🏥 從彈珠模擬到 Odoo 進銷存

——醫院耗材管理與數位金融思維的結合

🌐 引言：醫療機構與數位管理的挑戰

在醫院日常營運中，耗材管理（medical consumables management） 是最困難卻最關鍵的一環。手術刀片、血液試劑、口罩、防護衣、針劑，這些東西必須「準時有、數量對、品質好」。一旦缺貨，會延誤手術或檢驗；一旦過量，就可能過期報廢。

這正是 Odoo 進銷存（Odoo Inventory） 可以發揮的地方。它背後的邏輯與數位金融相似——靠大量模擬（simulation）、馬可夫鏈（Markov Chain）、神經網路（Neural Network）、暴力統計（Brute-force Statistics）、推薦系統（Recommendation System），找到「最佳補貨點」。

🎲 模擬（Simulation）與耗材需求預測

定義：模擬是利用隨機樣本大量實驗來逼近真實數值。

醫院例子：

假設放射科一年平均用掉 10 萬支注射針，每次抽樣的需求可能不同。

如果我們模擬 100 次採購，數據波動可能很大；但模擬 10 萬次，需求曲線就會逐漸逼近真實情況。

結果：系統可以計算出「安全庫存」與「再訂購點」。

Odoo 功能：Reordering Rules（再訂購規則）自動提醒補貨。

🔗 馬可夫鏈（Markov Chain）與醫院流程

定義：馬可夫鏈是一種「狀態轉移機率模型」，只看現在，不需要回顧所有歷史。

醫院例子：

病人狀態：門診 → 住院 → 開刀 → 加護病房 → 出院。

耗材需求：病人進入「住院」狀態後，轉換到「開刀」的機率是 30%。若進入開刀，手術耗材（手套、刀片、縫線）的需求就會大增。

Odoo 功能：Workflow（流程管理）能根據病人狀態，預測下一步耗材需求。

🤖 AlphaGo 與 Odoo 自動化學習

AlphaGo 思維：透過自我對戰（self-play）不斷優化策略。

醫院例子：

初期：靠醫材管理師設定固定「每月補貨清單」。

中期：Odoo 透過歷史資料，學習哪些科室會突然增加需求（例如疫情期間口罩、防護衣暴增）。

後期：系統自我學習，能在「新型流感病人暴增」時自動調高呼吸器與抗病毒藥物的備貨。

關鍵點：醫院耗材的補貨計畫，不再完全靠人力，而是系統「自動模擬未來情境」。

🧠 神經網路（Neural Networks, NN）在醫院應用

ANN（Artificial Neural Network）：分析一般耗材需求趨勢。

例子：預測「急診科」每週需要多少輸液袋。

CNN（Convolutional Neural Network）：處理影像數據。

例子：自動辨識 X 光片、MRI 影像，提醒是否需要特定造影劑。

DNN（Deep Neural Network）：分析文字或非結構化資料。

例子：自動讀取 PDF 醫材報價單，轉換成 Odoo 採購單。

Odoo 整合：結合 OCR 模組與 AI，可以讓「藥材倉管」自動化處理報價與驗收。

⚡ 暴力統計（Brute-force Statistics）與醫院大數據

定義：用超大運算力，直接算完所有可能性。

醫院例子：

系統每秒模擬數十萬筆資料：

哪個科室會先缺手套？

哪個月份血液試劑最容易報廢？

哪個藥品會因健保點數下降而消耗減少？

實務應用：

Odoo 與醫院 HIS（Hospital Information System）整合，對「用藥紀錄、住院天數、診斷代碼」做交叉比對，找出耗材需求高峰。

🛒 推薦系統（Recommendation System）在醫院銷耗材

定義：推薦系統根據使用者歷史行為，推測未來需求。

醫院例子：

東森零售只針對 2 萬高價值客戶做行銷；醫院管理耗材時，也要找出「高耗材科室」。

例如：

心臟外科：高比例使用支架、縫線。

腎臟科：高比例使用透析管路。

放射科：高比例使用造影劑。

系統針對這些「大戶」科室自動生成補貨建議單。

Odoo 功能：利用銷售模組與存貨模組串接，建立「需求推薦清單」。

🏁 結論：醫院管理的核心啟示

1. 模擬（Simulation） 幫助醫院預測耗材缺貨風險。

2. 馬可夫鏈（Markov Chain） 對應病人狀態轉換，及早準備所需耗材。

3. 神經網路（Neural Network） 協助辨識影像、文件，自動化管理流程。

4. 暴力統計（Brute-force Statistics） 靠大數據找出真正的風險點。

5. 推薦系統（Recommendation System） 精準抓出「耗材大戶」科室，提升效率。

💡 最終比喻：醫院管理耗材，就像下圍棋。

不只是看「當下一步」，而是模擬未來走勢。

借助 Odoo 的數位金融思維，醫院不再只是「買夠用就好」，而是 智慧預測、降低浪費、提升醫療品質。