Sắp xếp và dự trù thuốc bằng luật kết hợp cho kho dược ngoại trú bệnh viện Thống Nhất (Luận văn thạc sĩ)

Sắp xếp và dự trù thuốc bằng luật kết hợp cho kho dược ngoại trú bệnh viện Thống Nhất (Luận văn thạc sĩ)Sắp xếp và dự trù thuốc bằng luật kết hợp cho kho dược ngoại trú bệnh viện Thống Nhất (Luận văn thạc sĩ)Sắp xếp và dự trù thuốc bằng luật kết hợp cho kho dược ngoại trú bệnh viện Thống Nhất (Luận văn thạc sĩ)Sắp xếp và dự trù thuốc bằng luật kết hợp cho kho dược ngoại trú bệnh viện Thống Nhất (Luận văn thạc sĩ)Sắp xếp và dự trù thuốc bằng luật kết hợp cho kho dược ngoại trú bệnh viện Thống Nhất (Luận văn thạc sĩ)Sắp xếp và dự trù thuốc bằng luật kết hợp cho kho dược ngoại trú bệnh viện Thống Nhất (Luận văn thạc sĩ)Sắp xếp và dự trù thuốc bằng luật kết hợp cho kho dược ngoại trú bệnh viện Thống Nhất (Luận văn thạc sĩ)Sắp xếp và dự trù thuốc bằng luật kết hợp cho kho dược ngoại trú bệnh viện Thống Nhất (Luận văn thạc sĩ)Sắp xếp và dự trù thuốc bằng luật kết hợp cho kho dược ngoại trú bệnh viện Thống Nhất (Luận văn thạc sĩ)Sắp xếp và dự trù thuốc bằng luật kết hợp cho kho dược ngoại trú bệnh viện Thống Nhất (Luận văn thạc sĩ)

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - PHAN CẢNH THỊ CẨM DUNG SẮP XẾP VÀ DỰ TRÙ THUỐC BẰNG LUẬT KẾT HỢP CHO KHO DƯỢC NGOẠI TRÚ BỆNH VIỆN THỐNG NHẤT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2018 HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - PHAN CẢNH THỊ CẨM DUNG SẮP XẾP VÀ DỰ TRÙ THUỐC BẰNG LUẬT KẾT HỢP CHO KHO DƯỢC NGOẠI TRÚ BỆNH VIỆN THỐNG NHẤT CHUYÊN NGÀNH: MÃ SỐ: HỆ THỐNG THÔNG TIN 8480104 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS TÂN HẠNH TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2018 i LỜI CAM ĐOAN Tơi cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tp Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng năm 2018 Học viên thực luận văn Phan Cảnh Thị Cẩm Dung ii LỜI CẢM ƠN Trong thời gian học tập mái trường Học Viện Cơng Nghệ Bưu Chính Viễn Thơng, nhờ dạy tận tình quý Thầy Cô giáo khoa Đào tạo Sau đại học sở Tp Hồ Chí Minh tạo điều kiện thuận lợi giúp cho tơi có kiến thức tảng, quan trọng, cần thiết để thực luận văn Đặc biệt xin gửi lời cảm ơn chân thành lòng biết ơn sâu sắc tới TS Tân Hạnh, Thầy tận tâm dẫn, truyền đạt kiến thức kinh nghiệm quý báu cho tơi suốt q trình thực luận văn Tôi xin chân thành cảm ơn Lãnh đạo bệnh viện Thống Nhất tạo điều kiện cung cấp số liệu cho tơi hồn thiện luận văn Bên cạnh đó, tơi nhận nhiều giúp đỡ, lời động viên quý báu gia đình, bạn bè đồng nghiệp Tơi xin hết lòng ghi ơn Mặc dù tơi cố gắng hồn thành luận văn phạm vi khả cho phép, luận văn tránh khỏi thiếu sót Tơi mong nhận cảm thơng, ý kiến đóng góp, dẫn q Thầy Cơ để tơi hồn thiện tốt đề tài Xin trân trọng cảm ơn Tp Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng năm 2018 Học viên thực luận văn Phan Cảnh Thị Cẩm Dung iii MỤC LỤC Trang LỜI CAM ĐOAN - i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC - iii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT - v DANH SÁCH BẢNG vi DANH SÁCH HÌNH vii MỞ ĐẦU - Chương - GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VÀ ĐẶT VẤN ĐỀ 1.1 Lý chọn đề tài -2 1.2 Tổng quan vấn đề nghiên cứu 1.2.1 Tình hình nghiên cứu ngồi nước -3 1.2.2 Tình hình nghiên cứu nước -4 1.3 Mục tiêu, đối tượng phạm vi nghiên cứu -5 1.3.1 Mục tiêu 1.3.2 Đối tượng nghiên cứu 1.3.3 Phạm vi nghiên cứu -6 1.4 Bố cục luận văn Chương - CƠ SỞ LÝ THUYẾT - 2.1 Tổng quan phương pháp dự báo 2.1.1 Phân loại phương pháp dự báo 2.1.2 Quy trình thực dự báo 10 2.2 Dự báo liệu chuỗi thời gian - 14 2.2.1 Định nghĩa liệu chuỗi thời gian - 14 2.2.2 Các thành phần chuỗi thời gian 15 2.2.3 Bài toàn dự báo chuỗi thời gian - 17 2.2.4 Các phương pháp dự báo chuỗi thời gian 19 2.2.5 Đánh giá dự báo - 28 2.3 Tổng quan khai phá liệu - 30 iv 2.3.1 Giới thiệu khai phá liệu - 30 2.3.2 Các kỹ thuật khai phá liệu phổ biến 32 2.3.3 Ứng dụng khai phá liệu - 33 2.4 Khai phá luật kết hợp 34 2.4.1 Thuật toán Apriori 36 2.4.2 Thuật toán FP–Growth - 38 2.5 Dự báo dựa vào luật kết hợp - 39 Chương - THỰC NGHIỆM 41 3.1 Khảo sát - 41 3.1.1 Tổng quan bệnh viện Thống Nhất - 41 3.1.2 Tổng quan Khoa Dược - Bệnh viện Thống Nhất 42 3.1.3 Các khái niệm, quy định liên quan đến xếp thuốc dự trù thuốc cho kho Dược ngoại trú - 44 3.1.4 Thực trạng xếp thuốc kho Dược ngoại trú bệnh viện Thống Nhất 46 3.1.5 Nhận xét đánh giá - 47 3.1.6 Thực trạng dự trù thuốc cho hoạt động cấp phát thuốc ngoại trú bệnh viện Thống Nhất 48 3.1.7 Nhận xét đánh giá - 50 3.2 Phân tích, thiết kế xây dựng hệ thống dự báo dựa luật kết hợp 51 3.2.1 Giới thiệu trình thu thập xử lý, chuyển đổi liệu - 51 3.2.2 Áp dụng Luật kết hợp xếp dự trù thuốc cho kho Dược ngoại trú bệnh viện Thống Nhất 53 3.3 Thực nghiệm đánh giá - 55 3.3.1 Khai phá luật kết hợp - 55 3.3.2 Sắp xếp thuốc luật kết hợp cho kho Dược ngoại trú bệnh viện Thống Nhất 61 3.3.3 Đánh giá độ tin cậy luật kết hợp tìm để xếp thuốc 66 3.3.4 Dự trù thuốc luật kết hợp cho kho Dược ngoại trú bệnh viện Thống Nhất - 66 3.3.5 So sánh phương pháp dự báo 70 3.3.6 Giao diện chương trình thực nghiệm - 70 KẾT LUẬN 76 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO - 78 v DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt BHYT Bảo hiểm y tế CSDL Cơ sở liệu DB Dự báo TB Trung bình SL Số lượng ME Mean Error Sai số trung bình MSE Mean Squared Error Sai số trung bình tổng bình phương MPE Mean Percentage Error Phần trăm sai số trung bình RMSE Root Mean Squared Error Sai số bậc hai trung bình tổng bình phương MAD Mean Absolute Deviation Sai số trung bình tuyệt đối MAPE Mean Absolute Percentage Error Phần trăm sai số trung bình tuyệt đối vi DANH SÁCH BẢNG Trang Bảng 2.1: Bảng số liệu tình hình sử dụng kháng sinh Augmentin BD điều trị ngoại trú năm 2016 – 2017 15 Bảng 3.1: Bảng liệu sau làm qua tiền xử lý liệu 52 Bảng 3.2: Chuyển đổi liệu: Từ liệu hàng dọc sang liệu hàng ngang 52 Bảng 3.3: Kết tổng hợp luật tìm - 55 Bảng 3.4: Phát đồ điều trị phối hợp bệnh triệu chứng - 62 Bảng 3.5: Danh sách 10 hoạt chất phổ biến số lượng sử dụng hoạt chất theo năm (thống kê năm 2014, năm 2015 năm 2017) 67 Bảng 3.6: Bảng dự trù thuốc năm 2017 (áp dụng cho 10 hoạt chất phổ biến) theo công thức áp dụng bệnh viện Thống Nhất - 68 Bảng 3.7: Tỉ lệ % tăng giảm hoạt chất số lượng trung bình hoạt chất phổ biến sử dụng năm (2014 2015) - 69 Bảng 3.8: Bảng dự trù thuốc năm 2017 (áp dụng cho 10 hoạt chất phổ biến) theo phương pháp trung bình trượt có trọng số 69 Bảng 3.9: So sánh MAD, MAPE phương pháp dự báo dự trù số lượng thuốc năm 2017 (áp dụng cho 10 hoạt chất phổ biến) - 70 vii DANH SÁCH HÌNH Trang Hình 2.1: Quy trình thực dự báo - 11 Hình 2.2: Xu hướng tăng theo thời gian [12] 16 Hình 2.3: Đồ thị chuỗi thời gian giá trị dự báo 18 Hình 2.4: Quá trình khai phá liệu [7] 31 Hình 3.1: Giao diện chương trình thực nghiệm - 70 Hình 3.2: Dữ liệu gốc hiển thị form luật kết hợp 71 Hình 3.3: Danh sách tổng số lượng tổng số lượt thuốc xếp theo thứ tự giảm dần tổng số lượt 71 Hình 3.4: Giao diện tạo liệu 72 Hình 3.5: Giao diện chọn thuốc đưa vào danh sách thuốc muốn tìm luật kết hợp 72 Hình 3.6: Giao diện liệu chuyển đổi - 72 Hình 3.7: Nhập số Min support Min metric 73 Hình 3.8: Kết luật kết hợp tìm thuật toán Apriori 73 Hình 3.9: Kết luật kết hợp tìm thuật tốn FP-Growth 73 Hình 3.10: Số lượng hoạt chất sử dụng qua năm 74 Hình 3.11: Thống kê biểu đồ thuốc theo số lượng số lượt - 74 Hình 3.12: Giao diện dự trù thuốc - 75 MỞ ĐẦU Bệnh viện Thống Nhất sở khám chữa bệnh trực thuộc Bộ Y Tế với nhiệm vụ chăm sóc sức khoẻ toàn diện cho người bệnh, đơn vị y tế có trình độ khoa học kỹ thuật, chun mơn nghiệp vụ cao Mỗi ngày bệnh viện tiếp nhận khám chữa bệnh ngoại trú cho đối tượng có thẻ BHYT gần 2000 bệnh nhân với số lượt gần 2500 số toa thuốc phát khoảng 2000 toa thuốc điều trị ngoại trú ngày Với số lượng mặt hàng thuốc sử dụng để cấp đơn thuốc ngoại trú 800 loại thuốc Một nhiệm vụ quan trọng để nâng cao chất lượng khám chữa bệnh bệnh viện, nâng cao hài lòng người bệnh bệnh viện vấn đề cấp phát thuốc kịp thời, nhanh chóng, đầy đủ xác, đảm bảo chất lượng khoa Dược Nhiệm vụ đòi hỏi tổ chức hoạt động công tác dược bệnh viện phải đổi mới, khoa học, việc ứng dụng tiến cơng nghệ thông tin vào lĩnh vực tổ chức, quản lý điều hành, triển khai hoạt động đem lại hiệu cao Xuất phát từ yêu cầu thực tế trên, lựa chọn đề tài nghiên cứu cho luận văn là: “Sắp xếp dự trù thuốc bằ ng luâ ̣t kế t hơ ̣p cho kho Dược ngoại trú bệnh viện Thống Nhất” Ngồi lời nói đầu, kết luận danh mục tài liệu tham khảo, nội dung luận văn bao gồm chương: Chương – Giới thiệu tổng quan đặt vấn đề Chương – Cơ sở lý thuyết Chương – Thực nghiệm 65 STT 20 21 22 23 Triệu chứng/ Bệnh Thuốc điều trị triệu chứng/ Bệnh Triệu chứng/ Bệnh phối hợp kèm Thuốc điều trị triệu chứng/ Bệnh phối hợp kèm Đục thủy tinh thể Kary Uni Ophthalmic Suspension Khô mắt Systane Ultra Systane Ultra Phòng ngừa bệnh dịch mắt Natri Clorid 10ml Mibetel Bệnh mạch vành, đau thắt ngực Clopivir 75mg Menison 16mg Chống dị ứng Fexofenadin 60mg Khô mắt Cao huyết áp, suy tim bệnh thận tiểu đường Điều trị kháng viêm (khớp, da), bệnh mắt Theo Bảng 3.4, phối hợp bệnh triệu chứng phổ biến thường xuyên xuất đồng thời, kèm thông tin thuốc phối hợp sử dụng phổ biến trình điều trị bệnh chính, bệnh kèm điều trị dự phòng Dựa vào Bảng 3.4 để đưa đề xuất phương pháp xếp bố trí lại thuốc kho Dược ngoại trú bệnh viện Thống Nhất trình cấp phát thuốc thuận lợi đạt mục tiêu đặt ra: - Giảm thời gian chờ đợi bệnh nhân giảm thời gian di chuyển cho nhân viên - Đảm bảo ngăn ngừa sai sót cấp phát thuốc BHYT ngoại trú giảm áp lực mơi trường cơng việc kiểm sốt nhầm lẫn quy trình cắt thuốc - Giảm chi phí cho bệnh viện 66 3.3.3 Đánh giá độ tin cậy luật kết hợp tìm để xếp thuốc Dựa vào Bảng 3.3, tổng số luật kết hợp tìm 71 luật, đó, luật có độ tin cậy trung bình cao 86% luật có độ tin cậy trung bình thấp 40% Mặc dù, chưa tìm thấy luật kết hợp đạt độ tin cậy 100% Nhưng với tính chất đa dạng mặt hàng thuốc (một hoạt chất có nhiều thuốc khác nhau, thuốc thuốc có tác dụng điều trị tương đương) thuốc lại có tác dụng phối hợp điều trị cho nhiều bệnh lý triệu chứng khác Nên việc tìm luật kết hợp với độ tin cậy trung bình Bảng 3.3 kết đáng ghi nhận xem xét để đưa phương án xếp thuốc cho phù hợp Độ tin cậy trung bình Số luật kết hợp < 50% 40 >= 50% 31 Với 31 luật kết hợp có độ tin cậy >= 50%, độ tin cậy đánh giá cao, thuốc xuất luật kết hợp bố trí vị trí ưu tiên, xếp gần nhau, giảm nhiều thời gian di chuyển để lấy thuốc này, làm tăng hiệu cấp phát thuốc 3.3.4 Dự trù thuốc luật kết hợp cho kho Dược ngoại trú bệnh viện Thống Nhất Với thuốc xuất luật kết hợp tổng hợp bảng 4.2, cho ta biết danh sách thuốc có số lượt sử dụng nhiều kho Dược ngoại trú Và danh sách có thuốc có chung loại hoạt chất (các nhà sản xuất dược sản xuất thuốc có tên thuốc hay gọi tên thương mại khác nhau, chúng có chung hoạt chất giống nhau) Ví dụ: Thuốc Clopidogrel 75mg thuốc Clopigold F,C thuốc có hoạt chất là: Clopidogrel 67 Dự trù thuốc hàng năm, lên số lượng dự trù cho loại hoạt chất cần sử dụng điều trị Cụ thể: tính đến số lượng dự trù hoạt chất A, phải tính tốn lên số lượng dự trù cho mặt hàng thuốc có hoạt chất A, xem xét đánh giá khía cạnh liên quan đến mặt hàng thuốc (đánh giá, so sánh chất lượng, giá cả, nhà cung ứng, …) để lên số lượng chi tiết phù hợp cho thuốc có hoạt chất A Trong luận văn trình bày phương pháp dự trù số lượng thuốc cho 10 hoạt chất phổ biến (chọn hoạt chất có nhiều thuốc xuất luật kết hợp tìm được) Qua đó, đánh giá kết phương pháp dự báo so với phương pháp thực bệnh viện Bảng 3.5: Danh sách 10 hoạt chất phổ biến số lượng sử dụng hoạt chất theo năm (thống kê năm 2014, năm 2015 năm 2017) STT 10 Tên hoạt chất Acetylsalicylic acid Alphachymotrypsin Amlodipin Atorvastatin Clopidogrel Eperison Fexofenadin Isosorbid Omeprazol Paracetamol 2014 562,190 733,602 1,289,808 1,066,529 1,400,722 571,916 650,476 648,700 605,681 318,132 2015 638,591 661,987 1,213,166 872,889 1,399,382 515,442 653,143 850,262 688,534 480,374 2017 653,782 566,313 1,167,783 826,144 1,200,981 534,191 636,901 931,871 663,295 601,420 Theo phương pháp dự trù thuốc thực bệnh viện Thống Nhất Trong năm 2016 thực dự trù thuốc cần sử dụng cho năm 2017, dựa vào số lượng sử dụng năm 2015 Cụ thể số tháng cần sử dụng 12 tháng (12 tháng năm 2017) tính theo cơng thức (4.1): SL dự trù 2017 = SL 2015 * 1.2 (4.1) Tính dự trù theo công thức (4.1) áp dụng cho 10 hoạt chất Bảng 3.6 68 Bảng 3.6: Bảng dự trù thuốc năm 2017 (áp dụng cho 10 hoạt chất phổ biến) theo công thức áp dụng bệnh viện Thống Nhất STT Tên hoạt chất 2015 (1) 2017 (2) 10 Acetylsalicylic acid Alphachymotrypsin Amlodipin Atorvastatin Clopidogrel Eperison Fexofenadin Isosorbid Omeprazol Paracetamol 638,591 661,987 1,213,166 872,889 1,399,382 515,442 653,143 850,262 688,534 480,374 653,782 566,313 1,167,783 826,144 1,200,981 534,191 636,901 931,871 663,295 601,420 2017 DB (3) =(1)*1.2 SL % chênh chênh lệch lệch (5) (4) =(4)*100 =|(3)-(2)| /(2) 766,309 112,527 17.21 794,384 228,071 40.27 1,455,799 288,016 24.66 1,047,467 221,323 26.79 1,679,258 478,277 39.82 618,530 84,339 15.79 783,772 146,871 23.06 1,020,314 88,443 9.49 826,241 162,946 24.57 576,449 24,971 4.15 MAD 183,578 MAPE (%) 22.58 Luận văn đề xuất phương pháp dự trù Cụ thể, để dự trù thuốc sử dụng năm 2017, ta dựa vào số lượng thuốc sử dụng năm trước năm 2014 năm 2015 Tính số lượng dự trù = số lượng trung bình sử dụng năm * tỉ lệ chênh lệch tăng/giảm (2015 so với năm 2014) Sau đó, đánh giá kết dự trù theo phương pháp dự trù so với phương pháp áp dụng 69 Bảng 3.7: Tỉ lệ % tăng giảm hoạt chất số lượng trung bình hoạt chất phổ biến sử dụng năm (2014 2015) STT Tên hoạt chất 2014 (6) % tăng giảm (8) 2015 (7) =[(7)-(6)]*100/(6) SL trung bình (9) =[(6)+(7)]/2 10 Acetylsalicylic acid Alphachymotrypsin Amlodipin Atorvastatin Clopidogrel Eperison Fexofenadin Isosorbid Omeprazol Paracetamol 562,190 733,602 1,289,808 1,066,529 1,400,722 571,916 650,476 648,700 605,681 318,132 638,591 661,987 1,213,166 872,889 1,399,382 515,442 653,143 850,262 688,534 480,374 13.59 -9.76 -5.94 -18.16 -0.10 -9.87 0.41 31.07 13.68 51.00 600,391 697,795 1,251,487 969,709 1,400,052 543,679 651,810 749,481 647,108 399,253 Bảng 3.8: Bảng dự trù thuốc năm 2017 (áp dụng cho 10 hoạt chất phổ biến) theo phương pháp trung bình trượt có trọng số ST T 10 Tên hoạt chất 2017 (10) 653,782 Acetylsalicylic acid 566,313 Alphachymotrypsin 1,167,783 Amlodipin 826,144 Atorvastatin 1,200,981 Clopidogrel 534,191 Eperison 636,901 Fexofenadin 931,871 Isosorbid 663,295 Omeprazol 601,420 Paracetamol 2017 DB (11) =(9)*[1+(8)/100] 681,983 629,675 1,177,122 793,648 1,398,713 489,993 654,482 982,357 735,627 602,865 SL chênh lệch (12) =|(11)-(10)| 28,201 63,362 9,339 32,496 197,732 44,198 17,581 50,486 72,332 1,445 MAD MAPE (%) % chênh lệch (13) =(12)*100/( 10) 4.31 11.19 0.80 3.93 16.46 8.27 2.76 5.42 10.91 0.24 51,717 6.43 70 3.3.5 So sánh phương pháp dự báo Bảng 3.9: So sánh MAD, MAPE phương pháp dự báo dự trù số lượng thuốc năm 2017 (áp dụng cho 10 hoạt chất phổ biến) Phương pháp MAD MAPE Đang thực 183,578 22.58 (%) Phương pháp trung bình trượt có trọng số 51,717 6.43 (%) Nhận xét: Thơng qua việc so sánh độ lệch tuyệt đối trung bình MAD phần trăm sai số trung bình tuyệt đối MAPE phương pháp, ta nhận thấy phương pháp trung bình trượt có trọng số cho kết MAD, MAPE tốt Đặc biệt, phần trăm sai số trung bình tuyệt đối MAPE từ 22.58% giảm xuống 6.43%, giảm 16.15% Với kết so sánh ta áp dụng phương pháp trung bình trượt có trọng số vào dự trù thuốc cho kho Dược ngoại trú bệnh viện Thống Nhất 3.3.6 Giao diện chương trình thực nghiệm ➢ Giao diện chương trình: Hình 3.1: Giao diện chương trình thực nghiệm 71 ➢ Giao diện “Luật kết hợp”: tìm luật kết hợp thuốc theo tháng Chọn mốc thời gian: từ ngày, đến ngày Sau nhấn “Xem”, giao diện Hình 3.2 Hình 3.2: Dữ liệu gốc hiển thị form luật kết hợp Sau nhấn “Thống kê” Danh sách tổng số lượng tổng số lượt thuốc xếp theo thứ tự giảm dần tổng số lượt, Hình 3.3 Hình 3.3: Danh sách tổng số lượng tổng số lượt thuốc xếp theo thứ tự giảm dần tổng số lượt 72 Tiếp theo, nhấn “Tạo liệu”, giao diện Hình 3.4 Hình 3.4: Giao diện tạo liệu Chọn thuốc đưa vào danh sách thuốc muốn tìm luật kết hợp, cách chọn thuốc nhấn vào dấu “+”, giao diện Hình 3.5 Hình 3.5: Giao diện chọn thuốc đưa vào danh sách thuốc muốn tìm luật kết hợp Xem liệu chuyển đổi, nhấn “Preview” giao diện Hình 3.6 Hình 3.6: Giao diện liệu chuyển đổi 73 Để tìm luật kết hợp, nhấn Apriori FPGrowth, sau nhập vào số: Min support Min metric, Hình 3.7 sau nhấn “Xem kết quả” Hình 3.7: Nhập số Min support Min metric Kết luật kết hợp tìm được, thể Hình 3.8, Hình 3.9 Hình 3.8: Kết luật kết hợp tìm thuật tốn Apriori Hình 3.9: Kết luật kết hợp tìm thuật tốn FP-Growth 74 ➢ Giao diện “Báo cáo”: Báo cáo số lượng hoạt chất sử dụng qua năm (chi tiết số lượng thuốc hoạt chất) Hình 3.10 Hình 3.10: Số lượng hoạt chất sử dụng qua năm ➢ Giao diện “Thống kê”: Để xem biểu đồ theo số lượng theo số lượt thuốc theo danh sách top 5, top 10, top 15… kết Hình 3.11 Hình 3.11: Thống kê biểu đồ thuốc theo số lượng số lượt 75 ➢ Giao diện “Dự trù thuốc”: Giao diện “Dự trù thuốc” để tạo điều kiện thuận lợi q trình tính tốn lên số lượng dự trù thuốc cho phép người sử dụng nhập chỉnh sửa vào số lượng duyệt dự trù, Hình 3.12 Hình 3.12: Giao diện dự trù thuốc 76 KẾT LUẬN Sau khoảng tháng nghiên cứu, tìm hiểu khai phá liệu, khai phá luật kết hợp, phương pháp dự báo kiến thức liên quan, xây dựng thành cơng chương trình thực nghiệm phục vụ cho yêu cầu đề tài: “Sắp xếp dự trù thuốc bằ ng luâ ̣t kế t hơ ̣p cho kho Dược ngoại trú bệnh viện Thống Nhất” đề Sau thực xong đề tài, thân rút số kết luận sau: ➢ Luận văn đạt Luận văn trình bày tổng quan phương pháp dự báo, tổng quan khai phá liệu, kỹ thuật khai phá liệu ứng dụng khai phá liệu thực tế Trong luận văn tập trung vào nghiên cứu khai phá luật kết hợp phương pháp dự báo theo chuỗi thời gian để áp dụng vào tốn thực tế toán “Sắp xếp dự trù thuốc bằ ng luâ ̣t kế t hơ ̣p cho kho Dược ngoại trú bệnh viện Thống Nhất” Đã hoàn thành mục tiêu xây dựng chương trình với chức chính: - Tìm luật kết hợp thuốc -> Làm sở để đưa đề xuất cho việc bố trí xếp lại vị trí thuốc - Báo cáo số lượng hoạt chất sử dụng qua năm (số lượng chi tiết cho thuốc có hoạt chất) -> Làm sở để lên số lượng dự trù cho hoạt chất dự trù cho thuốc phù hợp - Thống kê theo số lượng theo số lượt sử dụng tất thuốc qua mốc thời gian - Lên số lượng dự trù thuốc Kết dự báo phân tích, đối chiếu, kiểm tra với liệu thực tế với phương pháp thực bệnh viện Thống Nhất bước đầu cho thấy phương pháp dự báo cho kết xác độ tin cậy cao phương pháp thực bệnh viện 77 ➢ Tồn - Luận văn chưa xét đến yếu tố ảnh hưởng đến liệu chuỗi thời gian thu thập từ trình cấp phát thuốc năm ln có đặc điểm riêng (số lượng bệnh nhân, số lượng danh mục thuốc, mơ hình bệnh tật có yếu tố theo mùa) Và đặc điểm ln có biến động, làm cho tốn khai phá luật kết hợp thuốc dự trù thuốc gặp nhiều khó khăn thử thách - Chức dự trù thuốc chưa liên kết với tồn kho ➢ Hướng phát triển Do hạn chế thời gian khả nên thời gian tới luận văn số hướng cần xây dựng phát triển: - Phát triển phần mềm xem xét thêm yếu tố ảnh hưởng - Tính tốn thử nghiệm với phương pháp dự báo khác để kết dự báo cải thiện - Xây dựng thêm chức dự trù thuốc có liên kết với tồn kho 78 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Trọng Hoài (2005), Mơ hình hố dự báo chuỗi thời gian kinh doanh kinh tế, Nhà xuất Đại học Quốc gia TPHCM [2] Nguyễn Trọng Hoài, Phùng Thanh Bình, Nguyễn Khánh Duy (2009), Dự báo phân tích liệu kinh tế tài chính, Nhà xuất thống kê [3] Nguyễn Hà Nam, Nguyễn Trí Thành, Hà Quang Thụy (2013), Giáo Trình Khai Phá Dữ Liệu, Nhà xuất đại học quốc gia Hà Nội [4] A S Weigend and N A Gershenfeld (1993), Time Series Prediction: Forecasting the Future and Understanding the Past, Addison Wesley [5] Chris Chatfield (2000), Time-Series Forecasting, Chapman and Hall/CRC [6] C C Holt (1957), Forecasting Seasonals and Trends by Exponentially Weighted Moving Averages, ONR Memorandum, Vol 52, Carnegie Institute of Technology, Pittsburgh [7] Fayyad, Piatetsky-Shapiro, Smyth, Uthurusamy (1996), Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, AAAI Press/The MIT Press, Menlo Park, CA, 625 pages [8] Gregory Piatetsky-Shapiro, Gary Parker (2006), Data Mining Course (Power Point Version) [9] J Han, M Kamber, Jian Pei (2011), Data Mining Concepts and Techniques, 3rd edition, Morgan Kaufmann [10] John E Hanke, Dean W Wichern (2005), Business Forecasting, 8th edition, Prentice Hall, New Jersey 79 [11] J Holton Wilson, Barry Keating (2007), Business Forecasting With Accompanying Excel – Based ForecastX Software, 5th edition, McGraw-Hill, Boston [12] Ross Ihaka (2005), Time Series Analysis, Lecture Notes for 475.726, Statistics Department, University of Auckland ... cậy luật kết hợp tìm để xếp thuốc 66 3.3.4 Dự trù thuốc luật kết hợp cho kho Dược ngoại trú bệnh viện Thống Nhất - 66 3.3.5 So sánh phương pháp dự. .. phát từ kho Dược ngoại trú – Bệnh viện Thống Nhất suốt năm (từ năm 2014 đến năm 2017) - Áp dụng luật kết hợp công tác quản lý thuốc kho Dược ngoại trú – Bệnh viện Thống Nhất 1.4 Bố cục luận văn Ngoài... - Data mining, luật kết hợp - Các phương pháp dự báo - Quy trình quản lý thuốc Kho Dược ngoại trú – Bệnh viện Thống Nhất - Quy trình cấp phát thuốc ngoại trú bệnh viện Thống Nhất 1.3.3 Phạm