La inteligencia artificial transforma la gestión de la cadena de suministro farmacéutica

Investigadores de India, en un artículo publicado en Intelligent Hospital, analizan el impacto de la inteligencia artificial sobre la cadena de suministro farmacéutica. Con evidencia de China, Suiza e India, destacan beneficios en inventarios, predicción de consumo, impresión 3D y personalización terapéutica, frente a desafíos regulatorios y tecnológicos aún pendientes.
Intelligent Hospital

Investigadores de India, en un artículo publicado en Intelligent Hospital, analizan el impacto de la inteligencia artificial sobre la cadena de suministro farmacéutica. Con evidencia de China, Suiza e India, destacan beneficios en inventarios, predicción de consumo, impresión 3D y personalización terapéutica, frente a desafíos regulatorios y tecnológicos aún pendientes.

Introducción

En el complejo entramado que sostiene la producción y distribución de medicamentos, la cadena de suministro farmacéutica cumple un rol estratégico fundamental para la salud pública global. Su buen funcionamiento permite que los tratamientos lleguen a tiempo, en condiciones óptimas y con costos controlados, mientras que cualquier interrupción o ineficiencia puede derivar en desabastecimientos críticos, aumentos de precios o efectos negativos sobre la adherencia terapéutica. A diferencia de otras industrias, la cadena farmacéutica está sujeta a múltiples desafíos: productos sensibles a temperatura y humedad, estrictos marcos regulatorios, demanda variable e incluso inesperada, como ocurrió durante la pandemia de COVID-19.

En este contexto, la inteligencia artificial (IA) emerge como una tecnología transformadora. Su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos, anticipar patrones, automatizar decisiones y adaptarse a escenarios cambiantes la convierte en una herramienta clave para rediseñar los modelos de gestión de inventario, logística, producción y trazabilidad. El presente artículo fue realizado por un grupo de investigadores del GIET School of Pharmacy y Godavari Global University (Rajahmundry, India) y analiza, a través de estudios de caso en India, China y Suiza, cómo la IA puede aplicarse para optimizar la cadena de suministro farmacéutica, incluyendo innovaciones como la medicina personalizada y la impresión 3D.

Enfoque y Resultados

Los autores —Anil Kumar Vadaga, Uday Raj Dokuburra, Harmya Nekkanti, Sai Shashank Gudla y R. Kusuma Kumari— son investigadores indios vinculados a facultades de farmacia y ciencias computacionales de Andhra Pradesh, India. El trabajo evaluó el impacto de la IA en tres funciones clave: gestión de inventarios, supervisión de procesos y predicción de demanda. Se analizaron aplicaciones en hospitales de China, en la farmacéutica Roche (Suiza) y en compañías farmacéuticas de India.

En hospitales chinos, un sistema digital de inventario y compras automatizadas mejoró la eficiencia en 42,4 %, redujo la tasa de errores al 0,025 % y disminuyó el exceso de stock. En Roche, sensores conectados a inteligencia artificial optimizaron las operaciones logísticas, anticiparon fallas mecánicas y redujeron desperdicios. En India, la pandemia motivó una adopción intensiva de IA para enfrentar interrupciones logísticas y ajustar la producción a la demanda cambiante de medicamentos esenciales.

Los investigadores también analizaron el rol emergente de la medicina personalizada y la impresión 3D de fármacos. Estas innovaciones permiten fabricar medicamentos individualizados, reduciendo costos logísticos, tiempos de entrega y almacenamiento innecesario, aunque requieren nuevas infraestructuras como criopreservación, transporte especializado y marcos regulatorios más flexibles.

Discusión y Conclusión

La evidencia reunida por los autores indica que la inteligencia artificial aplicada a la cadena de suministro farmacéutica puede mejorar significativamente la eficiencia operativa, la resiliencia logística y la trazabilidad de medicamentos. En hospitales y empresas farmacéuticas de distintos países, la IA se ha implementado con resultados concretos: reducción de errores, optimización de inventarios, predicción de demanda y automatización de tareas críticas.

No obstante, la adopción a gran escala se ve limitada por barreras estructurales. La fragmentación de los datos entre actores, la escasa interoperabilidad, la falta de personal capacitado en sistemas inteligentes, y las restricciones regulatorias vigentes dificultan su implementación sostenida. Además, los algoritmos pueden reproducir sesgos y requieren sistemas de validación ética y técnica para garantizar su confiabilidad, sobre todo en aplicaciones clínicas sensibles como la medicina personalizada.

Las experiencias documentadas en India, China y Suiza demuestran que la IA ya está contribuyendo a fortalecer cadenas de suministro más adaptables, transparentes y centradas en la necesidad clínica. Consolidar estos avances requerirá políticas integradas de inversión, formación profesional, regulación tecnológica y colaboración público-privada.

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