【摘 要】
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目的 探讨长短期记忆神经网络模型（Long Short Term Memory Neural Networks,LSTM）在医用耗材需求量管理中的应用，分析和预测未来一段时间内医用常规耗材的使用需求，实现医用耗材需求量的精细化管理。方法 采用LSTM模型对无锡市某三甲医院静脉留置针2015—2021年的库房领用量进行分析，预测未来一季度及半年的领用情况。结果 根据2019年与2021年预测结果对比
【机 构】
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南京医科大学附属无锡人民医院医学工程处
【基金项目】
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南京医科大学科技发展基金项目（NMUB2019279）；
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目的 探讨长短期记忆神经网络模型（Long Short Term Memory Neural Networks,LSTM）在医用耗材需求量管理中的应用，分析和预测未来一段时间内医用常规耗材的使用需求，实现医用耗材需求量的精细化管理。方法 采用LSTM模型对无锡市某三甲医院静脉留置针2015—2021年的库房领用量进行分析，预测未来一季度及半年的领用情况。结果 根据2019年与2021年预测结果对比及模型各评价指标的分析，发现平均绝对百分比误差最小值是2.27%，最大值为4.54%，出现在2021年预测半年，所有预测平均绝对误差均不超过5%，受到新冠疫情影响时预测精度下降有限。结论 LSTM神经网络模型能够较为准确地进行医院医用耗材的需求量预测，可作为医用耗材的库存基数与采购策略制定的参考数据。
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