摘要：本文收集了廣州地區(qū)2003年至2022年的中醫(yī)藥衛(wèi)生技術(shù)人員和醫(yī)院床位數(shù)等數(shù)據(jù)，采用R語(yǔ)言構(gòu)建自回歸整合移動(dòng)平均模型（AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel，ARIMA）進(jìn)行中醫(yī)藥衛(wèi)生資源配置預(yù)測(cè)研究，分析了廣州市中醫(yī)藥衛(wèi)生資源的情況以及發(fā)展趨勢(shì)，為廣州市相關(guān)中醫(yī)藥衛(wèi)生政策制定提供參考依據(jù)。

關(guān)鍵詞：R語(yǔ)言；衛(wèi)生資源配置；自回歸整合移動(dòng)平均模型；衛(wèi)生預(yù)測(cè)

ResearchontheTeachingApplication

ofDataVisualizationintheCourseofHealthInformationManagement

GuoDechao1ZhangHao2*XuJianmin2

1.SchoolofPublicHealthandManagement，GuangzhouUniversityofChineseMedicine

GuangdongGuangzhou510006；

2.GuangzhouCenterforDiseaseControlandPreventionGuangdongGuangzhou510000

Abstract：ThisarticlecollecteddataontraditionalChinesemedicinehealthcareprofessionalsandhospitalbedsinGuangzhoufrom2003to2022.UsingRlanguage，anautoregressiveintegratedmovingaveragemodel（ARIMA）wasconstructedtopredicttheallocationofhealthcareresources.ThesituationanddevelopmenttrendsoftraditionalChinesemedicinehealthcareresourcesinGuangzhouwereanalyzed，providingreferencefortheformulationofrelevanttraditionalChinesemedicinehealthcarepoliciesinGuangzhou.

Keywords：Rprogramminglanguage；healthserviceresource；autoregressiveintegratedmovingaveragemodel；healthforecast

一、概述

衛(wèi)生資源是維護(hù)公共健康的物質(zhì)基礎(chǔ)，是特定社會(huì)和經(jīng)濟(jì)條件下整個(gè)社會(huì)提供給健康部門各項(xiàng)支持的總和，包括人力、財(cái)力和物力等［1］，在當(dāng)代中國(guó)，隨著老齡化日益嚴(yán)重，衛(wèi)生資源的合理配置已經(jīng)是國(guó)家衛(wèi)生戰(zhàn)略的重要目標(biāo)。中共中央、國(guó)務(wù)院于2016年發(fā)布的《“健康中國(guó)2030”綱要》指出，健康優(yōu)先、改革創(chuàng)新、科學(xué)發(fā)展和公平公正是貫徹落實(shí)健康中國(guó)戰(zhàn)略部署的基本原則［2］，因此，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)衛(wèi)生資源進(jìn)行預(yù)測(cè)和優(yōu)化，是實(shí)現(xiàn)有限的衛(wèi)生資源科學(xué)配置的有力手段。時(shí)間序列模型是統(tǒng)計(jì)學(xué)的分支之一，是一種基于隨機(jī)理論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，它可以基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展變化的規(guī)律和趨勢(shì)，揭示研究對(duì)象在一定時(shí)期內(nèi)的變化趨勢(shì)，從而可以有效預(yù)測(cè)未來(lái)的變化，為政府部門科學(xué)決策提供依據(jù)。ARIMA模型被研究人員用于預(yù)測(cè)股票的價(jià)格或者某地區(qū)GDP的發(fā)展趨勢(shì)，目前，醫(yī)療研究人員將ARIMA應(yīng)用于感染性疾病和傳染病學(xué)［34］，也有研究人員將其應(yīng)用于預(yù)防醫(yī)學(xué)和公共衛(wèi)生研究［57］。本文擬利用時(shí)間序列模型來(lái)分析廣州市2003年至2022年的中醫(yī)藥衛(wèi)生資源配置數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)相關(guān)衛(wèi)生指標(biāo)，為相關(guān)部門決策提供參考。

二、材料與方法

（一）數(shù)據(jù)資料

本文中的廣州市中醫(yī)醫(yī)院床位數(shù)、中醫(yī)藥衛(wèi)生技術(shù)人員等數(shù)據(jù)來(lái)源于廣東省衛(wèi)生健康委員會(huì)發(fā)布的2022年廣東省衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒［9］，其中床位數(shù)是2003年至2022年廣州市中醫(yī)醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)，衛(wèi)生技術(shù)人員是2003年至2022年廣州市中醫(yī)藥衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)，具體數(shù)據(jù)如圖1、圖2所示。

（二）方法

本研究采用基于R語(yǔ)言的ARIMA時(shí)間序列分析法，ARIMA時(shí)間序列分析法也稱為BoxJenkins模型，用來(lái)處理單變量同方差的非平穩(wěn)時(shí)間序列，通過(guò)差分法或適當(dāng)?shù)淖儞Q轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)序列，再使用ARMA模型。

ARIMA（p，d，q）模型的形式如下：

Φ（B）Δdxt=Θ（B）εt或Δdxt=Θ（B）εtΦ（B）

其中，Δd=（I-B）d為d階差分。

三、程序代碼及其解釋

處理床位數(shù)數(shù)據(jù)的程序及其代碼解釋如下：

##統(tǒng)一設(shè)置ggplot2的繪圖風(fēng)格

library（ggplot2）

theme_set（theme_bw（））

####：自回歸移動(dòng)平均模型####

##使用ARMA模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)

library（ggfortify）#載入內(nèi)置函數(shù)包

library（gridExtra）#載入內(nèi)置函數(shù)包

library（forecast）#載入內(nèi)置函數(shù)包

##讀取數(shù)據(jù)

data＜read.csv（"data/data.csv"）

data＜ts（data$x）

plot.ts（data）

autoplot（data）+ggtitle（"序列變化趨勢(shì)"）

##白噪聲檢驗(yàn)

Box.test（data，type="LjungBox"）

##pvalue=3.045e05，說(shuō)明不是白噪聲

##平穩(wěn)性檢驗(yàn)，單位根檢驗(yàn)

adf.test（data）

##pvalue=0.01，說(shuō)明數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的

##分析序列的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)確定參數(shù)p和q

p1＜autoplot（acf（data，lag.max=30，plot=F））+

ggtitle（"序列自相關(guān)圖"）

p2＜autoplot（pacf（data，lag.max=30，plot=F））+

ggtitle（"序列偏自相關(guān)圖"）

gridExtra：：grid.arrange（p1，p2，nrow=2）

auto.arima（data）

##對(duì)數(shù)據(jù)建立ARMA（2，1）模型，并預(yù)測(cè)后面的數(shù)據(jù)

ARMAmod＜arima（data，order=c（2，0，1））

summary（ARMAmod）

##對(duì)擬合殘差進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)

Box.test（ARMAmod$residuals，type="LjungBox"）

##pvalue=0.7853，說(shuō)明是白噪聲

##可視化模型未來(lái)的預(yù)測(cè)值

plot（forecast（ARMAmod，h=20））

四、結(jié)果和討論

偏自相關(guān)系數(shù)PACF在1階后截尾，即滯后期偏自相關(guān)系數(shù)的大小幾乎為0，可以認(rèn)為p的取值約為1（如圖3所示）；自相關(guān)系數(shù)ACF在3階后拖尾，即滯后期自相關(guān)系數(shù)的大小幾乎為0，可以認(rèn)為q的取值約為3（如圖4所示）。

通過(guò)觀察自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)雖然可以確定p和q，但是這不是最好的方法，R提供了自動(dòng)尋找序列合適的參數(shù)的函數(shù)auto.arima（），運(yùn)行該函數(shù)后發(fā)現(xiàn)較好的ARMA模型為ARMA（2，1），對(duì)數(shù)據(jù)建立ARMA（2，1）模型，并預(yù)測(cè)后面的數(shù)據(jù)，程序運(yùn)行后AIC=464.66，ar1、ar2、ma1三個(gè)系數(shù)分別為：1.148、-0.1514、0.0605，且在訓(xùn)練集上模型的擬合絕對(duì)值誤差MAE=0.7656117，數(shù)值非常小，說(shuō)明模型的擬合效果很好。

用函數(shù)Box.test（）對(duì)ARMA（2，1）擬合殘差白噪聲進(jìn)行檢驗(yàn)，從程序輸出的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，pvalue=0.9822＞0.05，說(shuō)明殘差序列已經(jīng)是白噪聲，即ARMA（2，1）已經(jīng)成分地提取數(shù)據(jù)中的有用信息。

最后用forecast（）函數(shù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)20年的數(shù)據(jù)，并將其可視化，得到的結(jié)果如圖5、圖6所示。圖中包含了原始序列和預(yù)測(cè)的序列曲線，并且給出預(yù)測(cè)值的置信度為80%（舌側(cè)陰影部分）和95%（淺色陰影部分）的置信區(qū)間。

本文使用R語(yǔ)言來(lái)實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列模型，能夠較好地?cái)M合數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)廣州市衛(wèi)生資源配置的相關(guān)指標(biāo)，具有一定的理論和實(shí)踐價(jià)值，本文為廣州市的衛(wèi)生資源優(yōu)化配置提供了參考依據(jù)。

參考文獻(xiàn)：

［1］韓春蕾，韓坤，王培成.我國(guó)衛(wèi)生資源配置現(xiàn)狀及均等化分析研究［J］.現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué)，2015，42（14）：25672570.

［2］中共中央國(guó)務(wù)院印發(fā)《“健康中國(guó)2030”規(guī)劃綱要》［EB/OL］.http：//www.mohrss.gov.cn/，2016.

［3］BaiL，LuK，DongY，etal.PredictingmonthlyhospitaloutpatientvisitsbasedonmeteorologicalenvironmentalfactorsusingtheARIMAmodel.SciRep.2023Feb15，13（1）：2691.

［4］LiuXD，WangW，YangY，etal.NestingtheSIRVmodelwithNAR，LSTMandstatisticalmethodstofitandpredictCOVID19epidemictrendinAfrica.BMCPublicHealth.2023Jan19，23（1）：138.

［5］XuM，YueW，SongX，etal.EpidemiologicalCharacteristicsofParainfluenzaVirusType3andtheEffectsofMeteorologicalFactorsinHospitalizedChildrenWithLowerRespiratoryTractInfection.FrontPediatr.2022Apr27，10：872199.

［6］ZhaoW，SunY，LiY，etal.PredictionofCOVID19DataUsingHybridModelingApproaches.FrontPublicHealth.2022Jul22，10：923978.

［7］XinY，WangB，ZhangH，etal.Machinelearningassessmentofwhitebloodcellcountsinworkersexposedtobenzene：ahistoricalcohortstudy.EnvironSciPollutResInt.2023Mar，30（13）：3820238211.

基金信息：廣州市哲學(xué)社科規(guī)劃2023年度課題，廣州市中醫(yī)藥衛(wèi)生資源空間配置及預(yù)警研究（編號(hào)：2023GZGJ64）

作者簡(jiǎn)介：郭德超（1978—），男，漢族，河南南陽(yáng)人，碩士，講師，主要從事衛(wèi)生信息管理工作；徐建敏（1971—），女，漢族，內(nèi)蒙古包頭人，碩士，主任技師，主要從事病媒生物與寄生蟲預(yù)防控制。

*通訊作者：張豪（1979—），女，漢族，河南南陽(yáng)人，碩士，主任醫(yī)師，主要從事疾病預(yù)防控制工作。