唐 路，宋 萍，谢冰珏，佘 颖

    (重庆医科大学附属儿童医院病案统计科，重庆 400014)

    门诊医疗服务工作通常具有点多、线长、面广的特点，是医疗活动的首要环节，关系到医院的整体形象[1]。门诊量在很大程度上直接反映出医院规模、医疗技术水平、管理水平及患者对医院的信任度[2]。我院是集医教研为一体的国家三级甲等综合性儿童医院，在全国最佳医院排行榜中连续多年位居全国儿童医院第三位。2019 年医院日均门诊量0.92 万人次，门诊外埠患者比例近20%，加上儿童就诊特殊性，极易形成短时间内人流量高峰，增加排队时间，从而引发医患矛盾。求和自回归移动平均(auto regressive integrated moving average model，ARIMA)在门诊量预测中已得到了广泛应用，且预测效果较好[2-4]。本文通过对我院月门诊量时间序列数据进行预测分析，了解其变化特点及规律，以期为医院合理配置人力资源及医疗物资提供有力支撑，增强现代医院的门诊综合服务能力及效率。

    1 资料与方法

    1.1 资料来源 数据来源于重庆医科大学附属儿童医院病案统计科2009 年～2019 年医院业务量月报表，其中2009 年～2018 年逐月数据用于建立时间序列预测模型，2019 年逐月数据用于模型效果检验及预测评价，数据真实可靠。

    1.2 方法 ARIMA 模型全称为求和自回归移动平均模型，该模型是由1970 年美国统计学家G.E.P.Box和英国统计学家G.M.Jenkins 提出的一种经典时间序列预测模型[5，6]。ARIMA 模型可对具有季节效应的时间序列进行建模，根据季节效应的提取难易程度分为简单季节模型ARIMA(P，D，Q)S 和乘积季节模型ARIMA(p，d，q)×(P，D，Q)S。因门诊量时间序列既有季节效应又有长期趋势效应且和随机波动之间存在比较复杂的交互影响 ......