基于时空网络的季节性流感药品采购与供应交互式协调优化

In recent years, an important method in pharmaceutical service reform is to separate doctor with medicine, and all medicine purchasing and supply services are provided by one or more professional pharmaceutical service providers. Based on this actual social background, a kind of infectious diseases, seasonal influenza, is taken as our example in this project. Firstly, considering population flow situation, we will propose a dynamic model for diffusion of seasonal influenza based on small-world network, find out the key control parameters by simulation method, and then construct a time-varying demand forecasting model.Secondly,we will optimize the assignment behavior of the sufferers according to demand and capacity constraint. After that, the coordination optimization model for medicine purchasing and supply will be presented, which considers production ability and lead time level of the pharmaceutical manufacturer, and decision-making behavior of the pharmaceutical distribution center. Finally, we will construct the feedback mechanism of the medicine allocation, and modify the time varying demand forecasting model. Based on these works, an interactive and coordination optimization model for medicine purchasing and supply will be presented, which takes the variational number of infectors as the optimization object. In this project, demand forecasting, procurement, production and supply of the seasonal influenza medicine are designed and optimized collectively. The study will effectively depict the synergistic effect between the seasonal influenza diffusion network and medicine allocation network.

推进医药分开，将药品的采购与供应整体交予专业药事服务商负责，是近年来医疗药事服务改革的一个重要举措。基于此实际背景，本课题拟选取季节性流感这一传染性疾病为例，首先建立人口流动情形下基于小世界网络的季节性流感扩散动力学模型，通过仿真分析的方法挖掘出其扩散的关键控制参数，继而构建药品时变需求预测模型；其次，从需求驱动和容量约束的角度，研究季节性流感患者的整体指派优化行为，在考虑药品生产商的生产能力及提前期水平、以及药品储备分销中心的订购决策行为等因素基础上，构建基于时空网络的药品采购与供应协调优化模型；最后，建立药品资源配置反馈机制，修正时变需求预测模型，并以每个决策周期季节性流感患者变化人数为优化对象，构建基于时空网络的药品采购与供应交互式协调优化模型。本课题研究将季节性流感药品的需求预测、采购、生产和供应进行了整体优化设计，研究成果将有效刻画季节性流感扩散网络与药品配置网络的动态协同效应。

本研究选取季节性流感为例，探索该背景下医疗物资的订购与配送交互式协调优化问题，其核心目的是将药品的需求预测、采购、生产和供应进行整体优化设计，实现季节性流感扩散网络与药品资源配置网络的动态协同，在满足患者用药需求的同时，有效的控制整个药品供应链成本，从而为国家推进医药分开提供有力的决策支持。.研究发现：（1）集成ARIMA-NN模型，能充分发挥两种模型的优势，对疫情发展的预测更为准确；与此同时，根据实时疫情数据进行需求预测参数的动态调整，能更加真实地反映药品需求；（2）最小安全库存设置对医院物流运营成本有显著影响，该变量存在某个最优均衡点；单位库存成本和订货成本对总物流成本影响有限；需求量、旅行时间等参数的随机扰动对物流成本影响显著；（3）在医疗物资供应能力充足的情形下，采取有效措施，将受感染人群集中隔离治疗，比让患者随机分配到各定点医院治疗更有效；（4）在医疗物资供给能力有限的情形下，全局优化配置模式比均衡配给制度更能有效的抑制疫情发展；（5）在流感扩散环境下，应打破行政区划限制，设立联合指挥中心，统一配置医疗物资，形成资源协同优化配置网络，从而降低医疗资源配置成本；（6）相比患者随机分配模式而言，整体指派模式下的物流运营成本较低，但这并不能证明其实际应用价值最好，原因在于整体指派情形毕竟比较理想化，相比而言，随机指派情形下的医疗物资订购与配送模式更适合流感这类常见的非应急疫情应对问题，患者对医院的随机选择也更符合现实的情况；（7）当固定订购量改为决策变量时，更能满足实际的需求，降低整体运营成本，因此在实际运营过程中，应根据流感疫情的发展趋势，开展小批量多批次的非固定订货决策。.本研究共发表SSCI/SCI/EI检索的国际期刊论文9篇，发表国际会议论文4篇（其中EI检索3篇）；录用待刊1篇，投稿在审2篇；参与出版相关著作2本，正在出版专著1本；培养硕士研究生4名（已毕业3名）；获得江苏省哲社奖等相关奖励2项。