การพยากรณ์จำนวนรายการใช้ยาสมุนไพรรายเขตสุขภาพ
คำสำคัญ:
การพยากรณ์, นวนรายการใช้ยาสมุนไพร, เขตสุขภาพ, ทฤษฎีระบบเกรย์บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพยากรณ์จำนวนรายการใช้ยาสมุนไพรรายเขตสุขภาพ เป็นการวิจัยเชิงพยากรณ์อนาคตด้วยอนุกรมเวลาตัวแปรเดียว รวบรวมข้อมูลจากรายงานการใช้ยาสมุนไพรของกระทรวงสาธารณสุข พยากรณ์ด้วยทฤษฎีระบบเกรย์ ใช้ข้อมูลปีงบประมาณ 2559 ถึง 2566 พยากรณ์ปีงบประมาณ 2567 และเปรียบเทียบกับค่าจริง และใช้ข้อมูลปีงบประมาณปี 2559 ถึง 2567 พยากรณ์ปีงบประมาณ 2568 ผลปรากฏว่า ตัวแบบ GM(1,1) Error Periodic Correction มีค่าเฉลี่ยร้อยละความผิดพลาดสัมบูรณ์ต่ำกว่าร้อยละ 10 ใช้พยากรณ์ได้แม่นยำสูง และมีค่าสัมประสิทธิ์การกำหนด (R2) มากกว่า 0.80 ความผิดพลาดจากค่าจริงในปีงบประมาณ 2567 ร้อยละ -1.77 ถึง -25.43 ขณะที่เขตสุขภาพที่ 13 ต่างกับค่าจริงร้อยละ -35.39 ซึ่งต่ำกว่าค่าจริงในปี 2567 มาก แต่เมื่อใช้ข้อมูลจริงปีงบประมาณ 2567 ร่วมด้วยผลการพยากรณ์ปีงบประมาณ 2568 ก็เพิ่มจากค่าจริงในปีงบประมาณ 2567 เกือบทุกเขตสุขภาพ
References
ประกาศคณะกรรมการนโยบายสมุนไพรแห่งชาติ. แผนปฏิบัติการด้านสมุนไพรแห่งชาติ ฉบับที่ 2 พ.ศ. 2566 – 2570. พิมพ์ครั้งที่ 2. นนทบุรี: กองสมุนไพรเพื่อเศรษฐกิจ กรมการแพทย์แผนไทยและการแพทย์ทางเลือก กระทรวงสาธารณสุข; 2566.
สำนักงานหลักประกันสุขภาพแห่งชาติ. สปสช. ปรับการจ่าย 9 รายการยาสมุนไพร ผลงานปี 66 ชี้ชัด กระตุ้นการใช้สมุนไพรในประเทศ [อินเตอร์เน็ต]. 2567 [สืบค้นเมื่อ 5 ต.ค. 67]. เข้าถึงจาก: https://www.nhso.go.th/news/4281
Jalalpour M., Gel Y., and Levin S. Forecasting demand for health services: Development of a publicly available toolbox. Operations Research for Health Care 2015; 5: 1–9. doi:10.1016/j.orhc.2015.03.001
Hyndman R.J., & Athanasopoulos G. Forecasting: principles and practice. 3rd ed. Melbourne, Australia: OTexts; 2021.
Deng J. Grey control system. Journal of Huazhong University of Science and Technology 1982; 1: 9–18.
Xie N. A summary of grey forecasting models. Grey Systems: Theory and Application 2022; 12(4): 703–22. doi:10.1108/GS-06-2022-0066
Liu S. Grey system theory and its application. 9th Ed. Beijing: Science Press; 2021.
Lin Y.H., Chiu C.C., Lin Y.J., & Lee P.C. Rainfall prediction using innovative grey model with the dynamic index. Journal of Marine Science and Technology 2013; 21(1): 63-75. DOI:10.61 19/JMST-011-1116-1.
Liu S., & Lin Y. Grey system theory and its application. Berlin, Heidelberg: Springer; 2010.
Rahman A. U. , & Zahura M. T. A Grey Approach for the Prediction of Supply Chain Demand. American Journal of Industrial Engineering 21018; 5(1): 25-30.
Ma D., Wang Y. Applying Grey System Theory to Predict the Three Major Industries Structure Evolution in China. Advances in Economics, Business and Management Research 2020; 159: 483-489.
กระทรวงสาธารณสุข. Health Data Center: HDC, มาตรฐาน >> แพทย์แผนไทย >> OPD ปริมาณการจ่ายยาสมุนไพร [อินเตอร์เน็ต]. 2567 [สืบค้นเมื่อ 5 ต.ค. 67]. เข้าถึงจาก: https://hdcservice.moph.go.th/hdc/reports/report.php?cat_id=30bc6364fc06a33a7802e16bc596ac3b&id=65a9f9496401d91402b3cb38805bb4d6
Andrés D. Machine Learning Pills: Error Metrics for Time Series Forecasting [Internet]. 2023 [cited 2024 Oct 5]. Available from: https://mlpills.dev/time-series/error-metrics-for-time-series-forecasting/
Lewis C.D. Industrial and business forecasting methods. London: Butterworthsว 1982.
พุทธชาด สังประพันธ์. ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการใช้ยาสมุนไพร ในหน่วยปฐมภูมิ จังหวัดภูเก็ต. วารสารคุ้มครองผู้บริโภคด้านสุขภาพ (Online) 2566; 3(2): 122-135.
Hfocus เจาะลึกระบบสุขภาพ. “สมศักดิ์” สั่งสธ.ต่อยอด 1 จังหวัด 1 สมุนไพร มอบนโยบาย สปสช.เพิ่มงบแผนไทย [อินเตอร์เน็ต]. 12 ต.ค. 2567 [สืบค้นเมื่อ 5 ต.ค. 67]. เข้าถึงจาก: https://www.hfocus.org/content/2024/07/31072
