目的 应用sARIMA模型分析和预测某三甲医院神经外科手术工作量，为资源配置和科学管理提供参考。方法 采用Python软件建立手术量的ARIMA乘积季节模型，收集2017年1月1日-2019年12月31日、2021年1月1日-2021年12月31日各月神经外科手术量数据，共48个月。以2017年1月1日-2019年6月30日数据对模型进行检验和拟合,并对2019年下半年和2021年的手术量进行预测，与实际值进行比较并观测预测效果。结果 sARIMA（2,1,2）x（2,1,0）12是某院某科室手术工作量最优拟合预测模型，2019年下半年实际值与预测值的拟合情况较好，预测的手术量与实际序列趋势基本相同，2019年下半年平均相对误差为1.30%；疫情后的预测误差变大，2021年平均相对误差为7.89%。2019年8月和10月误差较大（超过10%）,2021年1月、7月、10月（超过30%）、11月（近20%）误差相对较大。结论时间序列分析中的sARIMA模型对于手术工作量有一定预测价值，但受疫情影响数据无法平稳化也会降低预测精度，使得2021年及之后数据预测有一定局限性。然而，仍可对有参考性的信息进行利用。节假日（如春节、国庆节）会推迟手术使得手术量下降，酷暑7月-8月和入冬（11月）手术量会激增，疫情限制、复工复产等因素会影响手术量。应提前做好资源配置和充分准备，及时调整人员与物资，应对手术工作量的变化。