基于ARIMA乘积季节模型的红细胞临床用量预测

杨 霜，刘芸男，杨小丽，杨冬燕

1)重庆医科大学公共卫生与管理学院；医学与社会发展研究中心；健康领域社会风险预测治理协同创新中心 重庆 400016 2)重庆市血液中心业务部 重庆 400015

近年来，随着我国血液保障体系的日趋完善，已基本实现临床用血全部来自自愿无偿献血的目标。然而，由于自愿无偿献血易受天气、季节等因素的影响，故难以保障稳定的血液供应，尤其是在高级别医疗机构集中的省级血液中心覆盖的区域，由于周边区县疑难病患的大量涌入，因血液资源不足而推迟手术和延缓治疗的现象时有发生[1]。自回归移动平均(auto-regressive integrated moving average, ARIMA)模型是将一组随时间变化的数据序列看作一个随机序列，利用该序列建立相应的数学模型，来描述序列值不同时间点之间的相关关系，并根据历史序列值变化规律对其未来发展趋势进行预测[2]。因此，为了更好地实现对血液需求的科学预测和动态管理，本研究拟采用时间序列分析中的ARIMA模型对重庆市血液中心红细胞临床用量进行分析，探寻红细胞临床用量的预测方法，以期为科学地制定无偿献血招募和采供血计划提供依据。

1 资料与方法

1.1 数据来源数据源于重庆市血液中心2006年以来连续13 a的红细胞临床月用量，依据2006年1月至2018年12月的红细胞临床月用量构建预测模型，以2019年1～6月的数据对模型预测效果进行评价。

1.2 ARIMA模型的构建根据时间序列是否随季节性变化，其结构可分为ARIMA(p,d,q)及ARIMA(p,d,q)×(P,D,Q)s，其中p、q为自回归阶数和移动平均阶数，d、D为非季节性和季节性差分次数，P、Q为季节性自回归阶数和移动平均阶数，s为时间序列周期或循环长度[3-4]。……