大型医用设备配置预测模型设计与方法的研究

管 勇，李锦成，管延羡

(1.锦州医科大学附属第一医院，辽宁 锦州 121001；2.潍坊市卫生和计划生育委员会，山东 潍坊 261061)

大型医用设备配置预测模型设计与方法的研究

管 勇1，李锦成1，管延羡2

(1.锦州医科大学附属第一医院，辽宁 锦州 121001；2.潍坊市卫生和计划生育委员会，山东 潍坊 261061)

从大型医用设备需求和供给两端入手，按照大型医用设备需求与供给的平衡关系，建立大型医用设备配置数量预测模型，用于预测区域内或单个医院未来一定时期内大型医用设备配置数量，为行政部门制定大型医用设备配置规划和卫生资源配置标准提供依据，并可用于评价医院大型医用设备配置方案是否最佳，辅助大型医用设备配置决策。

大型医用设备；配置标准；数学模型；预测

卫生计生行政部门在制定大型医用设备配置规划时，如何确定本区域配置总量和辖区内不同地区配置数量，是实际工作中经常遇到的问题。在批准医院大型医用设备配置时，除按区域、医院规模、技术、诊疗科目设置、专业人员、质量等因素确定配置标准外[1]，还应利用数学模型测算配置数量。但在实际工作中缺乏科学的测算工具，对是否批准配置、配置多少难以断定。对于大型医用设备的利用，一般认为滥用较普遍[2]，但却拿不出定量数据。本文开展大型医用设备配置预测模型和测算方法研究，可用于预测区域内或单个医院的配置数量，为行政部门制定大型医用设备配置规划和卫生资源配置标准提供依据[3]；用于评价医院大型医用设备配置方案是否最佳，为大型医用设备配置决策提供帮助，确保大型医用设备配置供求平衡，避免出现配置不足、地区不平衡、过度利用等问题[4]。

1 总体构想

1.1 设计思路

从医疗服务的供给侧、需求侧两端入手，设计出一套科学预测大型医用设备配置数量的数学模型，将一个地区的常住人口数输入数学模型，就能得出一个地区的大型医用设备配置数量。将一个区域内所有地区的常住人口数分别输入数学模型，就能得到区域内不同地区的大型医用设备配置数量。同理，将某家医院的门诊病人就诊构成比和住院构成比输入数学模型，就能得到一个医院大型医用设备配置的预测模型。通过数学模型的预测和测算，为科学制定地区或医院的大型医用设备配置规划、卫生资源配置标准、批准医院配置方案等提供依据。

1.2 设计原理

从大型医用设备服务的需求侧入手，设计出大型医用设备服务人次需求模型，用于预测一定时期内某一地区居民需要用某一设备检查治疗的人次数；从大型医用设备服务供给侧入手，设计出大型医用设备服务人次供给模型，用于测算一定时期内某种大型医用设备提供的服务人次数。依据供求平衡理论，以医疗机构大型医用设备供给曲线与群众需求曲线相交叉时，大型医用设备供求平衡点的数量，就是医疗机构大型医用设备的最佳配置。

2 模型设计

从宏观上看，地区内常住人口数、经济发展水平、交通条件会影响着居民对大型医用设备的需求。常住人口数量影响着大型医用设备的需求数量，经济发展水平决定着居民两周就诊率、年住院率、大型医用设备检查治疗率等指标，交通条件则会决定着患者就医流向，患者到不同级别医院就诊、住院的比例不同。这些因素，决定并影响着大型医用设备的数量，这些变量之间的数量依存关系，构成了预测模型的要素。

2.1 按级别分组测算模型

医院的级别分为省级及以上、市级、县市区级医院、乡镇卫生院等四级，由于现阶段规定，乡镇卫生院等基层医疗卫生机构主要承担常见病、多发病等一般疾病的诊疗，暂不配置大型医用设备，乡镇卫生院这一级别不再考虑。

2.1.1 大型医用设备服务需求量曲线(y1)

大型医用设备服务需求量曲线(y1)指某地区居民一年内需要到某级别医院进行大型医用设备检查治疗的人次数，其预测模型如下：

y1=地区内常住人口数×居民两周就诊率×26.07×某级别医院就诊构成比×每百名门急诊病人大型医用设备检查率/100+地区常住人口数×居民年住院率×某级别医院住院构成比×每百名住院病人大型医用设备检查率/100

每百名门急诊病人大型医用设备检查率是指每100名门诊病人中需要进行大型医用设备检查的人次数。每百名住院病人大型医用设备检查率是指每100名住院病人中需要进行大型医用设备检查的人次数。计算公式如下：

每百名门诊病人大型医用设备检查率=某类别(级别)医院某年度门急诊病人某大型医用设备检查人次数/某类别(级别)医院某年度门诊人次合计×100

每百名住院病人大型医用设备检查率=某类别(级别)医院某年度住院病人某大型医用设备检查人次数/某类别(级别)医院某年度住院病人数合计×1002.1.2 大型医用设备服务供给量曲线(z1)

大型医用设备服务供给量曲线(z1)指某地区某级别医院配置的大型医用设备一年内能提供的最大服务人次数，侧重于年平均工作时间、年开机时间、年检查治疗人次等变量因素[5，6]，其预测模型如下：

z1=每台年平均开机时间(小时)/每人次检查所用时间(小时)×大型医用设备配置数量(台)

2.1.3 大型医用设备最佳配置数量预测模型

根据供求平衡原理，当y1=z1时，即大型医用设备服务需求量曲线与大型医用设备服务供给量曲线的交叉点，这时的大型医用设备配置台数就是最佳配置。由此推导出的预测模型为：

大型医用设备配置数量=(地区内常住人口数×居民两周就诊率×26.07×某级别医院就诊构成比×每百名门急诊病人大型医用设备检查率/100+地区常住人口数×居民年住院率×某级别医院住院构成比×每百名住院病人大型医用设备检查率/100)× 每人次检查所用时间/年平均开机时间

2.2 某地区大型医用设备配置总量预测模型

即一、二、三级医院大型医用设备配置数量之和。

2.3 某家医院大型医用设备配置数量测算模型

根据大型医用设备服务供求平衡原理，可得出如下预测模型。

某家医院大型医用设备的配置数量=(地区常住人口数×26.07×两周就诊率×到某家医院就诊构成比×每百名门急诊病人大型医用设备检查率+地区常住人口数×居民年住院率×到某家医院住院构成比×每百名住院病人大型医用设备检查率/100)× 每人次检查所用时间/年平均开机时间

3 预测方法

3.1 宏观预测

指一个地区内大型医用设备配置总量和分级别医院配置数量的预测。

3.1.1 即时评价

即对当年度的大型医用设备配置数量是否科学合理的评价与判断时所用的方法，用于检验大型医用设备配置方案是否可行。将当年度的地区常住人口数及居民两周就诊率等各项调查数据代入数学模型，即可得出地区内不同级别医院大型医用设备配置数量，然后与各级别医院的实际配置数量进行对比，当一个地区大型医用设备实有数大于测算的配置量时，该地区的配置申请不予受理。

3.1.2 未来预测

利用所给出的数学模型，对未来某一年末所应配置的大型医用设备数量进行预测，为编制五年规划和年度计划提供依据。统计部门每年都发布地区内常住人口数，因此，常住人口数是一个变量；居民两周就诊率、就诊及住院构成比、住院率等指标数值可根据卫生服务调查结果确定，而卫生服务调查一般每五年开展一次，每百名门急诊或住院病人大型医用设备检查率、年开机时间、平均每人次检查所用时间等指标年度间变化也不大。因此，可将地区内常住人口数作为一个自变量，其他指标认定为相对固定的常数。在编制五年规划时，可先测算出未来五年末的本区域和本区域内的各个地区常住人口数，然后代入数学模型得出未来五年末的本区域和区域内各个地区的大型医用设备最佳配置数量。

居民两周就诊率、年住院率、就诊及住院构成比等指标值，可以根据全国卫生服务调查发布的调查结果，也可以通过本地区的卫生服务调查或专项调查而得。使用全国卫生服务调查结果时，应结合某一地区在全国的地理位置、经济发展水平、居民健康状况等因素综合确定，考虑研究样本地区经济发展水平在全国的位次、在全国的地理位置、在全国的居民健康水平等，综合确定具体的调整系数。如：

某地区居民两周就诊率=全国居民两周就诊率×调整系数

每百名门急诊或住院病人大型医用设备检查率、年开机时间、平均每人次检查所用时间等指标数值可通过专项调查获得。在编制未来五年规划时，可以根据现在的数值，结合未来五年变动情况，测算出调整系数，调整为五年末的指标值，代入数学模型，用于测算。

3.2 微观预测

指对某家医院在某个期间的大型医用设备配置数量的预测。包括即时评价和未来预测。影响某家医院大型医用设备检查治疗人次数多少的因素，一个是地区内的常住人口数，另一个是“居民到某家医院就诊构成比”和“到某家医院住院构成比”。只要将某医院本年度的这三个指标的数值代入预测模型，就可以得出某家医院当年度应配置的大型医用设备台数，与实际配置数对比，评价其配置不足还是过剩。若当某家医院设备配置不足时，其配置申请就应当批准，反之则不批准。将未来五年末的地区常住人口数、“到某家医院就诊构成比”和“到某家医院住院构成比”指标代入预测模型，能得到未来五年末某医院大型医用设备最佳配置数量。

4 讨论

4.1 预测模型中涉及的指标数值固定与不固定是相对的

在预测或评价年度通过调查或文献检索取得的各项指标数值，可否用于预测未来规划年度末的指标时，要根据实际情况和有关指标数值的可得性确定。除了地区人口数在不同年度应变化外，两周就诊率等其他指标数值变化与不变化都是相对的，当不同年度间指标数值变化不大或不易测算时，可以不变。

4.2 各地在实际制定规划过程中存在很多难点

国家卫计委要制定全国的配置总量，并将指标分解到各省(市自治区)，省卫生计生委要制定全省的配置总量，并将指标分解到各市(州)，制定大型医用设备配置规划的一个关键环节是计算设备配置量并确定配置指标。之前，我国也研究了一些规划配置方法，但这些方法却一定程度上存在实施难度大、成本较高、准确性受人员理论和经验影响较大等不足之处[7]。为此，研究提出了一套简便易行、科学实用的大型医用设备配置数量测算模型和方法。预测模型中所用的指标比较简单，指标数值极易取得，不需要复杂的数理计算，国家、省、市三级卫生计生行政部门都可应用，具有较强的推广、应用价值。

大型医用设备具有高技术水平、大型精密、贵重的特点，是重要的卫生资源[8]，因此，被纳入国家、省级卫生计生行政部门监管范畴。大型医用设备配置要按类分别报国家、省级卫生计生行政部门批准。《“健康中国2030”规划纲要》的出台，要求卫生计生行政部门通过重构卫生服务供给体系，提供高效、廉价、可及、适宜的卫生服务[9]。研究设计的这套数学模型，有助于重构卫生服务供给体系，可广泛应用于行政部门编制大型医用设备规划、审核论证医疗机构配置方案的可行性和必要性；管理者对大型医疗设备配置决策及配置方案的评价等，为做好这些工作提供定量分析方法和工具。

[1]吴先泽，安建民，程 淼.天津市CT、MRI大型医用设备配置标准综述[J].中国医学装备，2004，4(12)：12-13.

[2]陈英耀，董恒进，刘佳琦，等.我国乙类大型医用设备配置、利用现状与政策建议[J].中国卫生资源，2012，15(1)：42-45.

[3]匡 莉，张文燕，张心明，等.一种测算省级大型医用设备配置标准新方法的研究[J].中国卫生经济，2007，26(4)：39-40.

[4]孙 健.柳州市大型医用设备配置与利用现状分析[J].卫生软科学，2016，30(10)：11-13

[5]孟 琼，黄巧云，许传志，等.云南省西双版纳州乙类大型医用设备配置及使用现状调查[J].卫生软科学，2014，28(2)：84-86.

[6]樊 宏，刘越泽，刘晓宇.卫生技术评估在大型医用设备合理配置中的应用[J].卫生软科学，2007，21(2)：127-128.

[7]陈博文，尹德卢，郝美华，等.大型医用设备配置规划方法探讨[J].中国医学装备，2007，4(6)：8-11.

[8]候淑莲，李建立，李玉石，等.大型医用设备配置公平性研究方法分析[J].中国卫生统计，2004，21(3)：178-179.

[9]张永光，王晓锋.“健康中国2030”规划纲要的几个理念转变[J].卫生软科学，2017，31(2)：3-5.

(本文编辑：何庆节)

study on design and method of prediction model of large-scale medical equipment layout

GUAN Yong1，LI Jin-cheng1，Guan Yan-xian2

(1. First Affiliated Hospital of Jinzhou Medical University，Jinzhou Liaoning 12101001，China；2. Health and Family Planning Commission of Weifang，Weifang Shandong 261061，China)

It starts from supply and demand of large-scale medical equipment. Establishes prediction model of large-scale medical equipment layout quantity according to the balance between demand and supply. The utility model is used for predicting the number of large-scale medical equipment allocated in an area or a certain hospital in future a given period. So as to provide basis for the administrative department to formulate large-scale medical equipment allocation plan and health resource allocation standard. The utility model is used for evaluating whether the configuration of large-scale medical equipment in a hospital is the best or not，and assisting administrative department to decide large-scale medical equipment allocation.

large-scale medical equipment，allocation standards，mathematical model，prediction

2017- 06- 02

10.3969/j.issn.1003-2800.2017.09.008

管 勇(1992-)，男，山东潍坊人，在读硕士研究生，主要从事临床医学、卫生经济学方面的研究。

李锦成(1963-)，男，辽宁锦州人，本科，主任医师，教授，主要从事临床医学与医院管理方面的研究。

R-0

A

1003-2800(2017)09-0032-03