深圳人口与医疗需求预测 文昊

深圳人口与医疗需求预测 文昊 深圳人口与医疗需求预测 Wenhao 文昊 摘 要 本文结合相关资料 针对问题(1)，通过统计所给数据发现，(。。。。。内容) 针对问题(2)，我们从分析已给数据入手，(。。。。内容)结果 根据多个社会、经济因素对医疗卫生服务的影响 得到医疗服务需求模型，更应注意老年人口增加对医疗服务需求带来的较大影响卫生服务供方方面,如果通过增加医疗卫生技术人员和床位来提高卫生服务利用,必须考虑其效果的大小,避 通过该研究提出了政策建免人员、床位配置过多导致的人力、物力资源的浪费. 议. 关键字:人口发展，高频病症，医疗床位需求 1.问题的重述 深圳是我国经济发展最快的城市之一，30多年来，卫生事业取得了长足发展，形成了市、区及社区医疗服务系统，较好地解决了现有人口的就医问题。 从结构来看，深圳人口的显著特点是流动人口远远超过户籍人口，且年轻人口占绝对优势。深圳流动人口主要是从事第二、三产业的企业一线工人和商业服务业人员。年轻人身体强壮，发病较少，因此深圳目前人均医疗设施虽然低于全国类似城市平均水平，但仍能满足现有人口的就医需求。然而，随着时间推移和政策的调整，深圳老年人口比例会逐渐增加，产业结构的变化也会影响外来务工人员的数量。这些都可能导致深圳市未来的医疗需求与现在有较大的差异。 未来的医疗需求与人口结构、数量和经济发展等因素相关，合理预测能使医疗设施建设正确匹配未来人口健康保障需求，是保证深圳社会经济可持续发展的重要条件。然而，现有人口社会发展模型在面对深圳情况时，却难以满足人口和医疗预测的要求。为了解决此问题，请根据深圳人口发展变化态势以及全社会医疗卫生资源投入情况(医疗设施、医护人员结构等方面)收集数据、建立针对深圳具体情况的数学模型，预测深圳未来的人口增长和医疗需求，解决下面几个问题: 1.分析深圳近十年常住人口、非常住人口变化特征，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求; 2. 根据深圳市人口的年龄结构和患病情况及所收集的数据，选择预测几种病(如:肺癌及其他恶性肿瘤、心肌梗塞、脑血管病、高血压、糖尿病、小儿肺炎、分娩等)在不同类型的医疗机构就医的床位需求。 2.模型的假设 (1)在这段时间内医院不增加病床的数目也不增加医生; (2)由于急症数量少，建模时不考虑外伤急症; (3)该医院脑血管病条件比较充分，在考虑病床安排时可不考虑手术条件的限制; (4)患者无个体差异; (5)对于没有改变医院手术时间的情况下，脑血管病人只安排在周一、周三进行手术; (6)在其它条件相同的条件下对非急症病人按照FCFS规则安排住院; (7)脑血管病患者的准备时间为1-2天 (8)对每天的统计出来的数据以0:00时刻为界; (9)术前准备时间取最小不会影响手术质量。 3.模型的符号说明 符号 意义 Y人口数 单位:万人 x年份 术前准备时间指标(手术准备时间在规定时间内的病人数除以总病人w 1数) 病人门诊后等待时间的指标(一段时间内所有病人等待时间总数/这段w 2时间内每个等待病人的总数) 医生手术安排的指标(周一周三进行的脑血管病人总数除以这段时间内w 3进行的病人总数) 平均开放床数目) 病床周转次数的指标(出院病人数,w 4 一段时间内病人住院后到进行手术的病人总数 m 1 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 示一段时间内等待的病人数 m 2 周一和周三进行了的手术总数 m 3 平均开放床数目 m 4 术前准备时间超过2或者3天病人数(白内障为2，其它为3) n 1 这段时间内每个等待病人的总的等待时间 n 2 这段总数内做脑血管病手术台的总数 n 3 出院病人数 n 4 脑血管病的准备天数 z 1 某天脑血管病人入院的人数; x 1 某天出院人数(对具体某天是个常数) x0 4.对问题的分析 针对人口增长的模型有很多，如线性回归模型、灰色序列预测模型、逻辑斯 Leslie蒂模型、人口模型等等，各个模型均有利弊。线性回归模型简单易行，特 别是在拟合级数取得比较高的前提下。灰色序列预测模型，是拟合参数模型，通过原始数据累加生成，得到规律性较强的序列，用函数曲线去拟合得到预测值。Leslie人口模型充分反映了生育率、死亡率、年龄结构、男女比例等影响人口增长的因素，综合考虑模型简单建立我们选取最简单易行的线性回归模型～ 脑血管病的分析哈) (对于问题2 通过用数学模型来帮助预测医疗服务需求题，以对产业规划及卫生资源投入情况提出了政策建议. 5.对数据的分析 问题一 附件1(部分) 234及下载数据 对数据的分析(简略的写) 问题二 附件2及下载数据 6.模型的建立与求解 6.1 人口增长模型 6.1.1线性回归法 6.1.1.1 模型的建立与求解 nn,1Y,ax，bx，？？x，C 根据表1中的数据，本文建立线性回归模型进行 x预测;为人口数 单位:万人 为年份。利用Matlab软件，进行回归拟合，Y 得到拟核图像及回归方程，如图列年份--人口拟合图: n,3图1. n,4图2. n,5图3. n,6图4. 由此，得到如下的回归方程 5432Y,0.0005x,0.0381x，1.0266x,9.6224x，40.462x,10.190 „„„(1) R,0.9986相关系数: 6.1.1.2 深圳人口变化分析 图5.历年深圳户籍人口与非户籍驻人口的变化趋势图 图6.2000年深圳人口结构图 图7.2010年深圳人口结构图 我们抽取表2.中各年龄段作出如图5,图6,图7所示的年岁层次图，从图中我们可以进一步看出深圳市近几年的人口增长是十分明显的“增长型”。深圳人口的显著特点是流动人口远远超过户籍人口，且年轻人口占绝对优势。 (加上分析) 6.1.2 医疗需求的模型建立 ，我们选取了 针对问题2 对具体的某天，我们要使该天安排进医院的各类病人的所有准备时间最小，即求解问题: Min,xz11; , ,,xx10,..,,,1,2,3,4,5stz,1 ,x,01, , z该模型是没考虑具体时间是周几的情况，当具体到周几时的取值范围不能1超过这个模型的取值范围。用Lingo软件求解，模型求解部分详见附录1。 xz其中表示具体某天脑血管病人入院的人数;表示脑血管病的准备天数;11 这里对于脑血管病的准备时间，我们这里定义是从脑血管病人入院到进行第二次 z,{123,4,5}，，手术的时间间隔。这样脑血管病康复时间更好表示，便于计算。1是因为脑血管病的准备时间为1，2天且只在周一周三进行手术确定的。 6.1.2.2模型的求解 我们采用递归的方法对其进行求解，求解过程如下: (1) 确定这天是周几，今天的日期，根据日期从统计数据中得到该日期时 要拟出院的病人人数; z(2) 根据周几来确定相应的的值; 1 z,当这天是周一时，2， 1 z,当这天是周二时，1， 1 z,当这天是周三时，5， 1 z,当这天是周四时，4， 1 z,当这天是周五时，3， 1 z,当这天是周六时，2， 1 z,当这天是周日时，1， 1 zx(3)选定的值后用Lingo软件编程得到该天的入院情况，即得到该天的11的值; (4)重复(1)(2)(3)步骤，直到想得到的值都得到为止。 6.2.3对病床安排模型的评价 由题中给出的已知数据我们得到以前医院对病床的安排指标: (1)准备时间指标=78%; (2)等待时间指标=12.6; (3)医生手术安排指标=94%; (4)病床周转次数=5.22。 由我们新建立的模型得到病人未知入院的时间的结果(详细结果见附录1) 利用问题(1)中的指标对其进行统计可得: n1术前准备时间指标=90%〉78%; w,1m1 n2每人平均等待天数=13.42<13.6; w,2m2 n3医生的安排指标=95%>94%; w,3m3 n4病床周转次数=5.31>5.22。 w,4m4 从上述比较中可以看出:新建模型中病人的术前准备时间表缩短了;病人平均等待时间缩短了;医生的手术安排更合理了;病床的周转次数也提高了。故我们新建立的模型得到了优化，达到了题中的要求。 7(改进方向 写出此模型的不足 8(参考文献 附录1 Lingo 程序: model: sets: xxx /1..3/:x,y,z; endsets data: x0=4; enddata min=x(1)*z(1); @sum(xxx:x)=x0; @for(xxx:@gin(x));@for(xxx:@gin(z)); z(1)=2;!白内障单眼等待做手术时间; 附录2 产生随机数代码: #include #include #include #define total 9 #define leave1 1 #define leave2 3 #define leave3 3 #define leave4 2 int main(void) { int i,j=0;int a[total]; time_t t; srand((unsigned) time(&t)); int num1=0,num2=0,num3=0,num4=0; while(1) { i=rand()%10; if(i==6&&num1