复杂性 复杂性 1099 - 0526 1076 - 2787 Hindawi 10.1155 / 2020/7106917 7106917 研究文章 合作创新的药品供应链基于用户的反馈 陈 跑 侯 Gui-sheng https://orcid.org/0000 - 0002 - 6755 - 445 x 王 余 谢 Lei 经济与管理学院 山东科技大学 青岛266590年 中国 sdust.edu.cn 2020年 21 4 2020年 2020年 17 02 2020年 17 03 2020年 30. 03 2020年 21 4 2020年 2020年 版权©2020陈等。 这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

考虑到用户在医学创新的重要性,积极的用户参与可以提高医疗供应链内的合作创新过程。提出了一种基于用户反馈的随机微分模型研究用户的反馈和医疗供应链之间的关系。药品供应链的稳定性和灵敏度分析通过不同的参数。结果表明,病人的效果反馈和建议从医院在医疗服务和医疗产品的创新水平是正的,这样创新的医疗服务水平的影响用户和患者的反馈的影响是正相关的边际利润,合作创新有利于医疗产品和服务创新和需求和利润的提高。

 山东科技大学 SDKDYC180110 1。介绍

随着经济的增长和提高健康意识,对和支出先进的医疗产品和服务的需求增加了,由于追求更长的寿命和更好的生活条件 1, 2]。越来越多的消费者愿意支付更多的先进的医疗产品和服务( 3]。

医疗制造商开发和生产创新的医疗产品来满足这个多元和复杂的需求。医疗产品包括药品、医疗器械和其他补充医疗产品。医疗设备是必要的为病人复苏和身体的康复。在大多数国家,医疗器械公司的多数是中小企业(中小企业);例如,在荷兰,在汽车行业的中小企业的比例大约是80% 4]。他们的产品的主要市场是国内。这些公司有几个机会吸引大量投资,并且很难推出新的医疗产品由于监管限制和许可系统( 5, 6]。高技术能力和创新能力的两个主要因素在医疗行业的竞争。配合其他公司在这个行业已经建议由于涉及的不确定性在技术创新过程中,滞后,和收入泄漏 5]。合作使公司赚取更多的利润( 7]。合作医疗技术创新对企业至关重要,严重依赖进口技术和先进的产品。联盟企业间、大学和研究机构发挥重要作用在减少研究风险和加快医疗创新突破的识别。因此,适当的医疗产品和服务可以在更短的时间内开发( 8]。合作产业、学术界、医院和病人是有益的各种资源的有效集成,建设医疗创新的广阔的知识网络( 9),和开放创新平台的发展 10]。病人不仅是那些需要治愈但也医疗产品和服务的消费者 11]。作为主要的知识来源和主要消费者的产品和服务,帮助患者长期医疗创新和推动市场的主要趋势 12]。企业用户提供新思想,使他们能够理解真正的需求和期望,降低成本,开发产品设计和安全,和识别潜在的问题与医疗产品开发阶段( 13, 14]。用户也提供实时反馈后引进的新产品在市场上 12]。然而,公司必须让用户参与产品开发在正确的时间用正确的方法,使合作工作( 15]。

用户包括病人和医院。为医院、医疗服务的目的是促进公共利益,而不是利润最大( 16]。医院管理者需要考虑效率,患者安全,预算,治疗需求,声誉,发展医院的医疗技术和成本策略 17]。医院与医疗供应商合作,提供医疗服务,收集患者信息和反馈。充分了解病人的需求和有效的交互和与患者沟通的过程中提供医疗服务是不可或缺的提高医疗服务的质量。相关反馈患者的疾病和治疗有很高的异质性和方向( 18]。医生参与有利于构建医疗信息系统收集更准确的信息( 19]。外科医生接受医疗产品的营销和病人反馈( 20.]。虽然有些病人反馈的元素具有可信度低、医药公司和患者之间的沟通有一些影响反馈的价值( 21]。提高反馈可信度,大多数医疗公司倾向于为医院提供佣金。作者在 3)指出,佣金率取决于医院的努力水平。

和识别需求得不到满足的识别( 22),与病人和他们的家属,并强调病人反馈建设patient-oriented关键医疗系统( 23]。激励进一步这些目标应该是相关的,实用的和可持续的( 24]。政府经常做出一些努力:英国政府为例,建立了医疗技术合作社促进合作医院、患者、工业和学术界开发新产品和更新现有的( 25]。此外,在许多国家,优秀的许可,技术评估,建立了支付系统( 26]。巴西政府已通过激励之间加强合作大学和公立医疗机构( 27]。在其他国家,绿色审批通道设置了一些医疗设备和药品。

目前,只有少数医疗公司倾向于在概念设计阶段,广泛收集建议和少量的用户被邀请参与开发和测试阶段( 28]。大多数公司没有邀请用户参与产品设计和开发阶段( 20.),忽视用户参与的重大影响。公司想把用户带进他们的开发系统需要考虑用户参与将如何影响产品创新,如何促进用户的积极作用和医院合作医疗创新,以及如何应对市场的内在随机性的影响,消费者的选择使用最优策略。摘要战略模型基于随机微分博弈理论来解决上述问题。模型选择是由于以下好处:与其他股博弈理论相比,随机微分理论允许过程的随机性和不确定性,在决策过程中接近有效和符合现实世界更好。这个理论已经广泛应用于经济学和运筹学的字段。在[ 29日),作者发现策略,减少风险,利用随机微分博弈理论。作者在 30.)绿色建筑技术研究合作利用随机微分博弈理论模型外部环境的不确定性。目前的研究旨在促进合作用户,医院,和公司根据用户反馈和医院的建议,同时考虑不确定性。

本研究的贡献是集团反馈分为两types-patient反馈和医院建议——分析这两种类型的最优策略的影响合作创新和创新合作伙伴。选择的不确定性和环境被认为反映了真实世界。

本研究分为如下六个部分。部分 1介绍了背景。随机微分模型构建部分 2。部分 3和 4目前解决的过程模型。最后,讨论,数值模拟,可以发现和结论部分 5和 6。

2。提出了随机微分模型

two-echelon供应链已经广泛应用于相关研究( 31日- - - - - - 33]。在这里,供应链包括医疗制造商和医院。医疗制造商是领袖,负责医疗产品的供应。医院是追随者,并提供相应的医疗服务和治疗的患者;球员都是风险中性的。医疗制造商在市场上占主导地位,垄断价格获得利润( 1, 34, 35]。制造商使开发决策基于医院的反馈。创新医疗供应链可以包括新型医疗产品和医疗服务的发展和治疗同时进行。医疗制造商决定新产品的批发价格和创新水平,医院决定零售价格。概念模型如图 1。

反馈的概念在医疗供应链创新的过程。

考虑现有的研究( 3, 36, 37),医疗的成本函数设置为制造商和医院 (1) C 年代 l = α 2 1 + χ 2 l 2 t , C h G = β 2 1 + χ 1 G 2 t , 在哪里 α > 0 和 β > 0 成本效益的医疗产品和服务,分别; l t 和 G t 创新水平的医疗产品和服务的时间吗 t分别;和 χ 1 > 0 χ 2 > 0 反馈的有效性从病人和医院,分别。

当需求是未知的,有一些方法来描述需求函数,如指数平滑算法( 38]。在这项工作中,用户购买的医疗产品和服务的基础上,创新水平。即,需求量是一个随机过程,取决于创新医疗产品和服务的水平: (2) d X t = δ l t + γ G t − ε X t d t + σ X t d W t , X 0 = X 0 ≥ 0 , 在哪里 X t 的需求时间吗 t, δ , γ 是医疗产品和服务需求的影响,分别 ε > 0 是误差项的需求, W t 是标准维纳过程在时间吗 t, σ X t 是随机干扰系数。

医疗制造商和医院分享利润基于前一个合同,即医疗制造商的收入 n ∈ 0 1 和医院接收 1 − n 。医院的医疗制造商股票成本比率 j t ∈ 0 1 ,在那里 j t 表示佣金率。补贴 我 由政府支付。贴现率的医疗制造商和医院 ρ ρ > 0 , t省略在以下功能。整个药品供应链的利润函数 39, 40)、医疗制造商和医院如下: (3) π t = p X t , 马克斯 l , j J 年代 X 0 = E ∫ 0 ∞ e − ρ t n π t − α 2 1 + χ 2 l 2 t − j t β 2 1 + χ 1 G 2 t + 我 d t , 马克斯 G J h X 0 = E ∫ 0 ∞ e − ρ t 1 − n π t − 1 − j t β 2 1 + χ 1 G 2 t d t , 在哪里 p 是零售价格。

下面的模型中使用的变量都列在表中 1。

命名法。

象征手段
我 政府补贴
X 需求
G 创新的医疗服务水平
p 零售价格
σ 随机干扰系数
ε 需求错误
W 标准维纳过程
j 佣金率
ρ 折现率
α 成本效益的医疗产品
l 创新水平的新产品
β 成本效益的医疗服务
χ1 反馈患者的有效性
χ2 从医院反馈的有效性
δ 医疗产品需求的影响
γ 医疗服务需求的影响
n 利润比医疗制造商
3所示。模型的求解 3.1。分散的模型

医疗制造商和医院利润最大化,和最优策略 (4) G ∗ = 2 γ 1 + χ 1 1 − n 2 p β ρ + ε 1 + n , l ∗ = δ 1 + χ 2 n p α ρ + ε , j ∗ = 3 n − 1 n + 1 , n ∈ 1 3 , 1 。

证明。

反馈控制有更好的能力被广泛应用于经济( 41]。最优值函数 V h X 和 V 年代 X ,这应该满足Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB)功能: (5) ρ V h X = 马克斯 G 1 − n p X − 1 − j β 2 1 + χ 1 G 2 + V h ′ X δ l + γ G − ε X + σ 2 X 2 V h ” X , (6) ρ V 年代 X = 马克斯 l , j n p X − α 2 1 + χ 2 l 2 − j β 2 1 + χ 1 G 2 + 我 + V 年代 ′ X δ l + γ G − ε X + σ 2 X 2 V 年代 ” X , 在哪里 V h ′ X 和 V h ” X 第一次和第二次偏导数的吗 V h X 和 V 年代 ′ X 和 V 年代 ” X 第一次和第二次偏导数的吗 V 年代 X 。

然后,解决方程( 7)插入到方程( 6实现方程() 8)。最大化方程( 8)获得方程( 9)和( 10)。插入( 5)和( 6)获得方程( 11)和( 12)。 (7) G = γ V h ′ X 1 + χ 1 1 − j β , (8) ρ V 年代 X = 马克斯 l , j n p X − α 2 1 + χ 2 l 2 − j 1 + χ 1 γ 2 V h ′ 2 X 2 1 − j 2 β + 我 + V 年代 ′ X δ l + γ 2 1 + χ 1 V h ′ X 1 − j β − ε X + σ 2 X 2 V 年代 ” X , (9) l = δ V 年代 ′ X 1 + χ 2 α , (10) j = 2 V 年代 ′ X − V h ′ X 2 V 年代 ′ X + V h ′ X , (11) ρ V h X = 马克斯 G 1 − n p − ε V h ′ X X + δ 2 V h 2 ′ X 1 + χ 2 α + γ 2 1 + χ 1 V h ′ X 2 V 年代 ′ X + V h ′ X 4 β + σ 2 X 2 V h ” X , (12) ρ V 年代 X = 马克斯 l , j n p − ε V 年代 ′ X X + γ 2 1 + χ 1 2 V 年代 ′ X + V h ′ X 2 8 β + 我 + δ 2 V h 2 ′ X 1 + χ 2 2 α + σ 2 X 2 V 年代 ” X 。

集 V h X = f 1 X + f 2 和 V 年代 X = k 1 X + k 2 用最优的线性函数,在哪里 f 1 , f 2 , k 1 , k 2 是常数。将它们插入( 11)和( 12)获得 fd15 (13) f 1 = 1 − n p ρ + ε , f 2 = δ 2 1 + χ 2 1 − n 2 p 2 α ρ ρ + ε 2 + γ 2 1 + χ 1 1 − n 2 p 2 4 β ρ ρ + ε 2 , k 1 = n p ρ + ε , k 2 = γ 2 1 + χ 1 p + n p 2 8 β ρ ρ + ε 2 + δ 2 1 + χ 2 1 − n 2 p 2 2 α ρ ρ + ε 2 + 我 。

最优值函数的医疗制造商和医院 (14) V h X = 1 − n p ρ + ε X + δ 2 1 + χ 2 1 − n 2 p 2 α ρ ρ + ε 2 + γ 2 1 + χ 1 1 − n 2 p 2 4 β ρ ρ + ε 2 , V 年代 X = n p ρ + ε X + γ 2 1 + χ 1 p + n p 2 8 β ρ ρ + ε 2 + δ 2 1 + χ 2 1 − n 2 p 2 2 α ρ ρ + ε 2 + 我 。

推论1。

医疗服务的创新水平是正相关的需求,反馈患者的有效性,零售价格,佣金率( ∂ G / ∂ γ > 0 , ∂ G / ∂ χ 1 > 0 , ∂ G / ∂ p > 0 , ∂ G / ∂ j > 0 )。从病人更真实有效的反馈,更好的医疗服务。成本和需求错误是负相关的创新水平的医疗服务( ∂ G / ∂ β < 0 , ∂ G / ∂ ε < 0 )。

推论2。

医疗产品的创新水平是正相关的需求,从医院反馈的有效性,和零售价格( ∂ l / ∂ δ > 0 , ∂ l / ∂ χ 2 > 0 , ∂ l / ∂ p > 0 )。医疗产品的创新水平的积极作用是发展的重要产品的需求。成本和需求错误是医疗产品的创新水平负相关( ∂ l / ∂ α < 0 , ∂ l / ∂ ε < 0 )。

考虑的方法 42),最优策略插入( 2)获得 (15) d X t = Ω − ε X t d t + σ X t d W t , X 0 = X 0 ≥ 0 , 在哪里 Ω = δ 2 1 + χ 2 1 − n p / α ρ + ε + 2 γ 2 1 + χ 1 1 − n 2 p / 1 + n β ρ + ε 是恒定的。医疗产品的创新水平越高,越大 Ω 。集 σ X t d W t = σ X d W t 获得 (16) X t = X 0 + ∫ 0 t Ω − ε X 年代 d 年代 + ∫ 0 t σ X 年代 d W 年代 。

的期望方程( 16)是 E X t = X 0 + ∫ 0 t Ω − ε X 年代 d 年代 。初始条件是 E X 0 = X 0 。 (17) E X t = Ω ε 1 − e − ε t + e − ε t X 0 = δ 2 1 + χ 2 1 − n p α ρ + ε ε + γ 2 1 + χ 1 1 − n p 1 − j β ρ + ε ε 1 − e − ε t + e − ε t X 0 , lim t ⟶ ∞ E X t = Ω ε 。

Ito函数代入方程( 15)获得 (18) d X 2 t = 2 X Ω − ε X + σ 2 X d t + 2 X σ X d W t , X 2 0 = X 0 2 ≥ 0。

然后,结合方程( 15)和( 18)获得以下方程: (19) D X t = σ 2 e − 2 ε t e − ε t − 1 e − ε t − 1 Ω + 2 ε X 0 2 ε 2 , lim t ⟶ ∞ D X t = σ 2 Ω 2 ε 2 。

3.2。集中式模型

当玩家合作计划,目标成为整个药品供应链的利润最大化。的利润函数 (20) 马克斯 l , G J 海关 X 0 = E ∫ 0 ∞ e − ρ t p X t − α 2 1 + χ 2 l 2 t − β 2 1 + χ 1 G 2 t + 我 d t t 。

合作是最佳策略 (21) l 海关 ∗ = δ 1 + χ 2 p α ρ + ε , G 海关 ∗ = γ 1 + χ 1 p β ρ + ε 。

最优值函数 (22) V 海关 X = p ρ + ε X + δ 2 1 + χ 2 p 2 2 α ρ ρ + ε 2 + γ 2 1 + χ 1 p 2 2 β ρ ρ + ε 2 + 我 。

推论3。

医疗产品和服务的创新水平是正相关的需求,医院和患者的反馈的有效性,和零售价格( ∂ G 海关 ∗ / ∂ γ > 0 , ∂ G 海关 ∗ / ∂ χ 1 > 0 , ∂ G 海关 ∗ / ∂ p > 0 , ∂ l 海关 ∗ / ∂ δ > 0 , ∂ l 海关 ∗ / ∂ χ 2 > 0 , ∂ l 海关 ∗ / ∂ p > 0 )。

之前同样的方法用于获得期望,方差,和稳定的价值集中的策略: (23) E 海关 X t = ℧ ε 1 − e − ε t + e − ε t X 0 , lim t ⟶ ∞ E 海关 X t = ℧ ε , D 海关 X t = σ 2 e − 2 ε t e − ε t − 1 e − ε t − 1 ℧ + 2 ε X 0 2 ε 2 , lim t ⟶ ∞ D 海关 X t = σ 2 ℧ 2 ε 2 。

4所示。讨论

观点1。医疗产品的创新水平在一个集中的策略是高于分散策略。医疗产品创新水平之间的差异集中和分散策略取决于创新的影响从医院需求和反馈的有效性:

(24) Δ l = l 海关 ∗ − l ∗ = δ 1 + χ 2 1 − n p α ρ + ε > 0 , ∂ Δ l ∂ δ > 0 , ∂ Δ l ∂ χ 2 > 0。

观点2。医疗服务的创新水平在一个集中的策略是高于分散策略。医疗服务创新水平之间的差异集中和分散策略取决于创新的影响病人的需求和反馈的有效性:

 (25) Δ G = G 海关 ∗ − G ∗ = γ 1 + χ 1 p 1 + n − 2 1 − n 2 β ρ + ε 1 + n , n ∈ 1 3 , 1 , Δ G > 0 , ∂ Δ G ∂ γ > 0 ∂ Δ G ∂ χ 1 > 0。

观点3。当 n ∈ 4 5 / 5 − 1,- 1 集中战略,利润高于分散的策略:

 (26) Δ V = V 海关 X − V h X + V 年代 X = δ 2 1 + χ 2 p 2 1 − 3 1 − n 2 2 α ρ ρ + ε 2 + γ 2 1 + χ 1 p 2 5 n 2 − 11 − 10 n 8 β ρ ρ + ε 2 , n ∈ 4 5 5 − 1,- 1 , Δ V > 0。

了解4。期望和方差的医疗产品和服务的创新水平和稳定值较高的集中战略比分散的策略:

 (27) ∵ ℧ − Ω = n δ 2 1 + χ 2 p α ρ + ε + γ 2 1 + χ 1 p 1 − n 3 β ρ + ε n + 1 2 > 0 , ∴ E 海关 X t − E X t = ℧ − Ω ε 1 − e − ε t > 0 , lim t ⟶ ∞ E 海关 X t − lim t ⟶ ∞ E X t = ℧ − Ω ε > 0 , D 海关 X t − D X t = D 海关 X t = σ 2 e − 2 ε t e − ε t − 1 2 ℧ − Ω 2 ε 2 > 0 , lim t ⟶ ∞ D 海关 X t − lim t ⟶ ∞ D X t = σ 2 ℧ − Ω 2 ε 2 > 0。

5。数值模拟 5.1。最优策略的医疗制造商和医院

集 γ = 0.7 , δ = 0.8 , α = 5 , β = 4 , ρ = 0.8 , ε = 0.1 , p = 10 研究影响用户的反馈和分享利润的最优策略。

数据 2- - - - - - 4给出一些分散的信息模型。从图 2,医疗制造商的利润是正相关的佣金率。医疗制造商获得更多的利润,佣金率越高的医疗制造商提供。反馈和建议的积极影响医院和医疗制造商的利润率医疗产品的创新水平可以在图中找到 3。即真实有效信息支持的医院是有益的和有价值的建议的改进医疗产品和满足日益复杂的需求。图 4表明有积极影响的反馈病人和医疗制造商的利润率创新水平的医疗服务。虽然医院接受更低的利润,委员会的差距。图 5显示信息的积极影响用户反馈的有效性在医疗产品和服务的创新水平集中策略。

分散的佣金率的策略。

医疗产品的创新水平的分散策略。

创新的医疗服务水平分散策略。

反馈的影响医疗产品的创新水平的集中策略。

 5.2。需求和需求预期的影响

集 σ = 5 , X 0 = 0 , χ 1 = χ 2 = 0.7 , n = 0.7 ,时间步长 Δ t = 1 。基于提出的方法( 42),( 15)是离散的: (28) X t + Δ t = X t + 0.97 − ε X t Δ t + σ X t Δ t ζ t , 在哪里 ζ t 是标准正态随机变量。

在图 6,需求波动高于和低于预期水平。在现实经济中,需求是受到各种因素的影响。很难得到实际的数据。需求的近似使管理者能够做出更好的决策。置信区间可以描述实际需求。95%置信区间 (29) E X t − 1.96 D X t , E X t + 1.96 D X t 。

需求和需求预期的变化的影响。

 6。结论

合作医疗制造商、医疗服务提供者和病人是医疗系统建设的基础。本文的创新体系涉及病人,医疗制造商和医院建立了允许用户反馈的考虑。医疗制造商在这个工作愿意从用户那里收集建议和医院来实现有价值的反馈在开发和测试阶段,强调用户参与的重大影响。随机微分博弈理论是用来找到最优策略分散和集中的上下文。结果表明,有积极影响的需求,用户反馈的有效性,和创新的零售价格水平的医疗产品和服务。用户参与的反馈形式对医学创新有积极影响。成本和需求误差项是负相关的创新水平的医疗产品和服务。医疗产品和服务的创新水平较高的集中的策略比分散的策略。用户之间可以促进合作和医院在医学创新通过共享医院的成本。固有的随机性的影响市场和消费者选择最优策略由随机微分博弈模型描述。 The expectation and variance of the innovation level of medical products and services and their stable values are higher in the centralized strategy than in the decentralized strategy.

本研究是有益的在帮助医疗制造商调整佣金率增加用户反馈的有效性,实现用户的反馈对合作创新的重要性,并降低成本。是至关重要的建立一个积极的合作周期来提高医疗产品和服务的升级和更新。

在未来需要解决一些限制。在现实经济中,有两个以上的成员在医药供应链,和代理商在医药供应链的数量将会增加在以下研究。其他一些关键因素,如用户反馈,需要在进一步阐述了这一研究。最后,丰富合作设计反映了行业间的合作,大学、研究机构、医院和病人是另一个为未来的研究方向。

数据可用性

所有的数据,在研究中使用的模型出现在提交文章,和代码用于支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

由于延长了刘陆老师的帮助。这项研究得到了山东大学科技创新项目(没有。SDKDYC180110)。

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