基于ARIMA模型的临床血小板需求预测研究

作者：张思静; 谢淑红^*

来源：中国输血杂志, 2021, 34(10): 1134-1137.

DOI：10.13303/j.cjbt.issn.1004-549x.2021.10.019

• ARIMA模型
• 血小板
• 临床需求
• 模型
• 预测

目的建立适用于苏州市区临床血小板需求预测ARIMA模型,以此为参考预测未来的临床血小板需求量,从需求出发,为采供血机构对本地区血小板采集制备、库存管理、临床调配提供科学参考依据,最大程度实现血小板的供需平衡。方法收集苏州市区2009～2019年血小板每月临床用量数据,运用SPSS 26软件分析,采用时间序列分析方法,建立ARIMA模型,通过模型识别、参数估计及最优模型检验,确定临床血小板需求预测的最优模型;运用所得最优模型对2020年1～11月的血小板临床用量进行预测,将预测值与实际数值比较,验证模型预测效果。结果血小板临床需求量预测的最优模型为ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12,残差的ACF自相关函数值和PACF偏自相关函数值均在95%CI内,同时杨-博克斯Q统计量值为13.982(P>0.05),差异无统计学意义,说明残差序列不存在自相关,通过白噪声检验。对2020年1～11月苏州市区血小板临床用量进行预测,除2020年2月外,预测值与实际值曲线趋势基本相同,且预测值均在95%CI内,平均相对误差较小,为7.22%,低于10%,模型预测效果较好。结论 ARIMA模型可用于苏州市区血小板临床使用量的短期预测,为血小板的合理采集、制备和科学调配提供依据。

• 单位
  苏州市中心血站