BP神经网络在药品采购资金管理中的应用探讨※

刘卫红 付金海

(河北省中医院药学部，河北 石家庄 050011)

BP神经网络在药品采购资金管理中的应用探讨※

刘卫红 付金海

(河北省中医院药学部，河北 石家庄 050011)

采购科，医院;管理信息系统

随着计算机和信息技术的发展，有助于采购资金决策的数据呈爆炸式增长，但大多处于睡眠状态，没有得到有效的开发、分析和利用。传统的采购资金决策不能满足现代市场经济条件下资金链日趋绷紧的局面。BP(back propagation，BP)神经网络(又称基于误差反向传播算法的多层前馈人工神经网络)的快速发展和应用领域的日趋广泛，可以很好地解决这一难题，并成为提高采购资金管理水平一种技术手段，兹介绍如下。

1 药品采购资金管理中的问题

1.1 采购资金的管理定性意识呈普遍状态 在定性管理意识占主导地位的背景下，药品采购资金以最大限度地补充库存为目的。只要能满足临床需求，就视为完成采购任务，具体表现为:①以高库存换取高供应率;②采购资金流动性不畅，滞留现象严重;③采购资金流向和流量失衡。以上3种表现形式最终导致采购资金在药品实物形态上停留时间过长或过短，过长不能充分利用采购资金，过短不能保证临床需求。定性管理的意识也源于医院在买卖市场的长期垄断地位，坐等患者上门消费，最多进行事后同比和环比分析。

1.2 采购资金的科学管理缺乏高级人员和相应的技术支持 涉及采购资金管理人员年龄结构老化，采购理论和技能术相对落后，对信息化处理有抵触情绪，人为经验和主观意识依然占主导地位。即使认可采购资金的科学管理，也会留于纸上谈兵。

1.3 采购资金的科学管理没有销售金额的信息量化分析做保证 由于定性意识的惯性思维，BP神经网络知识和人才缺失，对数据只能做简单的低层次查询。大量销售金额数据长期处于睡眠状态，没有达到有效的分析和论证，不能指导采购资金决策。

2 BP神经网络

BP神经网络是20世纪80年代中后期以来迅速发展的一门边缘交叉学科，涉及信息科学、医学、生物及数学等领域，是模拟生物神经系统原理而构成的一种新型智能信息处理系统［1］，并具有自学习、自组织及良好的容错性等特点，在模式识别、控制优化、信息处理、故障诊断及预测等方面得到广泛应用，是一个十分有效的智能辨别和预测方式。具有以下功能:①预测功能:通过历史和先前的数据去推测未来的数据，发现预测型知识;②辨别功能:BP神经网络可以模拟人脑，找到反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识，找出数据中隐藏的关联性。BP神经网络在药品采购资金管理中应用的可行性和优势分析如下。

2.1 具备采用BP神经网络的前提和首要条件 医院信息系统(hospital information system，HIS)的普及解决了海量样本数据的收集问题，而且还可随意按年、季、月，甚至按日提取。为运用BP神经网络，并通过矩阵实验室(matrix laboratory，MATLAB)得以设计和实现准备了足够多的大量典型好、精度高的翔实数据。

2.2 优势

2.2.1 可以为管理者提供一种量化管理资金的标准 随着日益加剧的市场竞争和生存压力，管理者迫切要求对采购资金及其涉及的岗位进行重点管理，如药剂科主任、采购、库管和调剂等岗位。精益管理、细化管理的标准来自于药品供应率的高低、缺货成本和库存成本大小及药品周转率的多少。所有这些指标都可以通过以BP神经网络为代表的数据挖掘技术产生、核定和规范，找到适合本单位具体情况的量化标准和依据，为考核涉及采购资金管理的岗位职责提供了具体化、数据化的依据。

2.2.2 有助于建立以岗位需求为主要特征的人才培训和引进机制 医院信息化建设迅猛发展，HIS大面积普及，医院可通过培训或者引进具备BP神经网络等理论和技能的计算机人才，具备采购资金管理经验的高级财务和药品采购人才，为BP神经网络应用提供人才和技术保障。

2.2.3 解决管理者面临的采购资金短缺问题 随着新医改的逐步推进，基本药物制度的建立，国家对药品实行差别加价和药品零差率等政策背景下，医院谋求药品差价补助的外部空间和可能性将会日益缩小［2］。医院业务量的增长使得药品采购资金总量呈逐年增长趋势，医院面临的资金短缺局面日益加重。运用BP神经网络建立销售模型，可使采购资金在各品种的流向和流量上合理分布，并以满足临床需求为主要特征，而不会因部门和个人利益出现异常增长或降低。

2.2.4 有助于提高采购资金预算水平 BP神经网络的销售预测功能可做到综合考虑基本需求、季节因素及需求周期等因素，从大量数据中提取深层次的销售规律，为准确制订采购预算资金提供了技术手段。

2.2.5 对销售金额的科学分析有助于提高采购资金的决策水平 BP神经网络应用最为广泛的是做销售预测。主要优点有:①具有对外界信息和输入信息进行联想记忆的能力;②强大的非线性映射能力;③可以实现任何复杂的因果关系;④具有许多优秀品质，如自适应、自学习、容错性等，能够从大量历史数据中进行聚类和学习，进而到销售行为变化的规律。如果选择周销量为样本的数据进行科学分析研究，就可为采购资金决策提供技术支持手段，从而保障采购资金定额预算的制订、执行及其合理的流向和流量，完成业务数据到决策信息的转换，为管理者做出前瞻的、基于知识的采购资金的管理决策。

2.2.6 有助于制订采购资金会计核算指标的范围 采购资金管理的核算指标分为库存成本、采购成本、供应率、缺货成本和应付账款周转率。采购资金管理科学性表现为:①库存资金规模显著减少;②缺货成本降低，供应率增加;③采购资金流动性增强，但临床需求却得有效满足。至于指标的合理范围，可根据单位的具体发展情况制订或调整。

小 结 BP神经网络有效应用于保险、备货型企业和物流等行业，而且越来越显示出较好的经济效益和社会效益。如保险业建立预测模型，防范欺诈行为，减少保险成本;备货型企业建立销售模型，预测销售金额，减少库存成本;物流业根据客户历史销售资料备货，提高供应率。因此，我们相信随着数据库、BP神经网络和人工智能等技术的发展，医院采购资金的管理也会逐步得到有效、持续和深入地发展。

［1］麦其鹏，吴艳华，李续娥.性味归经与抗衰老药效的BP神经网络研究［J］.计算机工程与应用，2010，46(32):220-223.

［2］刘卫红，张丽.探讨新医改形势下医院药品的供应链管理模式［J］.时代金融，2009，(9):62-63.

R954

A

1002-2619(2011)12-1919-02

※项目来源:2010年度河北省科学技术研究与发展计划项目(编号:10457212)

刘卫红(1971—)，女，高级会计师，学士，硕士研究生在读。研究方向:药品经济管理。

2011-09-02)