori 算法先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行手動(dòng)清洗，單個(gè)藥物的處方予以剔除。預(yù)處理藥品數(shù)據(jù)時(shí)，首先將數(shù)據(jù)輸入Excel 表中，制成矩陣圖。若藥品出現(xiàn)時(shí)，取其定值為“y”，若藥品不出現(xiàn)時(shí)，取其定值為“n”，由此建立的表格作為數(shù)據(jù)庫，再運(yùn)用IBM SPSS Modeler 18 軟件進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析[6]。設(shè)置最低支持度為5%，最小置信度為5%，最大前項(xiàng)為10，對(duì)藥物進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析。

表1 6 號(hào)窗發(fā)藥頻次前48 位的盒裝藥品

2 結(jié)果

2.1 數(shù)據(jù)信息及預(yù)處理

共提取23 363 張?zhí)幏剑杼蕹龁嗡幪幏剑o效處方）1 564 張，實(shí)際提取有效處方21 799 張，涉及盒裝藥品 417 種。

2.2 發(fā)藥頻次

結(jié)果見表1。

2.3 產(chǎn)生的關(guān)聯(lián)規(guī)則

根據(jù)設(shè)定的最小支持度和最小置信度，一共產(chǎn)生15 條藥品的關(guān)聯(lián)規(guī)則，詳見表2。6 號(hào)窗盒裝藥品的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖見圖1。

2.4 藥品組合分析

依據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則，得出6 號(hào)窗盒裝藥品出現(xiàn)頻數(shù)前40 位的組合，詳見表3。

2.5 參考關(guān)聯(lián)規(guī)則調(diào)整藥品位置

根據(jù)上述發(fā)藥頻次結(jié)果和關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)果，結(jié)合國家藥品儲(chǔ)存陳列規(guī)范，藥品需分類擺放，易混淆藥品不能擺放在一起，冷藏藥品應(yīng)放于冷藏室，并根據(jù)藥品的外包裝尺寸等，得到藥房管理專家和自動(dòng)化藥房維護(hù)單位的認(rèn)可后，對(duì) Mach4 系統(tǒng)的 SpeedBox1 發(fā)藥機(jī)的 47 種盒裝藥品做出調(diào)整（見圖2）。SpeedBox1 發(fā)藥機(jī)由3 個(gè)并列的儲(chǔ)藥柜組成，SpeedBox2 發(fā)藥機(jī)的藥品擺放位置與SpeedBox1 發(fā)藥機(jī)一致。

3 討論

隨著越來越多的醫(yī)院使用智能藥柜，藥師對(duì)病區(qū)基數(shù)藥品的管理更加方便、快捷、安全、高效、可控[7]，降低了門診藥房工作強(qiáng)度，減少了差錯(cuò)[8]，并可將藥師從繁重的藥品調(diào)劑工作中真正解放出來，使其有更多時(shí)間為臨床提供藥學(xué)服務(wù)。自動(dòng)化門診藥房中，不同藥品的存取效率有很大差異，從大量處方信息中提取的藥品使用規(guī)律，將具有關(guān)聯(lián)性的藥品存放在臨近的儲(chǔ)位，并根據(jù)發(fā)病的季節(jié)性及不同病癥對(duì)應(yīng)不同處方等信息，合理安排藥盒在儲(chǔ)藥槽中的布局，可方便機(jī)械手臂快速取藥，提高自動(dòng)化藥房的運(yùn)行效率，提升工作質(zhì)量，縮短患者的等待時(shí)間，提升其滿意度[9]。

表2 6 號(hào)窗盒裝藥品關(guān)聯(lián)規(guī)則

圖1 6 號(hào)窗盒裝藥品網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖

表3 6 號(hào)窗盒裝藥品出現(xiàn)頻數(shù)前40 位的組合

關(guān)聯(lián)規(guī)則是無監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，用于知識(shí)發(fā)現(xiàn)，對(duì)中醫(yī)藥挖掘尤其適用。Apriori 算法是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘領(lǐng)域的經(jīng)典廣度優(yōu)先算法，是一種最有影響的挖掘布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項(xiàng)集的算法。其核心是基于兩階段頻集思想的遞推算法，該關(guān)聯(lián)規(guī)則在分類上屬于單維、單層、布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則，Apriori 算法采用了逐層搜索的迭代方法，簡單明了，無復(fù)雜理論推導(dǎo)，易于實(shí)現(xiàn)。由本次關(guān)聯(lián)結(jié)果可見，潤燥止癢膠囊、頸舒顆粒、復(fù)方血栓通膠囊、消炎止痛膏及麝香海馬追風(fēng)膏等藥品，雖有較高的使用頻次及一定的關(guān)聯(lián)規(guī)則，但由于外包裝太大，無法放入SpeedBox 發(fā)藥機(jī)的卡槽中，未加入Mach4 系統(tǒng)中，應(yīng)選擇在人工調(diào)配的就近位置擺放，以提高調(diào)配效率。

圖2 6 號(hào)窗SpeedBox 1 儲(chǔ)藥柜的位置調(diào)整

我院6 號(hào)窗口主要接收皮膚科、耳鼻喉科、骨科、風(fēng)濕免疫科、神經(jīng)科、口腔科、眼科的處方。拆零藥片、拆零針劑及大瓶的藥水由于安全性問題，暫時(shí)不存放于SpeedBox 發(fā)藥機(jī)中。由于SpeedBox 發(fā)藥機(jī)的卡槽存在寬度由上往下慢慢變窄的情況，依據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則調(diào)整藥柜的同時(shí)，亦需考慮盒裝藥品的外包裝尺寸，越大包裝的藥品放在上面，越小包裝的藥品越往下擺放。

Mach4 系統(tǒng)剛開始安裝時(shí)，只考慮了藥品的用量和外包裝的尺寸，在使用過程中不斷加進(jìn)新的藥品。這樣就可能導(dǎo)致常用的同一處方的藥品位置相距較遠(yuǎn)，機(jī)械手臂需運(yùn)行較遠(yuǎn)的距離，調(diào)配效率較低。 在自動(dòng)化藥房的改造中，會(huì)根據(jù)本次分析結(jié)果來調(diào)整快速發(fā)藥通道Speed－Box 發(fā)藥機(jī)的儲(chǔ)位(47 個(gè))，除了將關(guān)聯(lián)度高的藥品組合放在相鄰或上下位置外，還應(yīng)盡量將同一個(gè)科的藥品，根據(jù)包裝大小擺放在附近的藥柜中，以縮短機(jī)械手臂的運(yùn)行距離，節(jié)省調(diào)配時(shí)間。

自動(dòng)化藥房是三甲醫(yī)院信息化建設(shè)的趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)了“人找藥”到“藥找人”的轉(zhuǎn)變[10]。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是近幾年迅速發(fā)展起來的一門新興技術(shù)，其在自動(dòng)化藥房中的應(yīng)用前景十分廣泛。它為藥房數(shù)據(jù)庫中海量數(shù)據(jù)的再利用及醫(yī)院藥學(xué)新知識(shí)的發(fā)現(xiàn)開辟了新的途徑[9]，在工作中不斷改進(jìn)，提高配藥效率，降低調(diào)配差錯(cuò)，縮短患者候藥時(shí)間，是我院藥學(xué)部一直努力的方向。由于我院門診藥房每天的處方量太大，本研究中僅提取了單個(gè)窗口1 個(gè)月的門診處方數(shù)據(jù)，故用于關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的處方數(shù)據(jù)不夠全面。未來將研究更多科室的處方數(shù)據(jù)，以解決門診藥房的布局問題，還可從科室的角度研究藥品的使用情況，或科室間交叉用藥的程度等。另外，2019 年底和2020 年初逐步增加了許多“4 ＋7”品種和一致性評(píng)價(jià)藥品，在實(shí)際調(diào)整中，也會(huì)根據(jù)最新的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)調(diào)整Mach4 系統(tǒng)的儲(chǔ)位和存放品種，清除被替代的品種，將自動(dòng)化藥房的效率發(fā)揮到最高。