環境鉅變 ，醫用耗材如何精細化管理變革？
【編者按】醫院醫用耗材管理正在從從粗放型、規模型、數量型向精細化、科學化、流程化的模式轉變。本文針對醫用耗材精確分析的話題，進行了分析討論。
本文發於中國衛生質量雜誌，作者袁麗潔/李帥帥等 ；經億歐大健康編輯，供行業人士參考。
隨著工程學與材料學技術的飛速發展，新的醫用耗材不斷應用於臨床，在提高醫療技術的同時，也成為醫療費用不斷上漲的重要因素。醫用耗材的支出已同藥品、人力資源共同構成醫療機構三大運營成本。因此，醫用耗材的經營管理越來越受到重視，而對醫用耗材精確分析成為醫院管理者決策提供資料支援。
1、為什麼進行醫用耗材精確分析
精確分析是對醫用耗材使用過程中的各種資訊和資料進行分析和評價，通過成分分析、消耗統計、標準掌握及評判考核，形成完全的效果反饋與質量改進迴圈迴路。
當前，藥學管理部門對臨床合理用藥提出了較全面的解決方案並逐步在醫院推廣應用，但醫用耗材合理使用的評價機制研究尚未起步，致使耗材使用成本無法掌握，考核督導管理空白。不能對耗材使用的總量和成本進行統計，直接影響醫療決策、成本控制、效益分析以及監督考核等工作，甚至直接影響醫院醫用耗材管理決策。
網路資訊和人工智慧技術日益成為當前解決社會執行和治理的首要手段。通過對臨床資料進行資訊挖掘，採取人工智慧的研究手段，建立知識庫標準並對使用過程進行智慧控制，最終可實現醫用耗材管理過程中的智慧控制。
在傳統醫用耗材管理過程中，由於人力資源和管理成本的限制，管理者往往更關注重要物資，針對高值和植入性耗材的物流、使用、追溯建立有較為完備規範流程。但針對低值非植入性耗材的管理往往有所疏忽。醫用耗材的產品種類繁多、更新換代頻繁，醫用耗材的管理方式多樣。使用量較小，這就是所謂的“長尾理論”。以某醫院2017年11月使用的醫用耗材為例，該院共使用醫用耗材663種，共計32121636.88元。按照採購金額排序，儘管排名後80%的耗材的使用需求和實際使用量並不高，但是這些醫用耗材的加在一起的總費用卻是7641910.51元，遠遠超過價值分佈曲線處於頭部第一位置耗材的金額1837276元，如圖所示。長尾理論告訴我們，不僅要關注傳統使用曲線的頭部部分，更要關注長尾部分，這就需要通過精確分析發現每一種耗材在流通、使用過程上的差異，進而通過精準管控解決這種差異化問題。
2、精確分析方法
精確分析正是通過對耗材使用資料和歷史規律的挖掘與分析，發現耗材使用的特徵，探討實現精準管理的方法。而分類、聚類、關聯三種資料探勘方法能夠在醫用耗材管理的精確分析方面發揮較大作用。
2.1分類（Classify）
通過對一個歸屬類別已知的歷史樣本庫中資料記錄屬性的比對，尋找資料物件中不同類別具有顯著區別的典型特徵，通過這些特徵對新的資料進行預測，將其歸屬到不同的已知分類中的過程。在這裡，歷史樣本庫叫“訓練樣本”，典型特徵變數叫“自變數”又叫“預測變數”，歸屬類別變數叫“目標變數”，新的資料項叫“評分樣本”。分類方法是應用最廣泛的資料探勘方法之一，分類模型可解決對類別未知的樣本進行預測，屬於預測性模型，以判斷其屬於哪個類別的概率比較高的問題的。
2.2聚類（Clustering）
聚類類似於分類，但與分類的目的不同，聚類模型屬於非預測模型（描述型模型），是將物理或抽象物件的集合分成由類似的物件組成的多個未知的類的過程。屬於同一類別的資料間的相似性很大，跨類的資料關聯性較低，資料相似性較小。聚類模型與分類模型的最大區別在於不去設定“目標變數”，而通過事先給定自變數，模型演算法可以自動的將評測樣本進行分組。
2.3關聯(Apriori algorithm)
關聯是在給定資料集中找出資料項與項之間存在的相互關係，即可以根據某一個數據的出現推匯出較大機率出現的其他資料及可能性。關聯演算法是進行符合布林關係規則頻繁項集的方法之一，核心思路是基於兩階段頻度集思想的遞迴演算法，其資料探勘過程主要包括兩個階段：一為找出所有的高頻專案組的海量原始資料；二為發現這些高頻專案組中的關聯規則。關聯模型又叫“購物籃分析”，屬於非預測模型，是通過對大量的購物車內商品的種類進行分析，找出這些商品之間可能存在的關聯性，根據關聯性調整貨品擺放位置以增加銷量，就是關聯規則的一個典型應用。
3、精確分析的應用
當前，醫院耗材管理系統中資料資訊的利用過於淺顯，大部分停留在資料的簡單查詢以及從報表中獲取決策所需資訊的層面，基本無法自動獲取決策相關資料。而以資料探勘技術為核心的精確分析方法，可發現醫用耗材資訊之間的關聯與知識，對推動醫院管理精準化具有重要應用價值。
（1）分類模型應用。採用決策樹的方法建立分類模型，其具有預測精度高，預測結果穩定性高，結果易理解等優點，決策樹是分類模型中最常用的方法之一[7]。如針對留置針選擇的問題，以常用留置針包括普通留置針、正壓留置針和安全留置針作為目標變數，可將患者年齡、配合度、血管條件、傳染病情況及護師操作熟練程度作為自變數，建立分類模型，通過在大量判定為合理選擇使用的樣本中找出的特徵，在新的留置針選擇時判定該選擇那種留置針是合理的。
（2）聚類模型應用。構建聚類模型最關鍵的工作之一是選擇聚類所需的自變數，自變數的選擇往往取決於應用的目標要求。例如，我們需要對醫用耗材進行深入的管控，選擇可否計費，是否高值，是否植入，可否與醫療服務專案繫結等作為自變數，採取聚類的方法，可以非常直觀準確地找到目標耗材的分組情況。針對聚類所產生的不同細分群進一步分析耗材的使用情況，進而找到針對不同群體所應實施精準管理的措施。如圖1所示，進行聚類模型分析後：1表示採取流量流向管理方法，2表示採取鏈路式管理方法，3表示採取傳統入出庫管理方法。
（3）關聯模型應用。關聯規則模型可解決耗材中心庫房備貨和發貨過程中的大量問題，通過對大量的醫用耗材領用情況進行資料分析，能發現耗材領用過程中的不同物品之間的關聯性，進而將關聯物品進行統一封裝，以減少管理人員的工作量。當前，很多耗材經銷商在醫院實行的SPD（即supply供應、processing管理、distribution配送）模式的智慧備貨，應用到就是關聯規則模型。
4、小結
隨著新醫改政策的推進以及醫院資訊科技的突破性進展，醫用耗材流通領域正在進行一場精細化管理的改革。醫院外部陽光采購、兩票制、集中配送等政策的持續引導，使得醫用耗材的應用行業環境面臨巨大的變化；醫院內部破除以藥養醫、禁止過度醫療、百元醫療收入耗材不大於20元的指標限制，成為醫院主動進行醫用耗材管控的內部驅動。
在此情況下，醫院醫用耗材管理面臨著從粗放型、規模型、數量型向精細化、科學化、流程化的模式轉變，耗材管理的著眼點將必然會聚焦在耗材本身，開始由精細管理向精準管理轉型。以資料探勘為基礎的精確分析是實現精準管理的重要技術手段，隨著演算法的不斷完善，以及對精準管理認識的提升，必將在未來的醫用耗材管理和流通領域發揮巨大的作用。
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