El análisis de Big Data llega a distribuidores y cadenas de farmacias

El uso de data mining comienza a cambiar los modelos de almacenamiento de fármacos y sistemas de distribución farmacéuticos.

Cluster Salud y Binghamton University. El manejo de stocks en los distribuidores farmacéuticos o droguerías y en las bodegas de las grandes cadenas de farmacias, en especial cuando de naciones grandes y extensas geográficamente se trata, no puede ser ya un terreno donde reinen la intuición o las conclusiones sacadas, por un par de personas, de un mar de papeles, mails o archivos electrónicos. Es cierto, en EE.UU. existen sistemas como el Robotic Prescription Dispensing System (RPDS), pero su uso dista de ser el óptimo.

De hecho, para un grupo de investigadores, existe soluciones mejores. Se trata de un grupo integrado por Sang Won Yoon, profesor asistente de ciencias de sistemas e ingeniería industrial de la Universidad de Binghamton; Norma Khader, estudiante de doctorado en la Universidad de Binghamton y el investigador asociado graduado del Instituto Watson para Sistemas de Excelencia (WISE); y Alecia Lashier, directora de ingeniería de sistemas de software en la empresa Innovation Associates, quienes desarrollaron
enfoques novedosos en busca de mejorar las estrategias de automatización y gestión de farmacia.

Para hacerlo aplicaron la técnica de asignación de ubicaciones óptimas de cumplimiento para determinados medicamentos en función de su frecuencia de asociación con otros medicamentos, lo que mostró efectos positivos sustanciales. Por ejemplo, se demostró cómo el método reduce el costo global de procesamiento de las recetas y mejoró la gestión de inventario de medicamentos de la farmacia.

“En esta investigación, aplicamos análisis de Big Data para mejorar la eficiencia de la automatización y gestión de farmacia, encontrando diferentes reglas y patrones de los medicamentos suscritos”, dice Yoon. “Adicionalmente, podemos aplicar esta investigación para mejorar tanto la automatización y gestión de farmacia, y para ayudarnos a entender, a futuro, los temas de fidelidad y continuidad de los pacientes con las medicaciones”.

“El trabajo publicado en este paper ofrece un gran ejemplo de cómo la industria y el mundo académico pueden trabajar juntos para resolver los complejos problemas de la vida real. Nuestra asociación con Innovation, un líder en la automatización de farmacia, proporciona a nuestros estudiantes graduados y profesores de grandes oportunidades para poner a prueba algunos de sus algoritmos desarrollados recientemente”, agrega sobre el proyecto, Mohammad Khasawneh, profesor y director de Sistemas de Ciencia e Ingeniería Industrial en la Universidad de Binghamton, y también director asociado del (Instituto Watson de Sistemas de Excelencia (BU WISE). Quien añade: “Además de lograr un retorno significativo de la inversión para nuestros socios de la industria, los esfuerzos de colaboración de este tipo son, de hecho, críticos para nuestra misión educativa en la universidad”.

En busca de difundir los resultas y de promover este tipo de asociaciones, dos de los socios en el desarrollo, Innovation y BU WISE, llevarán a cabo un simposio de dos días en la Universidad de Binghamton (los 9 y 10 de abril próximos). El evento, llamado “Explorando con éxito el cambio de gestión en las operaciones de la farmacia”, aprovechará y comparará las múltiples metodologías y lecciones probadas del sector, y las relacionará con las operaciones de la farmacia. La discusión también considerará una amplia gama de diferentes enfoques, objetivos, prioridades, tecnologías y herramientas que les permitan a las farmacias adaptarse a los cambios y mejorar de manera más eficaz sus operaciones.

En la imagen: Sang Won Yoon, profesor asistente de ciencias de sistemas e ingeniería industrial en la Universidad de Binghamton, en Vestal, estado de Nueva York.