«La gestión del stock sanitario necesita más anticipación y la IA lo consigue»

Anticiparse para ser más eficientes. Este objetivo resulta determinante en cualquier área, pero más aún cuando se trata de Sanidad. Bajo ese desafío, Cardiva y Versia han desarrollado una solución tecnológica denominada «Predicción de demanda de materiales médicos», que ha ganado el premio del I Datatón de Euskadi, organizado por Basque Artificial Intelligence Center (BAIC) de la mano de IndeslA, la asociación industrial para el impulso de la economía del dato y la Inteligencia Artificial.

¿En qué consiste la solución «Predicción de demanda de materiales médicos»?

Se trata de aplicar la Inteligencia Artificial (IA) a los datos que tenemos a nuestro alcance sobre el consumo de materiales sanitarios y los depósitos de los hospitales. El objetivo es poder generar una predicción en base a la demanda estimada y al stock disponible para realizar una propuesta de pedido automático a 15 días vista.

¿Qué ventajas han observado que se logran con esto?

El principal beneficio que se obtiene es el de la disponibilidad del producto en todo momento, ya que, gracias a este modelo, nos anticiparíamos a las necesidades sanitarias y, en ningún caso, se pararía la actividad de los centros por falta de material.

¿Y eso también revertiría en la calidad del servicio?

El empleo de este tipo de herramientas permitirá mejorar el control de las existencias, ampliando la cantidad de aquellos productos sanitarios que más se usan y reduciendo los que se consumen menos. Gracias a este trabajo también hemos llegado a la conclusión de que podemos optimizar las rutas de reparto, con lo que conseguimos que el personal sanitario no tenga que hacer labores administrativas y, por tanto, dedique más tiempo a las funciones que realmente son imprescindibles. Gestionar el dato en tiempo real permite una mayor reacción y servicio al hospital.

¿Cómo surgió su creación?

Habíamos observado que se trataba de una necesidad existente, porque se ha demostrado que la gestión de stocks necesitaba un punto mayor de anticipación para evitar la falta de recursos. Tener una solución basada en la IA que nos ayude con algoritmos matemáticos a anticiparnos es un gran paso adelante.

¿La pandemia de la Covid-19 ha servido para aprender la lección en ese sentido?

Sí, sin duda. El coronavirus y algunos otros imprevistos posteriores, como por ejemplo las inclemencias meteorológicas provocadas por Filomena en algunas zonas de España, nos dejaron ver la necesidad de tener un buen control del stock de los materiales hospitalarios y lo que implica saber reaccionar ante picos de demanda. Pero también mostraron la importancia de una fabricación próxima y, en este último aspecto, Cardiva tiene la ventaja de que gran parte de la fabricación la tenemos en nuestro país, lo que nos ayuda a controlar los tiempos y las garantías de producción.

¿Cómo está cambiando la IA el abordaje sanitario?

Es un punto de inflexión determinante. Se trata de una palanca tecnológica vital de cara a encontrar tratamientos más efectivos, pero también para mejorar la calidad asistencial, ofrecer diagnósticos más rápidos y precisos. Y esto es válido tanto para enfermedades crónicas como para problemas de salud agudos. El resultado es que la IA mejorará la eficiencia y la productividad de la atención al paciente, dejando al profesional más tiempo para que se dedique a aportar su valor añadido.

La solución premiada la semana pasada en el I Datatón de Euskadi es una iniciativa piloto. ¿En qué punto está el proyecto?

Ahora hemos sentado las bases de esta propuesta con una simulación que ha arrojado muy buenos resultados. El próximo paso será ponerlo en marcha y llevarlo a la práctica. Para ello resulta imprescindible que se mantenga la colaboración público-privada.

¿Cuál cree que ha sido la razón por la que este proyecto se ha alzado con el primer premio?

Todos los retos presentados han sido muy potentes y bien definidos, pero quizá el éxito reside en que hemos sido capaces de transmitir el desafío y las conclusiones obtenidas de una manera muy sencilla, simulando la conversación entre amigos. Se ha realizado con un nivel de detalle justo, pero lo suficiente como para que se entienda el punto de partida del que salíamos con las herramientas que teníamos a nuestro alcance de IA, demostrando las conclusiones obtenidas y por dónde podríamos avanzar en un futuro.

¿Esta aplicación es extrapolable a otros sectores?

Sí, por supuesto. Esta solución se puede extrapolar a otros segmentos, porque se trata de anticiparse a una demanda determinada para optimizar la logística, la distribución y el almacenamiento de determinados productos.

¿Qué otros proyectos tienen entre manos?

Queremos extrapolar esta solución a nuestros propios almacenes y también para agilizar la relación con nuestros proveedores. La optimización de estos procesos resulta clave para ser más eficientes.