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| 內容簡介： |
药品作为医疗事业核心品项，其供给的经济性和可靠性直接决定了国家公共卫生事业的成败和民众对现有医疗体系的满意度。
国内诸多省份都在推行公立医院药品集中采购，以期不断降低药品采购价格，为病患提供更经济合理的医疗服务。但这项制度实施以来，出现了诸多问题，且对药价的降低作用远低于预期。
本书针对当前公立医院普遍存在的药价采购价高和药品供给可靠性低的问题，选取江西省医药行业为研究对象，分析医院药品从采购到销售的供应环节，从优化招标流程，提高医院需求预测和预警能力，优化库存模式等角度入手，消除医院药品分销供应环节的漏洞和不合理之处，达到降低药价、减少缺药和过分资金占用的目的，使供应商、医院和患者均衡分享优化供应链所带来的红利。
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| 關於作者： |
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吴登丰，男，1974年生于江西九江，武汉理工大学物流管理博士，美国阿肯色大学博士后，留美归国人员，现为九江学院经管学院副院长,美国萨凡纳孔子学院中方院长。在高校工作前，曾在马士基物流、戴尔电脑等世界500强企业从事物流管理工作多年，具较丰富的物流实战经验。曾作为福建省劳动与社会保障厅首席物流专家主持福建省物流师认证体系设计和建设。目前已主持国家自然科学基金1项、参与2项；另主持省科技厅软科学项目、省社科规划项目、省教育厅高校人文社科项目等纵向课题4项，主持横向课题7项。
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| 目錄：
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摘 要 I
Abstract III
第1章 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究意义 2
1.3 国内外相关研究现状综述 3
1.4 论文研究范围 14
1.5 论文研究内容与方法 14
第2章 江西省现行药品供应链概况 18
2.1药品及其供应链特点分析 18
2.2江西省药品供应链现行模式 21
2.3 江西省现行模式实施后效果分析 29
2.4 零加成制度实施后效果分析 35
2.5 本章小结 36
第3章 基于熵权灰色关联分析的RAT招标流程再造研究 38
3.1 当前药品招标流程的问题 38
3.2基于采购总成本的熵权灰色关联分析法的评价方法 40
3.3 反拍卖技术（RAT）在药品采购中的应用 50
3.4 适于反拍卖采购的药品特点 56
3.5 招标与反拍卖技术RAT相结合的药品采购流程设计 58
3.6 本章小结 65
第4章 集中采购后医院药品供应可靠性研究 66
4.1 基于遗传-神经网络的药品需求预测方法 68
4.2 基于粗糙集理论的医院缺药外部原因分析 76
4.3 基于粗糙集-支持向量机的预警方法 84
4.4 本章小结 99
第5章 基于系统动力学的联合库存模式研究 101
5.1 联合库存对库存水平降低的理论分析 101
5.2 联合库存的三种主导模式 102
5.3 联合库存实施后单种药品安全库存水平计算模型 110
5.4 联合库存系统动力学仿真 115
5.5 基于仿真的联合库存的参数优化 142
5.6 本章小结 151
第6章 结论与展望 153
6.1 研究结论 153
6.2 主要创新工作 154
6.3 研究展望 155
参考文献 157
附录A 药品需求预测MATLAB代码 164
附录B 缺药预警MATLAB代码 169
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| 內容試閱：
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医疗卫生事业是关切民众利益的基本福利事业，与民众的幸福指数密切相关，近年来，我国各级政府不断加大对卫生事业的投入，并不断改革相关政策措施，以期提供给国民更高水平的医疗服务和保障。但与此相对应的是，民众对于现有医疗体系的抱怨却有增无减，相当一部分国民仍感觉为看病就诊承担了巨大的经济压力。这说明，现有医疗体系距离民众期望还有较大差距，需进一步予以改革和优化。这其中药品作为医疗事业核心品项，其供给的经济性和可靠性直接决定了国家公共卫生事业的成败和民众对现有医疗体系的满意度。
目前，包括江西在内的国内省份都推行以省为单位的公立医院药品集中采购，以期不断降低药品采购价格，提供给病患更经济合理的医疗服务。但这项制度实施以来，出现了诸多问题，且对药价的降低作用远低于预期。论文针对当前公立医院普遍存在的药价采购价高和药品供给可靠性低的问题，从集中采购的流程优化、提高医院药品需求的预测及预警水平、药品的库存优化等角度提出了相关的理论解决办法，并根据调研数据，通过实证分析，对提出的理论予以验证。论文主要做了以下几方面研究工作。
首先，为改变现行招标的评标环节中客观性、科学性不够可能导致的权力寻租问题提出了非价格因素的量化评标模型，将药品采购中的质量、送货准时率，采购批量等因素合理折算入采购总成本中，并提出了改进型反拍卖与招标技术相结合的药品采购流程。以有利于招评标过程做到最大程度的公平、公正、公开。
其次，建立了针对解决缺药问题的药品需求预测和缺药预警模型。药品作为救死扶难的特殊商品，具有极强的人道主义色彩，其供应必须具有相当的稳定性和可靠性。论文针对当前医院普遍存在的缺药问题，从医院内部和外部两个层面进行分析，建立了基于遗传算法优化的神经网络药品需求预测模型，并运用了粗糙集理论、支持向量机、粒子群算法等理论，从医院的角度，建立了药品供应中的缺药预警模型，以帮助医院提前采取相应措施，最大化的规避缺药所带来的负面影响和风险。
再次，为降低药品供应链库存，优化资金，论文提出了药品联合库存实施的主导模式并建立了库存水平计算模型。联合库存能降低供应链整体库存水平，但实施联合库存后配送中心的安全库存水平应设置在何水平才能恰好满足需求，这方面的业界的理论探索还非常有限。论文建立了联合库存的安全库存水平数学模型，并用系统动力学理论和Vensim进行仿真，证明此安全库存计算模型的有效性，及联合库存对降低药品供应链库存的整体水平，改善资金流状况确有帮助。论文还结合药品行业的实际状况，提出了药品联合库存的三种主导模式，并对每种模式的优缺点进行了初步的分析，以期对相关部门若实施联合库存时，提供更丰富化和针对性的决策和理论支撑，提高实施的成功率。
最后，在研究的基础上，论文对研究中的不足和未来研究方向做了总结与展望。
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