时间序列模型联合ROC曲线在血液库存管理上的拓展应用

目的通过建立时间序列模型预测未来用血量,指导各医疗机构合理预定血液,促进血站合理调配资源。方法应用时间序列模型中的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)预测该院未来用血量,联合类似受试者工作特征(ROC)曲线的评分表,评定不同库存量下预测值的供血充足率和零库存率,评定最优库存量。结果 ARIMA(1,1,0)模型预测值与该院实际用血量基本相符,拟合较好;该院A、B、AB型悬浮红细胞库存为0时,按预测量预定血液效果最佳,O型血在库存量为2时按预测量预定效果最佳。结论该院按ARIMA(1,1,0)模型指导预定血液不仅可以保证临床正常用血,而且有利于降低该院血液库存率,避免血液资源库存浪费,缓解"血荒"造成的临床用血紧张状况。     

一种基于指数平滑模型的血液管理方法

目的加强输血科对临床各科室的输血管理,落实科室个体化供血审核制度,为输血科合理预订血液量提供参考依据,促进血站合理调配资源。方法统计同济大学附属东方医院(下称本院)2015年1月至2018年7月各科室每月用血量等数据,采用SPSS22.0统计软件,以2015年1月至2017年12月各科室用血量数据建立时间序列分析的指数平滑模型,预测临床各科室的未来用血量,以2018年1-7月的数据验证所建模型。结果本次分析涵盖本院肿瘤血液科、肝胆外科、心外科以及中心监护室4个高用血量科室,其中,肿瘤血液科和肝胆外科拟合较好的模型为简单季节性,平稳的R方分别为0.760、0.870,标准化BIC分别为4.292、3.889;心外科拟合较好的模型为霍尔特温特斯(Holt-Winters)相乘性,平稳的R方为0.765,标准化BIC为4.886;中心监护室拟合较好的模型为Holt-Winters相加性,平稳的R方为0.844,标准化BIC为5.432;指数平滑模型的预测值与实际值误差在可控范围内,且动态变化趋势基本一致。结论基于指数平滑模型的血液管理方法可应用于本院各科室用血情况的短期预测和动态分析,有利于加强输血科对各临床科室的输血管理,缓解临床用血紧张局面。