宁夏地区仿真数字模型在血液库存管理中的应用

李平 樊荣 李艳丽 何静晓 杨毅 王丁

【摘 要】目的：建立宁夏血液中心血液供应量的仿真数字模型，为宁夏地区采供血机构在提前规划血液采集计划及血液库存管理工作提供参考。方法：对宁夏血液中心2005年-2016年红细胞类产品的供应量进行分析，采用SPSS中ARIMA模型对季度的临床供血量数据进行建模，用2016年四个季度供血量的数据对模型进行验证和评价，判断模型预测的准确性。结果：宁夏血液中心2005-2016年供血量呈逐年增加趋势，预测模型ARIMA（0，1，1）（0，1，1）4，模型的表达式 （1-L）（1-L4）Yt=（1+0.207L）（1+0.923L4） εt，模型的预测相对误差低于10%。结论：应用时间序列ARIMA模型能在一定时期内较好地预测供血情况，使采供血机构科学制定血液采集计划，合理建立稳定的血液库存，为保障临床血液供应提供有效的方法。

【关键词】临床用血；库存；数学模型

【中图分类号】R365 【文献标志码】

A 【文章编号】1005-0019（2018）11-273-01

随着宁夏地区医疗合作政策的全面覆盖，各级医疗机构住院病人剧增，临床用血的使用明显逐年呈上升趋势，且在用血需求和血液供应中存在不规律性，这也给采供血工作带来了新的压力和挑战。对血液库存管理也提出了很高的要求，寻找血液库存的平衡点。解决血液库存短缺和过量采集之间的矛盾，满足临床合理用血，是提高采供血机构服务水平的最终体现。对于每一个患者家庭而言。及时提供安全的血液，进行抢救治疗意义重大。因此，建立稳定的血液库存，为全市患者使用血液，乃至全区应急血液的调配提供有力保障。

1 材料与方法

1.1 分析资料 来源以宁夏血液中心2005-2016年临床供应红细胞量（200ml全血为1 U）作为统计分析数据来源，统计数据以宁夏血液中心穿越信息管理系统为准。

1.2 方法 考虑临床用血量可能具有一定的趋势、周期性等特点，选择兼顾趋势性、周期性及循环性的ARIMA模型对数据进行拟合，并筛选最佳模型，同时用2016年四个季度数据对模型进行验证，并用于预测未来一段时间宁夏血液中心的临床用血量。

1.3 统计分析 采用SPSS19.0软件进行数据的统计分析，P<0.05有统计学意义。

2 结果

2.1 基本情况 银川地区2005-2014年临床用血量逐年增加，2015年略有下降。与2005年相比，2010年临床用血量平均增长速度达19%，其余年份的平均增长速度超过12%，详见表1。

2.2 季度数学模型的建立 季度临床供血量随时间的变化呈上升趋势，见图1，并具有一定的周期性，故采用季节性ARIMA（p，d，q）（P，D，Q）s模型。首先对数据进行一阶差分和季节性一阶差分，见图2。差分后，数据趋于平稳（围绕中心点上下波动）。

通过上述步骤，对季度数据进行建模。利用SPSSS的时间序列建模器从低阶到高阶逐个对p、q和P、Q的取值进行尝试，结果ARIMA（0，1，1）（1，1，0）4，ARIMA（0，1，0）（1，1，0）4， ARIMA（0，1，1）（1，1，1）4， ARIMA（0，1，1）（0，1，1）4，四个模型的参数均通过显著性检验，且BIC值分别为14.130、14.040、14.139、14.031，根据BIC准则结合平稳的R方值，因此确定最优模型为ARIMA（0，1，1）（0，1，1）4，平稳R方为0.445。序列的Ljung-Box Q检验显示差异无显著性（统计量Q=15.194，P=0.510），表明残差序列为白噪声，进一步证实了所选模型是恰当的。模型的表达式 （1-L）（1-L4）Yt=（1+0.207L）（1+0.923L4） εt季度模型的验证 用2016年季度数据进行验证，发现相对误差均低于10%，说明模型的预测效果较高。

3 讨论

本研究证实了ARIMA模型在银川地区临床用血量的预测方面起了一定的作用，但也應该注意到，受诸多因素的影响，所建立的模型不是一成不变的，它较适合进行短期的预测，同时需要不断加入新的实际数据，以不断拟合更能反映实际情况的预测模型， 才能达到预测的效果。

参考文献

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