Utilizando big data para transformar a logística farmacêutica

Veja como o uso de big data e dispositivos com sensores nas cadeias de suprimentos está transformando a logística farmacêutica e criando soluções mais personalizadas para os pacientes
Veja como o uso de big data e dispositivos com sensores nas cadeias de suprimentos está transformando a logística farmacêutica e criando soluções mais personalizadas para os pacientes

Com bilhões de dólares em medicamentos e dispositivos médicos circulando pela cadeia de suprimentos global todos os anos, fabricantes e seus fornecedores de logística estão ansiosos para integrar novas tecnologias, de diferentes campos, para melhorar o desempenho e baixar os custos de suas operações. Embora a integração de inteligência artificial no setor ainda seja incipiente, os grandes volumes de dados capturados por um número crescente de dispositivos com sensores que passam pelas cadeias de suprimentos popularizaram o uso de big data e análise de dados (analytics) na logística do setor de saúde.

Ferramentas de big data são capazes de processar grandes quantidades de dados, de diferentes formatos e fontes, e permitem que os cientistas identifiquem padrões e lacunas que poderiam sugerir oportunidades de ganho de eficiência e receita, potenciais problemas ou vantagens competitivas que, do contrário, talvez não fossem detectadas. Embora a maioria dos dados gerados seja armazenada e usada para fins de documentação, planejamento e previsões de rotina, as empresas estão aprendendo a usar esses dados para apoiar iniciativas estratégicas e criar modelos preditivos para diferentes cenários. O uso mais eficaz de dados na cadeia de suprimentos também facilita a elaboração de análises comparativas internas e em relação à concorrência.

Por exemplo, os fabricantes e os fornecedores em sua cadeia de suprimentos podem processar dados em tempo real por meio de análise descritiva para revelar padrões operacionais. Posteriormente, podem usar análise preditiva para prever corretamente a possível evolução de sua cadeia de suprimentos. Já a análise prescritiva pode ser usada para desenvolver estratégias para reduzir e solucionar o risco das vulnerabilidades identificadas.

Os serviços de logística, antes considerados um aspecto mais tático das operações da cadeia de suprimentos, estão evoluindo rapidamente devido à integração de análise de dados. Essas operações geram grandes volumes de dados, como localização das remessas e dos veículos, data e hora de uma atividade, alertas de status das remessas e dados específicos de um cliente, por exemplo. Outros dados comuns a muitos produtos do setor de saúde são temperatura da remessa, códigos de lote e horário e local da coleta e entrega.

Desenvolvendo insights para a gestão da temperatura
Variações na temperatura durante o trânsito fazem com que a indústria farmacêutica mundial perca mais de 15 bilhões de dólares em produtos todos os anos. Mais de 60% dessa perda acontece durante o transporte dos produtos. Isso é especialmente verdade na cadeia de suprimentos do setor de saúde, onde até as menores variações de temperatura podem afetar a integridade de um produto. Para reduzir esse problema, os fornecedores da cadeia de suprimentos e seus clientes, fabricantes de produtos, estão usando big data e analytics para identificar os momentos e locais onde a probabilidade de haver variações no controle de temperatura é maior. O estudo de dados históricos pode ajudá-los a adotar embalagens mais apropriadas e a usar instalações e transporte da cadeia fria, enquanto a análise de dados em tempo real pode detectar remessas específicas que precisam de intervenção imediata para evitar a perda do produto.

Embora os dados sobre as remessas em si sejam, previsivelmente, os mais usados quando o objetivo é otimizar a cadeia de suprimentos, os prestadores de serviços também estão avaliando atentamente os dados de ativos de armazenamento e transporte. Muitos espaços usados para transportar e armazenar carga precisam manter níveis constantes de temperatura, pressão, umidade e exposição à luz. Normalmente, os produtos de cuidados de saúde não podem ser guardados junto com outros produtos; nesse aspecto, o uso de processos baseados em dados aptos a controlar a organização e o armazenamento dos lotes das remessas é uma medida valiosa. Quando equipados com sensores inteligentes e sistemas de diagnóstico, os veículos de entrega de um prestador de serviços da cadeia de suprimentos conseguem gerar dados sobre seu desempenho, localização e disponibilidade. Por fim, ferramentas analíticas aplicadas a esses dados podem contribuir para tomadas de decisão de manutenção preventiva de veículos, redução de deterioração e danos e racionalização de rotas de entrega em tempo real.

Visibilidade de ponta a ponta do supply chain
A visibilidade total e em tempo real da cadeia de suprimentos do setor de saúde pode ajudar um fabricante a reduzir perdas decorrentes de medicamentos falsificados, roubo, dano e deterioração. Futuramente, as soluções de big data integrarão dados de vários canais, como fabricantes, transportadoras, fornecedores, operadores logísticos 3PL e instalações de terceiros para descrever cada passo do produto durante seu ciclo de vida, permitindo que os stakeholders identifiquem e solucionem os pontos sensíveis ao longo do caminho.

Nos sistemas de saúde de muitos países desenvolvidos, cerca de 15% dos medicamentos entregues em hospitais e outras unidades de saúde perdem a validade antes de serem usados. Isso é atribuído, em grande parte, à falta de profissionais qualificados para fazer a gestão do estoque de medicamentos nesses locais. Felizmente, a análise preditiva tem se provado extremamente útil para melhorar o controle de estoque, o planejamento da armazenagem e a gestão geral de inventário. Por exemplo, sistemas automatizados de rastreamento podem reduzir a necessidade de controle manual de inventário e diminuir consideravelmente as perdas com medicamentos vencidos ou deteriorados, uma vez que os profissionais podem ser alertados proativamente do status dos produtos que têm em estoque. Com os dados de inventário digitalizados, as unidades de saúde conseguem elaborar diferentes relatórios com mais rapidez e precisão, o que as ajuda a atender os requisitos de credenciamento e dos órgãos reguladores do governo.

Historicamente, os dados gerados a partir da cadeia de suprimentos de medicamentos e dispositivos médicos têm servido, principalmente, como um mapeamento unidirecional do ponto de origem do produto até seu consumo pelo paciente ou unidade de saúde. Entretanto, com o início da popularização da medicina personalizada, a composição, o acondicionamento e a entrega de muitos produtos de saúde serão bastante influenciados por dados vindos dos próprios clientes. Esses dados poderiam estar relacionados a exigências clínicas, preferências do cliente ou local de uso preferido. Combinando esses dados com outras informações das operações da cadeia de suprimentos, os fabricantes e seus fornecedores de logística conseguirão criar soluções mais customizadas com potencial de levar novos avanços aos pacientes.

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