采用軌道利用率算法持續優化自動發藥機內藥品儲位管理

沈穎燕，陳秀蘭，李 桃[廣東省人民醫院（廣東省醫學科學院）藥學部，廣州 510080]

采用軌道利用率算法持續優化自動發藥機內藥品儲位管理

沈穎燕＊，陳秀蘭，李 桃#[廣東省人民醫院（廣東省醫學科學院）藥學部，廣州 510080]

目的：優化自動發藥機內藥品儲位管理，提高發藥效率。方法：計算自動發藥機內藥品的軌道利用率，通過設定軌道利用率最佳值來調整自動發藥機內藥品的品種和儲放軌道數以持續優化儲位管理。統計分析優化前（2016年3－6月）、后（2016年7－10月）自動發藥機及全部實現自動化調配的實時發藥窗口的發藥率等并進行比較。結果：設定軌道利用率最佳值為67%，大于此值的藥品增加儲放軌道數，小于此值的藥品減少儲放軌道數或撤出發藥機；從2016年3－10月，我院2臺發藥機共調整儲放品種75個、127條軌道，儲放數增加158盒；與優化前（3月）比較，優化后（10月）自動發藥機發藥率從73.7%上升至81.3%，實時發藥窗口發藥率從39.8%上升至51.8%（P＜0.05）。結論：采用軌道利用率算法調整機內藥品儲放品種和軌道數，能有效、持續地優化機內藥品儲位，增加機內藥品的儲放量，使自動化設備得到充分利用，提高發藥效率。

自動發藥機；軌道利用率；持續優化；藥品儲位

醫院門診藥房是醫院直接面對患者的一個重要服務窗口，隨著科學信息化的技術發展，近幾年，快速發藥系統在我國各地的許多醫院相繼開始應用，藥房智能化也已經成為醫院發展的必然趨勢。歐美發達國家已經有多年的智能化藥房管理經驗，但我國智能化藥房管理仍處于起步發展的階段，各方面均有待探索和改進，比如如何提高機內藥品儲放品種和數量以最大限度地利用機器擺藥、提高調配速率[1-2]。

我院門診藥房于2013年6月引進德國韋樂海茨公司生產的CONSIS D型全自動發藥機及CONSIS B型半自動發藥機各1臺，初期多根據藥品的發藥數量和藥盒包裝尺寸決定放入機內的藥品品種和數量。但隨著醫院用藥目錄品種的不斷調整以及藥品包裝盒的改變，需要不斷調整機內藥品品種、數量及儲位[3]，以充分利用機內空間，減少向機內加藥次數，提高調劑工作效率。

目前，已有文獻報道對入機藥品的品種、數量和機內儲位可通過多種方法進行調整[4-5]，但上述文獻報道的方法更適合用于工程師設置機內藥品的初始儲位，且計算方法較復雜，不利于藥房人員對藥品儲位進行持續優化。筆者結合我院藥房實際工作，探索一種相對較簡單、易懂的算法用于調整入機藥品的儲放品種及數量，為同行提供參考。

1 資料來源

調取我院門診藥房CONSIS系統2016年3月1日－10月31日期間的藥房發藥數據，按月統計機內藥品平均日發藥量、入機藥品品種數、使用的軌道數、機內最大庫存容量以及機內藥品軌道利用率。

2 方法

2.1 軌道利用率算法

（1）軌道利用率（F）是指某藥品在自動發藥機內的軌道使用情況，即某藥品經發藥機發藥的平均日發藥量（N，盒）占其在機內的最大庫存量（S，盒）之比，即F＝N/S＝N/（Q×V），Q為某藥品占用的軌道數（條），V為每條軌道儲放藥盒數（盒）。

（2）機內最佳儲放量（S最佳）是指某藥品每天只需加藥1次即能滿足藥房高峰期用藥需求的數量。根據本藥房實際情況，設置某藥品S最佳為該藥品N的1.5倍，即S最佳＝1.5N。

（3）由以上兩個公式推算出F最佳＝N/S最佳＝N/1.5N＝67%，即藥品的F為67%時，為其在機內儲位中最理想的狀態。但由于自動發藥機的空間有限，軌道數量和軌道尺寸是固定不變的，結合實際工作情況，可將F定為50%～80%，根據此范圍來計算某藥品應增加或減少的軌道數。某藥品所需的軌道數（Q需）＝N/（F最佳×V）。

2.2 利用F值調整機內藥品儲放軌道數

計算現有自動發藥機內的371種藥品的F值，并遞減排序，找出F值不合理的藥品。當某藥品F值遠大于67%時，表明該藥在機內的最大庫存量未能滿足該藥品日發藥量的需求。若藥師對該藥未能及時補藥，則容易造成機內缺藥，延長該藥的調配時間。所以針對F值過高的藥品，需增加其在機內的軌道數。反之，某藥F值過低，則表明該藥品占用軌道數過多，機內空間未充分利用，需減少其儲放軌道數，將多余的軌道分配給其他藥品。

例如，筆者統計2016年3月倍他樂克緩釋片（7片/盒）儲放的軌道數為16條，每條軌道容量為11盒，機內最大儲放量為176盒，工作日平均日發藥量為191盒。經計算得出該藥的F值為108.5%，遠大于67%。因此，對其進行軌道調整：增加8條軌道，使機內最大儲放量為264盒。結果，F值降為72.3%。

2.3 利用F值分配調整2臺自動發藥機內儲放的藥品品種

本藥房的CONSIS D型全自動發藥機采用滑軌式自由落藥的發藥方式，CONSIS B型半自動發藥機是由機械手出藥，其補藥方式為手動加藥，后者補藥速度和發藥速度都較前者慢，耗時較長[6]。所以，CONSIS D適合發放用量大的盒裝藥品，而CONSIS B更適合相對用量少、包裝異形的藥品。

由于醫師用藥習慣、季節變化等原因，藥品F值也會隨之改變。當藥品F值遠遠偏離F最佳時，由于儲放空間的局限性，藥師無法完全按照F最佳來調整機內藥品軌道數量。于是，我院藥師定期統計CONSIS B、D機器內藥品的F值，按需調整兩部機器內的藥品。將CONSIS B內F值高的藥品，移入CONSIS D中，以加快調配速度；同時將CONSIS D內F值低的藥品移入CONSIS B中，并合理分配CONSIS B、D內藥品儲放的軌道數，優化機內藥品儲位。

2.4 評價指標

2.4.1 自動發藥機發藥率 即自動發藥機發藥量（盒）占門診藥房總發藥量（盒）之比。其值越高，表明更多藥品能夠通過機器調配；反之，表明機器未得到充分利用。

2.4.2 實時發藥窗口發藥率 是指通過實時發藥窗口發藥的藥品量（盒）占門診藥房總發藥量（盒）之比。本藥房共設置2個實時發藥窗口和2個預配發藥窗口。實時發藥窗口的藥品全部由自動發藥機調配，預配發藥窗口的藥品由發藥機和藥師手工共同調配。合理優化機內藥品儲位，可提高實時發藥窗口發藥率，減少藥師手工配藥量，提高藥師工作質量，并有助于藥師有更多的時間與患者溝通交流，提高患者對藥師服務的滿意度[7]。

采用SPSS 22.0軟件中配對樣本t檢驗對優化前（2016年3－6月）和優化后（2016年7－10月）各數據進行分析，P＜0.05表示差異具有統計學意義。

3 結果

3.1 優化前、后軌道使用的變化情況

應用F值調整CONSIS D和CONSIS B機內藥品軌道的數量，并記錄優化前（2016年3－6月）和優化后（2016年7－10月）機內藥品F值，見表1。

由表1可見，與優化前（2016年3月）比較，優化后（2016年10月）F值過低（0≤F≤20%）的藥品品種數比例減少5.7%，F值較合適（40%＜F≤60%）的藥品品種數比例增加7.4%，F值過高（F＞80%）的藥品品種數比例減少5.2%。由于減少了F值過高或過低的藥品，使更多藥品的機內儲位達到最佳。

表1 優化前、后藥品F值分布情況Tab 1 Distribution of drug F values before and after optimization

3.2 優化前、后CONSIS B、D機內藥品品種數和軌道數比較

在2016年3月1日－10月31日，調整了CONSIS D機內藥品品種（包括增加軌道、減少軌道、新入或移出機器的藥品品種）44個、共91條軌道；與3月比較，10月時CONSIS D機內品種增加12個，使用軌道數增加7條，機內最大庫存量增加29盒（見表2）。同時，調整了CONSIS B機內藥品品種31個、共36條軌道；與3月比較，10月時CONSIS B機內品種增加15個，使用軌道數增加12條，機內最大庫存量增加129盒（見表3）。

由表2、表3可見，應用F值可及時、簡便地調整機內藥品的品種和軌道數，并能增加機內藥品最大庫存量，使自動發藥機被充分利用。

3.3 優化前、后自動發藥機、實時發藥窗口發藥率比較

優化前、后自動發藥機、實時發藥窗口發藥率比較結果見表4。

由表4可見，儲位優化后，自動發藥機發藥率從優化前（2016年3月）的73.7%上升到優化后（2016年10月）的81.3%，平均上升4.9%；實時發藥窗口發藥率從優化前（2016年3月）的39.8%上升到優化后（2016年10月）的51.8%，平均上升10.1%（P＜0.05）。結果表明，持續優化機內藥品儲位能提高自動發藥機、實時發藥窗口的發藥效率。

表2 CONSIS D機儲位優化前、后機內藥品品種數和軌道數比較Tab 2 Comparison of drug varieties and orbits numbers in CONSIS D storage positions before and after optimization

表3 CONSIS B機儲位優化前、后機內藥品品種數和軌道數比較Tab 3 Comparison of drug varieties and orbits numbers in CONSIS B storage positions before and after optimization

表4 優化前、后自動發藥機、實時發藥窗口發藥率比較Tab 4 Comparison of the automatic dispensing rate and real-time dispensing window dispensing rate before and after optimization

4 討論

4.1 F算法的優勢

F算法適用于自動發藥機的儲位持續優化，其方法簡單、計算方便，可為同行智能化藥房的規劃和建設提供有價值的參考數據。該算法能快速有效地判斷機內藥品最大庫存數能否滿足藥房需求，并優化機內儲放藥品的品種和最大儲放量，使自動發藥機得到充分利用。藥師結合本藥房的藥品品種、數量和發藥需求規律等重要依據，通過定期統計機內藥品F值，可及時調整機內儲放藥品的品種和軌道數，減少機器缺藥情況，從而提高自動發藥機發藥率、縮短患者候藥時間。

4.2 F算法的應用限制

藥師雖然可根據藥房發藥量結合F值快速調整機內儲放藥品品種數和軌道數，但自動發藥機空間有限，總軌道數和軌道寬度是固定不變的，藥師無法將機內所有藥品都按照本藥房的F最佳來調整軌道數。很多藥品會因為尺寸不合適而不能入機，或因一些軌道尺寸過小沒有合適的藥品放入其中造成軌道的浪費。

自動發藥機對入機藥品的質量和藥盒的包裝也有較高的要求，若藥品較輕或較重，包裝盒材質不光滑，都易導致出藥失敗，從而引起發藥差錯[8]。易碎或液體藥品在滑落、擠壓后易受損[9]，同樣會造成機器和藥品不同程度的損害。所以這類藥品都不允許入機，從而無法更好地提高F值。

由于藥品入機受發藥機和自身條件的限制，藥師無法將機內所有藥品皆按本藥房F最佳（67%）來調整軌道數。且每月若將所有藥品按F最佳調整機內藥品品種數和軌道數，則無疑會大大增加藥師的工作量。因此，本藥房結合實際工作情況，每月統計1次機內所有藥品F值，并適當調整6～8種F值不合理的藥，使其達到50%～80%，讓機內藥品儲位盡量處于最佳狀態。

4.3 智能化藥房對藥師提出更高的要求

相對于傳統人工調配模式，智能化藥房雖然提供了很多便利，但同時也對藥學人員提出了更高的要求：（1）在智能化藥房運行過程中，出現設備故障是無法避免的，所以藥師除了完成好本身的藥事服務外，還要學習相關的計算機、機械知識等，掌握基本的設備維護知識和處理常見故障的能力[10]，保證自動化設備的正常運轉。（2）智能化藥房需要專門的藥師根據藥房用藥量的變化，及時調整機內品種和軌道數，并針對更換廠家、包裝的藥品重新設置軌道，從而提高自動發藥率。所以美國衛生系統藥師協會提出醫療機構（自動發藥系統的用戶）需綜合考慮智能化藥房設備的經濟性、安全性、獲益性等多方面問題，并制訂設備發生故障時的應急預案以及確保使用人員能接受有效的培訓[11]。

4.4 結語

智能化藥房是我國醫院藥房建設的長遠目標，其中設備的長期維護和程序的持續改進尤為重要，智能配藥系統需要不斷優化現有軟件和工作流程以滿足醫院的個性化需求。采用F算法，可較好地實現自動發藥機機內藥品儲位的持續優化，提高藥師工作質量，符合智能化藥房建設的要求。藥師還可結合數據挖掘等新方法[12]，通過處方信息充分挖掘藥品之間的使用規律和關聯性[13]，持續優化機內藥品的位置，設計出最優的出藥路徑，加快自動發藥機的調配速度，進一步完善智能化藥房工作流程，促進其發揮最大效能。

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[3] 魯萍，崔亮.最小時間算法優化自動發藥機初始儲位的效果分析[J].中國藥房，2015，26（22）：3113-3114.

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（編輯：劉 萍）

Continuous Optimization of Drug Storage Position Management in Automatic Dispensing Machine by Orbital Utilization Rate Algorithm

SHEN Yingyan，CHEN Xiulan，LI Tao[Dept.of Pharmacy，Guangdong People’s Hospital（Guangdong Academy of Medical Sciences），Guangzhou 510080，China]

OBJECTIVE：To optimize the drug storage position management in automatic dispensing machine，and improve the dispensing efficiency.METHODS：The orbital utilization rate of drugs in automatic dispensing machine was calculated，the optimum value of orbital utilization rate was set up to adjust the drug varieties and numbers of storage tracks for continually optimizing the storage position management.Dispensing rates of automatic dispensing machines and real-time dispensing windows with fully automated deployment before（Mar.-Jun.2016）and after（Jul.-Oct.2016）optimization were statistically analyzed and compared.RESULTS：The optimum value of orbital utilization rate was set up as 67%.Drugs more than the value were increased the numbers of storage tracks，while drugs less than the value was decreased the numbers of storage tracks or removed out of dispensing machines.From Mar.to Oct.2016，2 dispensing machines in our hospital adjusted 75 varieties and 127 orbits in total，storage numbers was increased by 158 boxes.Compared with before optimization（Mar.），dispensing rate of automatic dispensing machines was increased from 73.7%to 81.3%after optimization（Oct.），dispensing rate of real-time dispensing window was increased from 39.8%to 51.8%（P＜0.05）.CONCLUSIONS：Applying the orbital utilization rate algorithm for adjusting drug variety and track number in machine can effectively and continually optimize the drug storage position，increase the storage capacity in machine，make full use of automatic equipments and improve the dispensing efficiency.

Automatic dispensing machine；Orbital utilization rate；Continuous optimization；Drug storage position

R95

A

1001-0408（2017）28-4029-04

2017-01-12

2017-06-20）

＊藥師。研究方向：醫院藥學。電話：020-83827812。E-mail：wingyanshen@163.com

#通信作者：主任藥師，碩士。研究方向：藥房管理。電話：020-83827812。E-mail：gzlitao2006@163.com

DOI 10.6039/j.issn.1001-0408.2017.28.38