Summary:
El uso de inteligencia artificial (IA) para prevenir la falta de suministros de medicamentos está emergiendo como una solución crucial en el ámbito farmacéutico. La escasez de ciertos fármacos puede desencadenar consecuencias graves para la salud de los pacientes. Aproximadamente el 7% de los medicamentos que experimentaron problemas de suministro en 2023 resultaron ser insustituibles, lo que plantea desafíos significativos para anticipar y gestionar estas situaciones.
El Consejo General de Colegios Farmacéuticos (Cgcof) ha comenzado a implementar herramientas de IA, como el Machine Learning, en el Centro de Información Sobre el Suministro de Medicamentos (Cismed), con el objetivo de mejorar la capacidad de predicción. Mediante el análisis del comportamiento de las incidencias en el suministro de medicamentos, se busca anticipar posibles escaseces. Esto permitiría a los farmacéuticos planificar las dosis disponibles y priorizar su distribución a los pacientes más necesitados.
CISMED para ayudar a localizar medicamentos con problemas de suministro, que está trabajando para incorporar técnicas de machine learning, que, a partir del tratamiento y análisis de datos, permitirán mejorar los resultados obtenidos. Desde el Consejo General de Farmacéuticos se lidera un proyecto financiado por la Comisión Europea, junto a organizaciones farmacéuticas nacionales de Italia, Francia y Portugal para el intercambio de información sobre problemas de suministro de medicamentos, y que cuenta con
la colaboración de la Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios. Este proyecto comenzó en noviembre de 2019, y tomó como referencia el Centro de Información sobre el Suministro de Medicamentos (CISMED), reconocido entre las Mejores Prácticas Innovadoras en la Unión Europea.
Article written by Juan León García
08/02/2024
Source:
iSanidad
https://isanidad.com/272990/machine-learning-predecir-falta-suministro-medicamentos/