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J-GLOBAL ID：202202264913133023   整理番号：22A0462419

機械学習,統計モデリングおよび在庫最適化の統合による赤血球のための需要予測から在庫発注決定まで【JST・京大機械翻訳】

From demand forecasting to inventory ordering decisions for red blood cells through integrating machine learning, statistical modeling, and inventory optimization

著者 (17件)： Li Na (Department of Community Health Sciences, University of Calgary, Calgary, Alberta, Canada) ,  Li Na (McMaster Centre for Transfusion Research, Department of Medicine, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada) ,  Li Na (Department of Computing and Software, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada) ,  Arnold Donald M. (McMaster Centre for Transfusion Research, Department of Medicine, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada) ,  Arnold Donald M. (Centre for Innovation, Integrated Supply Chain and Analytics, Canadian Blood Services, Ottawa, Ontario, Canada) ,  Arnold Donald M. (Department of Medicine, Michael G. DeGroote School of Medicine, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada) ,  Down Douglas G. (Department of Computing and Software, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada) ,  Barty Rebecca (McMaster Centre for Transfusion Research, Department of Medicine, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada) ,  Barty Rebecca (Southwest Region, Ontario Regional Blood Coordinating Network, Hamilton, Ontario, Canada) ,  Blake John (Centre for Innovation, Integrated Supply Chain and Analytics, Canadian Blood Services, Ottawa, Ontario, Canada) ,  Blake John (Department of Industrial Engineering, Dalhousie University, Halifax, Nova Scotia, Canada) ,  Chiang Fei (Department of Computing and Software, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada) ,  Courtney Tom (Centre for Innovation, Integrated Supply Chain and Analytics, Canadian Blood Services, Ottawa, Ontario, Canada) ,  Waito Marianne (Centre for Innovation, Integrated Supply Chain and Analytics, Canadian Blood Services, Ottawa, Ontario, Canada) ,  Trifunov Rick (Centre for Innovation, Integrated Supply Chain and Analytics, Canadian Blood Services, Ottawa, Ontario, Canada) ,  Heddle Nancy M. (McMaster Centre for Transfusion Research, Department of Medicine, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada) ,  Heddle Nancy M. (Centre for Innovation, Integrated Supply Chain and Analytics, Canadian Blood Services, Ottawa, Ontario, Canada)
資料名： Transfusion  (Transfusion)
巻： 62  号： 1  ページ： 87-99  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0063A  ISSN： 0041-1132  CODEN： TRANAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:血液の需要と供給は,時間とともに非常に変化する。経験ベース決定に大きく依存した血液在庫管理は,実際の需要に適応せず,高い運用コスト,浪費,および不足につながる可能性がある。方法:著者らは,赤血球(RBCs)のためのデータ駆動需要予測と在庫管理戦略を開発するために,統計的モデリング,機械学習,および最適化法を組み合わせた。次に,毎日の血液順序を知らせる戦略を使用した。二次半週(週当たり2回)の順位付け戦略を開発し,短期間の間,同じ場所の多重時間に対するマルチデリバリにより特徴付けられる,血液供給者のための最後のマイル分割配送問題を処理した。両戦略は,オンタリオ州,ハミルトンの4病院にわたる全患者データを含むTRUSTデータベースを用いて評価した。結果:2012年から2018年までのオンタリオ,ハミルトンの40787人の患者に対する227,944のRBC輸血を同定した。ハイブリッド需要予測モデルからの予測一日需要は,実際の日常需要とは有意差がなかった(対t検定p値=0.163);しかし,提案モデルからの提案した毎日の順序付け量は,実際の規則化量(p値<0.001)より有意に低かった。提案した毎日の順序付け戦略は,実際のコストと比較して43.0%(95%信頼区間[CI]:42.3%,43.7%)の全体的なコスト低減につながる,不足のリスクなしで在庫レベルを38.4%減少させた。半週秩序化戦略は,秩序化頻度を62.6%(95%CI:61.5%,63.7%)減少させた。結論:需要予測と在庫最適化を組み合わせた提案したデータ駆動順序付け戦略は,健康管理システムと血液供給業者のための有意なコスト節減を達成できる。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  原価低減 ,  在庫管理 ,  データベース ,  *赤血球 ,  操業費 ,  *需要予測 ,  多重化 ,  在庫量 ,  健康管理 ,  輸血 ,  *機械学習 ,  予測モデル
準シソーラス用語： t検定 ,  *在庫 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 血液管理 ,  RBC輸血 ,  輸血サービス運用

分類 (1件)： 在庫管理  (KB05030D)

タイトルに関連する用語 (9件)： 機械学習 ,  統計 ,  モデリング ,  在庫 ,  最適化 ,  統合 ,  赤血球 ,  需要予測 ,  発注