血液庫存預警信息管理優化在智能發血中的研究進展

李潔,樊晶,李紅珠,張利祥（天津市血液中心,天津 300110）

血液是一種不可人工復制的寶貴資源，輸血治療在臨床挽救患者生命、治療疾病中起著重要的作用。《中華人民共和國獻血法》的頒布雖然保證了醫療臨床用血需求和安全，但臨床用血緊張仍時有發生，而血源緊張，不能完全滿足臨床用血需求已成為社會關注度極高的問題[1]。為了滿足臨床用血需求，天津市采供血機構采取團體無償獻血模式與街頭無償獻血模式相結合的方式，利用各大媒體，如電視、廣播、地鐵報站等方式宣傳無償獻血，并鼓勵市民參與無償獻血。但隨著無償獻血人數的逐年增加，龐大的血液庫存勢必會影響血液的周轉率，結合血液儲存的不穩定性、血液采集量及用量的不確定性，需要加快血液庫存預警信息化建設和探索智能發血新舉措。目前，困擾我國眾多血液中心的問題是，當血液庫存降到多少時則需要采集血液、發出采血計劃，采集多少數量的血液才能保證庫存在一個相對合理的水平范圍之內[2]。血液庫存預警信息管理是借鑒現代庫存管理方法，并與血液庫存管理相結合，通過對庫存水平短缺程度進行預測預警，科學指導工作人員進行發血與采血，以減少血液資源浪費，確保輸血安全[3-4]。智能發血是在智能手機中建立血庫預警APP，將經濟訂血批量模型植入到APP程序中，通過計算機來計算訂血結點和訂血儲量，以取代人工經驗預估發血數及采血數，具有高度運行可靠性，效率明顯高于人工作業，從而提高血液新鮮度[5]。智能發血在我國各采供血機構中尚未建立與發展，本文通過對天津市血液中心血液庫存管理現狀分析，將經濟訂血批量模型應用于血液庫存管理中，逐漸改善血液偏型、緩解血液庫存不足情況，優化運行模式參數，努力尋找血液庫存的平衡點，解決血液庫存短缺和過量的波動[6]，提高血液新鮮度和輸血患者的治療效果，為臨床安全用血提供保障[7]。血液庫存管理的目標是在合理的庫存成本范圍內達到滿意的臨床服務水平，保證新鮮紅細胞的庫存輸血需要，降低紅細胞年齡輸血[8]。

1 國內血液庫存管理研究的現狀與發展趨勢

目前，國內很多血液中心都逐步建立了自己的OA信息管理系統，這些信息管理系統能夠提高工作效率，滿足工作需求，提升服務質量，為血液庫存調配提供安全可靠的信息。例如，血液制品上的條形碼、二維碼，Rifid掃描技術，大型數據庫的應用等，將這些信息運用到血液庫存管理中，對數據存儲、分析、查閱、研究等方面有很大的幫助。但國內多數血液中心的血液庫存管理水平仍停留在對血液入庫、分離、檢驗、出庫等環節的管理，僅憑經驗確定最低安全庫存量。目前，我國各地血液中心還沒有出現對血液庫存預警信息優化管理的明確報道，例如當庫存血降到什么水平應該發出采血計劃、兩周內庫存血數量如何提升等，各地區因臨床用血需求量的增加及采集量的波動問題常常給庫存管理人員帶來困擾。

1998年以前我國獻血形式都是以計劃獻血和團體獻血為主，1998年以后，我國頒布了《中華人民共和國獻血法》，規定了采供血機構是不以營利為目的的公益性組織。我國的《獻血法》和《血站管理辦法》規定獻血血液的采集、檢測和放行只能由血站完成。因此血站血液庫存管理是我國獻血血液采集、保存和保障臨床用血的關鍵庫存管理。而血站的血液庫存管理的入庫量受到當地無償獻血量的制約，出庫量又受到醫院臨床用血量的影響，還會受到意外緊急情況用血的影響，于是合理的庫存預期量十分必要[9-10]。

2014年沈紅子[11]在研究中論述了血站中最佳血液庫存量的設定，她首先介紹了血站最佳庫存量設定的相關原則、各醫院用血情況、血站血液庫存管理的特點，闡述了血液庫存必須分型設定，最低日庫存量是根據上半年的周平均血供增幅量及血供量進行設定，最大日庫存量主要是參照上半年周平均血供量的3倍進行設定。同時建立了庫存監控程序使血液質量得到保證，分析了淡季用血情況對最佳庫存的影響，并制定應急預案，最大限度保證臨床用血。

2014年周愉峰[12]在《非常規突發事件應急血液保障優化關鍵問題研究》中分析了應急血液保障的重要性，對我國血液保障體系實行“三統一”，即統一管理血源、統一采血、統一供血。非常規突發事件后緊急用血激增，血液保障則通過上級血液保障部門指揮其他血站進行調劑、采集。設立Logistic應急采血函數預測，可以準確描述應急血液需求的波動性特征，最后進行采血決策，保障應急階段的用血安全，減少血液報廢量。該文的研究對應急狀態下庫存管理有一定的借鑒意義。

2015年，曹威[13]在《基層血站血液的庫存管理》一文中分析了徐州市臨床用血情況，其中A型庫存長期偏低，B、O型庫存充足，AB型用血忽高忽低，沒有規律，針對各型紅細胞特點設立庫存基數，采用Pass Srping System管理系統統計數據，對發配血、訂血等進行WPS圖文處理，動態監控庫存，靈活調控，向臨床推廣合理用血，從而達到進出平衡的效果。

2017年，朱瓊杰[14]在其論文中提出了血液短缺背景下考慮庫齡和替代轉運問題的研究，《醫療機構臨床用血管理辦法》規定，在滿足醫學規定的替代規則下，緊急用血允許血型之間的替代輸注。通過刻畫災區血站八種紅細胞制品入庫、過期、出庫等動態過程及替代以后的結構變化，對研究期內各血型、各庫齡紅細胞制品的轉出和接收進行集成研究，解決了血液制品存在偏型時的轉運決策問題，最后建立線性轉運優化模型，運用CPLEX優化求解工具對不同庫齡和替代以后的轉運問題進行實例驗證，研究出不同轉運策略中出救血站同型轉運總量、替代轉運總量、出庫新鮮度等參數影響，建立災區血站實際出庫模型。研究結果表明，在血液短缺的背景下，血液轉運可以緩解災區血站血液短缺狀況。

2 血液庫存管理的優化方案

由于血液庫存的補給運作周期為3d（即血液從采集到合格血液進入成品庫的時間），且訂血提前期及庫存的消耗速率是固定的，醫院對血液需求量是一個連續的已知的常量，產品價格是確定的常量。以上四個條件決定了血液中心發血科可以嘗試運用經濟訂血批量模型[15]。利用此模型可以推出當庫存血液降到多少單位時可以發出采血數，而發出的單位采血數是可以滿足臨床用血需求，從而優化供血平衡點，提高血液新鮮度。

2.1 安全庫存量、訂血結點和經濟訂血批量的設置

2.1.1 安全庫存量的計算 由于臨床各大醫院每天用血量不同，提前期為3d（從血液采集到合格血入成品庫時間）是固定的，所以需求量變化，提前期固定，則安全庫存量的計算公式為S（safety stock，安全庫存量）=zσd，σd是提前期內的需求量的標準差；L是提前期內的時間；z是一定客戶服務水平需求量變化的安全系數（取0.95[16]）。

服務水平與安全庫存成正向比例增長，即遵循報償遞增原則：服務水平越接近100%，安全庫存的投入量越會急劇增長。也就是說，服務水平從0.90提高到0.95可能不需要很高的安全庫存量，但把服務水平從0.95提高到0.98就要很高的安全庫存量，這樣既不科學也不經濟。將血液安全系數設定在0.95既可以有一定服務水平，又可以保證一個恰當的安全庫存水平。

2.1.2 經濟訂血批量的設置（EOQ，conomic order quantity） 年總成本（TC，Totol Cost）由庫存的持有成本（HC，inventory holding cost）與年訂貨成本（PC，Piece）兩部分組成。年持有成本（HC，HoldCost）=，Q（quantity）代表單位訂貨批量，H（holdingcost）代表單位持有成本。年訂貨成本（PC）=，D（Demand）代表年需求單位數，S（ording cost）代表訂貨成本。TC=HC+PC=，即經濟批量Q=。

2.1.3 訂血結點（R） 訂血結點（R）=dL+zσd，d為平均日需求量，L是提前期，z是一定客戶服務水平需求量變化的安全系數，σd是提前期中每天需求的標準差。

2.1.4 保證血液安全預定模式 圖1解釋說明：x軸代表采血時間（天），y軸代表采血量（U），A點為最高庫存量，隨著每天發血數量減少，當庫存量降到訂血結點B時，發血科向采血部門發出采血訂單，從合格血液交到成品庫時間為3天，故采血期為3天（提前期L），當庫存降到安全庫存量C點時，交血期已到，將合格血液入成品庫，補充庫存。當醫院有急癥大量用血等情況出現時，庫存量由C點逐漸降到D點，此時安全庫存發揮作用。從“A點到C點”即為一個“進血周期”。

圖1 保證血液安全預定模式圖

2.2 實例說明 血液中心根據醫院每天訂血數確定每日發血量，雖然血液中心的發血量不能完全滿足醫院需求，但仍能基本保證醫院的需求量。醫院對每種血液成分的需求量是不同的，現以天津市血液中心2015年-2017年A型懸浮紅細胞采集量為例，統計A型紅細胞年用血量分別為57028U、58173U、60247U，年平均增長率為2.8%，由此可以推出，2018年的A型紅細胞的年用血量為61934U，平均日需求量是61934U÷365天=170U，血液中心供應科每次訂購采血袋300箱，每箱采血袋35個，每個采血袋的價格是16元（根據天津市血液中心庫存管理中A、B、O、AB型血液比例分布為3∶3∶3∶1），計算后得出訂貨成本為168元。根據天津市血液中心庫存管理情況，單位年持有成本可忽略計算為是血袋成本即：16元，訂血提前期為3天，假設提前期不缺血的概率為95%，即客戶服務水平不低于95%，則安全系數為1.65。隨機抽取2018年一周日發血數，計算出一周每天需求的標準差為128U。提前期為3天，則3天的需求的標準差為222U。

2.2.1 2015年-2017年A型紅細胞年平均增長率計算方法：（58173-57028）/57028=2%；（60247-58173）/58173=3.6%；（2%+3.6%）/2=2.8%。

2.2.2 2018年的A型紅細胞的年用血量：60247×（1+2.8%）=61934U。

2.2.3 A型紅細胞訂貨成本168元計算方法：采血袋單價16元×每箱采血袋35個=560元，560/（3+3+3+1血型比例）×3（A型）=168元。

2.2.4 2018年3天需求標準差計算方法：統計2018年每天發血數，利用標準差公式得出每天需求的標準差為128U，3天需求的標準差為：128×=222U。

2.2.5 訂血結點（R）=dL+zσd=170×3+1.65×222×=1133。

即當A型血液下降到1133U，就要發出1140U的采血需求訂單。

通過上述步驟2.2.1-2.2.6同樣可以算出：當B型血液下降到1247U，就要發出1262U的采血需求訂單；當O型血液下降到1193U，就要發出1207U的采血需求訂單；當AB型血液下降到812U，就要發出693U的采血需求訂單。

通過以上訂血結點和訂血儲量的計算，當庫存低于最低庫存量時，按照血液庫存管理制度應急預案執行，當血液庫存超過最高庫存量時，應當適當采取限采或停采。

運用現代庫存管理中的經濟訂血批量法，統計天津市血液中心近3年懸浮紅細胞各型年用血量及每月用血量等進行比較，對比3年未實施庫存管理方法的庫存血日期與實施庫存管理數據模擬狀態下庫存血日期，應用現代庫存管理方法后，每天“2周內庫存血”數量在增多，逐漸改善了血液庫存短缺和過量的波動[16]，使血液“流動起來”，降低人力、物力、財力，減少資源浪費[17]。

3 血液庫存預警信息管理優化在智能發血中的研究進展

應用最新理念——“軟件定義硬件”，采用智能手機開發APP的方案[18]，將手機定義為一個血液庫存預警操作的顯示終端，把現代庫存管理中的經濟訂血批量模型植入到APP程序中，通過移動互聯網技術，將大數據存儲在云端服務器上[19]，利用服務器的運算能力，對數據進行加工處理，APP上只呈現運行結果及參數常量的設定，如當前庫存量、訂血結點、訂血儲量、庫存報警等級等，以減小APP壓力，讓信息的呈現更便捷。

3.1 軟件程序界面 庫存狀態顯示當前的庫存量、訂血結點的具體數值、訂血結點出現后需要訂血的數量，最后顯示庫存預警信息。如果庫存充盈則顯示綠色標志，如果庫存告急則顯示紅色標志。根據庫存預警顏色標志，對每天發血數和采血計劃數隨時做出相應的調整。出入庫操作可以按照日期，顯示血液出庫的具體數值，并能實現數據的錄入、修改、刪除[20]。采用“數據接口”的方式，從已有的業務系統中獲取數據，減低工作強度、提高數據的準確性。在庫存預測過程中，很多參數應根據需要進行調整，比如：服務質量、年發血量、平日用血量、提前期等，均需進行設置。數據設置后，保存到云端，用于預測計算的調用。

3.2 數據平臺 為保證數據平臺的穩定性，采用世界排名第一的Apache作為數據交換平臺。前臺Android系統APP的開發采用JAVA語言，具有簡單性、面向對象、分布式、安全性、平臺獨立與可移植性、多線程等特點。后臺語言使用PHP，具有較高的數據傳送處理水平和輸出水平，提高了數據運行效率[21]。

3.3 編寫代碼 應用Excel進行演算，設置平臺的組件和搭建數據庫，完成代碼的編寫。為避免用戶人為“卡頓”甚至“死機”，在后臺服務器端的自定義函數中，通過與中間臨時表的配合，實現了快速運算，解決了前端“無響應”的問題。在充分調研血液采供業務的流程及對影響采供血各個指標、各項參數、各種因素不斷完善，結合血液庫存管理的獨特性，完成了算法的指定及優化。

通過現代庫存管理方法及以上多種技術的融合，該系統基本解決了血液庫存預警的核心需求，通過測試推演，能夠完成算法的任務要求，計算準確、速度敏捷。工作人員對血液庫存報警狀態、訂血結點、訂血儲量等關鍵信息一目了然。結合臨床用血量，科學制定發血量及采血量。但對其他省市血液中心能否運用該數據模型有待進一步驗正。訂血結點、訂血儲量是通過統計學相關公式及庫存管理相關公式得出，對耗材成本、存儲設備成本、人力成本等數據的搜集還需要進一步研究。今后在計算訂血結點時還應考慮血液新鮮度系數問題，同時應加強與臨床各大醫院溝通，分季節、月份制定科學合理的血液供給計劃，實施動態的安全庫存水平監測。相信隨著算法的不斷完善、數據接口的打通、無線通信5G的應用[22]，這套系統不斷迭代后，一定能成為智慧化發血的重要組成部分。