[2Yin-B] Poster 4

[2Yin-B-35] Optimizing Pharmaceutical Ordering Using a Hybrid Model Integrating Demand Forecasting and Pharmacist’s Judgment

〇Kazuma Minoda¹, Yoshihiro Fujimoto¹, Tomoya Kawabe¹, Keisuke Hosaka¹ (1. KAKEHASHI)

Keywords:

Machine Learning,Demand forecast,Pharmaceutical,Stock management,Order optimization

調剤薬局における医薬品の在庫管理では,需要予測に基づく自動発注の導入が進んでいる.しかし,非定常な需要変動等により,予測精度には限界がある.加えて現場では欠品回避が最優先されるため,従来の自動発注手法では過剰発注傾向が課題となっている.一方で薬剤師は,患者との対話や経験則等を加味し,欠品を増やさずに過剰発注を抑制している.上記課題の解決を目的として,本研究では薬剤師の判断を機械学習により模倣し,需要予測と統合したハイブリッド型発注モデルを提案する.5薬局のデータを用いた実験の結果,提案手法は従来手法と比較し,欠品率を同水準に維持しつつ,過剰発注金額を約35%削減した.