Evolucionar hacia un modelo de cadena de suministro dinámica requiere de un mayor conocimiento de los proveedores, pero también de alcanzar niveles de colaboración más efectivos. En la industria sanitaria, el uso de grandes datos y la incorporación de nuevas tecnologías de análisis avanzado e inteligencia de negocio han resultado determinantes para romper con el pasado y experimentar un nuevo modelo de gestión sanitaria, más efectiva, menos costosa, de mayor calidad y más sostenible.

Chemist wearing safety glasses and using tablet pc in lab

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Créditos fotográficos: istock Wavebreakmedia

Análisis predictivo, gestión sanitaria y proveedores

El papel de la analítica dentro de las organizaciones de salud es el de mejorar la calidad y eficiencia de la asistencia sanitaria prestada. El análisis predictivo extrae información de los conjuntos de datos preexistentes para determinar los patrones y las tendencias futuras. De esta forma se puede:

  • Crear experiencias personalizadas de salud en base a datos específicos de cada paciente y a la creación de algoritmos.
  • Minimizar el riesgo al basarse en datos para la toma de decisiones, en lugar de únicamente en juicio clínico.
  • Seleccionar a los proveedores más confiables y cuyos productos ofrecen mayores garantías de calidad, en base a estrategias de segmentación.
  • Desarrollar nuevos productos farmacéuticos más eficazmente gracias a la integración de extremo a extremo de los datos a lo largo de la cadena e suministro extendida y toda la red de valor.

Y es que, a través del modelado predictivo, la tecnología conecta los datos biológicos y clínicos con el fin de identificar posibles candidatos para los ensayos de medicamentos. Además, es posible llevar a cabo una monitorización en tiempo real de los ensayos clínicos, que acorta de manera efectiva los plazos entre el desarrollo de un medicamento y su uso público.

Acelerar el proceso de desarrollo de productos y su lanzamiento ofrece a las empresas farmacéuticas una ventaja competitiva para maximizar su rendimiento, pero también mejora la agilidad de los proveedores y aumenta la eficacia del servicio prestado en hospitales y centros de salud. Partiendo del dato en bruto se puede llegar a crear conocimiento generador de valor, que puede marcar la diferencia aplicando el tratamiento correcto a la primera, salvando una vida o evitando consecuencias irreparables para la salud de un individuo o una población.

La analítica de grandes datos se ha convertido en una prioridad estratégica para los departamentos de TI de las empresas encargadas de la alta dirección en empresas del sector salud para impulsar la eficiencia operativa o prestar nuevos conocimientos sobre la actividad del cliente. Alrededor de un 75 por ciento de las empresas están invirtiendo o planeando invertir en servicios de datos grandes en los próximos dos años, según un nuevo estudio de Gartner.

Y, para que los beneficios de dar este paso se conviertan en una realidad, las empresas del sector sólo necesitan superar, al menos, los tres siguientes obstáculos que expone IBM en un reciente estudio:

  • Falta de capacidad para recoger los datos necesarios.
  • Ausencia de una cultura data-driven, donde todas las personas sean conscientes de la importancia de compartir información.
  • Dificultad para entender cómo emplear analytics para mejorar resultados.

 

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