公立医院药品供应模式研究 ——以江西省为例

论文摘要

医疗卫生事业是关切民众利益的基本福利事业,与民众的幸福指数密切相关,近年来,我国各级政府不断加大对卫生事业的投入,并不断改革相关政策措施,以期提供给国民更高水平的医疗服务和保障。但与此相对应的是,民众对于现有医疗体系的抱怨却有增无减,相当一部分国民仍感觉为看病就诊承担了巨大的经济压力。这说明,现有医疗体系距离民众期望还有较大差距,需进一步予以改革和优化。这其中药品作为医疗事业核心品项,其供给的经济性和可靠性直接决定了国家公共卫生事业的成败和民众对现有医疗体系的满意度。目前,包括江西在内的国内省份都推行以省为单位的公立医院药品集中采购,以期不断降低药品采购价格,提供给病患更经济合理的医疗服务。但这项制度实施以来,出现了诸多问题,且对药价的降低作用远低于预期。论文针对当前公立医院普遍存在的药价采购价高和药品供给可靠性低的问题,从集中采购的流程优化、提高医院药品需求的预测及预警水平、药品的库存优化等角度提出了相关的理论解决办法,并根据调研数据,通过实证分析,对提出的理论予以验证。论文主要做了以下几方面研究工作。首先,为改变现行招标的评标环节中客观性、科学性不够可能导致的权力寻租问题提出了非价格因素的量化评标模型,将药品采购中的质量、送货准时率,采购批量等因素合理折算入采购总成本中,并提出了改进型反拍卖与招标技术相结合的药品采购流程。以有利于招评标过程做到最大程度的公平、公正、公开。其次,建立了针对解决缺药问题的药品需求预测和缺药预警模型。药品作为救死扶难的特殊商品,具有极强的人道主义色彩,其供应必须具有相当的稳定性和可靠性。论文针对当前医院普遍存在的缺药问题,从医院内部和外部两个层面进行分析,建立了基于遗传算法优化的神经网络药品需求预测模型,并运用了粗糙集理论、支持向量机、粒子群算法等理论,从医院的角度,建立了药品供应中的缺药预警模型,以帮助医院提前采取相应措施,最大化的规避缺药所带来的负面影响和风险。接着,为降低药品供应链库存,优化资金,论文提出了药品联合库存实施的主导模式并建立了库存水平计算模型。联合库存能降低供应链整体库存水平,但实施联合库存后配送中心的安全库存水平应设置在何水平才能恰好满足需求,这方面的业界的理论探索还非常有限。论文建立了联合库存的安全库存水平数学模型,并用系统动力学理论和Vensim进行仿真,证明此安全库存计算模型的有效性,及联合库存对降低药品供应链库存的整体水平,改善资金流状况确有帮助。论文还结合药品行业的实际状况,提出了药品联合库存的三种主导模式,并对每种模式的优缺点进行了初步的分析,以期对相关部门若实施联合库存时,提供更丰富化和针对性的决策和理论支撑,提高实施的成功率。最后,在研究的基础上,论文对研究中的不足和未来研究方向做了总结与展望。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究意义
• 1.3 国内外相关研究现状综述
• 1.3.1 药品集中采购效果和机制研究的文献综述
• 1.3.2 多因素供应商选择方式的研究
• 1.3.3 医院药品供应可靠性的研究
• 1.3.4 药品联合库存的研究
• 1.3.5 研究文献小结
• 1.4 论文研究范围
• 1.5 论文研究内容与方法
• 1.5.1 研究的目标
• 1.5.2 研究的内容
• 1.5.3 技术路线与论文结构
• 第2章 江西省现行药品供应链概况
• 2.1 药品及其供应链特点分析
• 2.1.1 药品的特殊性
• 2.1.2 药品供应链的特点
• 2.2 江西省药品供应链现行模式
• 2.2.1 确定药品招标采购所属目录模式
• 2.2.2 限价、报价、竞价、议价药品入围流程
• 2.2.3 医院药品采购
• 2.2.4 配送和结算要求
• 2.2.5 违约责任
• 2.3 江西省现行模式实施后效果分析
• 2.4 零加成制度实施后效果分析
• 2.5 本章小结
• 第3章 基于熵权灰色关联分析的RAT招标流程再造研究
• 3.1 当前药品招标流程的问题
• 3.2 基于采购总成本的熵权灰色关联分析法的评价方法
• 3.2.1 传统的多因素供应商选择方法弊端
• 3.2.2 隐性采购成本的折算
• 3.2.3 基于熵权灰色关联分析的供应商选择
• 3.3 反拍卖技术（RAT）在药品采购中的应用
• 3.3.1 反拍卖技术介绍
• 3.3.2 反拍卖电子采购的形式与类型
• 3.3.3 反拍卖对供需双方关系的影响分析
• 3.3.4 反拍卖采购的实施条件和过程
• 3.4 适于反拍卖采购的药品特点
• 3.5 招标与反拍卖技术（RAT）相结合的药品采购流程设计
• 3.6 本章小结
• 第4章 集中采购后医院药品供应可靠性研究
• 4.1 基于遗传-神经网络的药品需求预测方法
• 4.1.1 神经网络理论及模型建立步骤
• 4.1.2 BP神经网络预测模型建立的实证分析
• 4.1.3 改进型神经网络预测模型
• 4.2 基于粗糙集理论的医院缺药外部原因分析
• 4.2.1 粗糙集理论
• 4.2.2 基于粗糙集的缺药因素实证分析
• 4.3 基于粗糙集-支持向量机的预警方法
• 4.3.1 支持向量机理论
• 4.3.2 LIBSVM介绍及预警模型的建立
• 4.3.3 交叉验证（Cross Validation）对参数的优化
• 4.3.4 基于粒子群算法的SVM参数确定
• 4.4 本章小结
• 第5章 基于系统动力学的联合库存模式研究
• 5.1 联合库存对库存水平降低的理论分析
• 5.2 联合库存的三种主导模式
• 5.2.1 药品供应商主导的联合库存管理模式
• 5.2.2 中心医院主导的联合库存管理模式
• 5.2.3 政府主导的联合库存管理模式
• 5.3 联合库存实施后单种药品安全库存水平计算模型
• 5.3.1 医院传统采购模式下的安全库存计算模型
• 5.3.2 联合库存的安全库存水平的确定
• 5.4 联合库存系统动力学仿真
• 5.4.1 系统动力学理论
• 5.4.2 传统模式下系统动力学模型及主要指标分析
• 5.4.3 联合库存系统动力学模型及主要指标分析
• 5.5 本章小结
• 第6章 结论与展望
• 6.1 研究结论
• 6.2 主要创新工作
• 6.3 研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读博士学位期间公开发表的论文和参加的科研项目
• 公开发表的学术论文
• 参加的科研项目
• 附录A 药品需求预测MATLAB代码
• 附录B 缺药预警MATLAB代码