En el panorama en constante evolución de la adquisición en salud y la sostenibilidad, la Compra Basada en Valor (CBV) y las iniciativas de Environmental, Social, and Governance (ESG) representan dos pilares interconectados pero a menudo ambiguos de transformación.

La CBV busca cambiar el paradigma de las adquisiciones en salud, pasando de enfoques basados en el costo a estrategias orientadas al valor, poniendo énfasis en los resultados de los pacientes, la eficiencia y la calidad. Por otro lado, el ESG engloba la integración de consideraciones ambientales, sociales y de gobernanza en las estrategias organizativas, garantizando la sostenibilidad a largo plazo y prácticas operativas éticas.

Las organizaciones enfrentan cada vez más la necesidad de equilibrar la eficiencia de costos, la sostenibilidad y los resultados centrados en los pacientes. Sin embargo, esta tarea se complica por marcos fragmentados y la falta de estándares unificados, lo que obliga a las organizaciones a interpretar y adaptar principios amplios a sus estrategias específicas de adquisición. Por ejemplo, equilibrar los ahorros de costos a corto plazo con los impactos ambientales a largo plazo o alinear modelos de atención centrados en el paciente con las demandas de sostenibilidad financiera requiere un enfoque multidimensional para cerrar estas brechas.

Las capacidades impulsadas por la inteligencia artificial (IA) de Vamstar están en el centro de este desafío, ofreciendo claridad y orientación en un entorno complejo.

Comprender la ambigüedad

Aunque la CBV y el ESG se basan en objetivos nobles, como mejorar los resultados de los pacientes y garantizar la sostenibilidad a largo plazo, ambos traen consigo ambigüedades inherentes:

La definición en evolución de la CBV:
La CBV cambia el enfoque del precio al valor, pero lo que constituye “valor” a menudo varía entre las partes interesadas: proveedores de atención médica, proveedores y pacientes. La falta de métricas estandarizadas dificulta la definición del éxito. Algunos actores utilizan métricas como los resultados de los pacientes, los puntos de referencia de eficiencia de costos o los indicadores de impacto ambiental, pero estos varían significativamente. Establecer directrices universales o marcos colaborativos podría ayudar a proporcionar una definición más clara y práctica del valor.

La desconexión operativa del ESG:
A pesar de su creciente importancia, el ESG a menudo tiene dificultades para integrarse perfectamente en las estrategias de adquisición. Las empresas enfrentan obstáculos para alinear los procesos operativos con objetivos de sostenibilidad a gran escala, especialmente en lo que respecta al seguimiento de datos o la demostración de impactos tangibles.

Esta doble ambigüedad deja a las organizaciones de salud con preguntas clave: ¿Cómo medimos el éxito en la CBV? ¿Cómo se traducen los principios ESG en prácticas de adquisición? Y lo más importante: ¿Cómo pueden trabajar juntos estos dos enfoques?

Vamstar: Iluminando el camino

En Vamstar, consideramos que la ambigüedad en la CBV y el ESG no es un obstáculo, sino una oportunidad para la innovación. Nuestras soluciones basadas en IA, como ValueGPT, están diseñadas para optimizar la intersección de estos marcos, permitiendo a las organizaciones de salud tomar decisiones basadas en datos que generen resultados medibles.

• Armonización de datos: Con IA avanzada, consolidamos y clasificamos conjuntos de datos diversos, transformando información fragmentada en conocimientos prácticos para estrategias de CBV y ESG.
• Mapeo de evidencias: Nuestras herramientas mapean evidencias clínicas y de sostenibilidad, proporcionando una visión clara de cómo las decisiones de adquisición afectan los resultados de los pacientes y la conformidad con el ESG.
• Seguimiento de políticas: Con análisis en tiempo real de normativas globales y regionales, ayudamos a las organizaciones a alinear sus estrategias de adquisición con estándares en evolución para la sostenibilidad y la medición del valor.

Creando un marco unificado

La convergencia entre la CBV y el ESG no es solo un desafío; es una necesidad para el futuro de la atención médica. En Vamstar, abogamos por un enfoque integrado en el que las decisiones de adquisición estén informadas por métricas de valor y sostenibilidad.

Nuestras soluciones permiten a las partes interesadas:

• Definir métricas claras: Establecer criterios robustos y transparentes para evaluar el valor y la sostenibilidad en los procesos de adquisición.
• Fortalecer la colaboración: Fomentar alianzas más sólidas entre proveedores, prestadores de servicios y responsables políticos a través de datos compartidos y objetivos unificados.
• Impulsar la responsabilidad: Garantizar que cada decisión se alinee con los resultados de los pacientes y los objetivos de sostenibilidad a largo plazo.

El camino a seguir

Las organizaciones de salud deben evolucionar de la ambigüedad a la acción. El futuro requiere soluciones que no solo aborden las complejidades actuales, sino que también anticipen los desafíos del mañana. En Vamstar, estamos comprometidos a cerrar la brecha entre la CBV y el ESG, transformando estos marcos en estrategias accionables e impactantes que impulsen cambios medibles.

Nuestro enfoque no se trata solo de simplificar procesos, sino de crear un cambio de paradigma donde la sostenibilidad y el valor se integren sin problemas. Con herramientas avanzadas como ValueGPT, ayudamos a las organizaciones a alinear sus estrategias de adquisición con los estándares globales mientras fomentamos la innovación y la responsabilidad. Esto asegura no solo el cumplimiento, sino también contribuciones significativas al ecosistema de atención médica.

El camino puede ser complejo, pero con las herramientas adecuadas, asociaciones colaborativas y una mentalidad orientada al futuro, la ambigüedad de la CBV y el ESG se convierte en una oportunidad de liderazgo. Vamstar está aquí para guiar ese camino, permitiendo a las organizaciones de salud lograr un crecimiento sostenible y orientado al valor que beneficie a pacientes, partes interesadas y al planeta.

En el siempre cambiante panorama del mercado farmacéutico europeo, los proveedores que manejan el poder de la inteligencia de mercado impulsada por la IA obtienen una ventaja crítica. Los métodos tradicionales tienen dificultades para proporcionar información oportuna y basada en datos, lo que dificulta la toma de decisiones informadas sobre el desarrollo de productos, la fijación de precios y el marketing. La IA abre una puerta de acceso a información valiosa que permite a los proveedores navegar por este entorno dinámico con confianza.

Tecnologías transformadoras en el panorama farmacéutico

En el dinámico panorama de la tecnología, la utilización de herramientas revolucionarias como el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el aprendizaje automático (AM) y la IA generativa presenta un sinfín de oportunidades de transformación. Estamos a punto de pasar de los métodos convencionales de investigación de mercado basados en muestras a una era impulsada por la inteligencia de datos en tiempo real. En la actualidad, una plétora de soluciones impulsadas por la IA permite a los proveedores tomar decisiones estratégicas con conocimiento de causa que trascienden las limitaciones de los enfoques tradicionales.

En el panorama actual, ciertas funcionalidades como el seguimiento de precios netos, el seguimiento de ventas institucionales, el descubrimiento, la inteligencia y la gestión de licitaciones son cada vez más factibles gracias a la aplicación de herramientas de aprendizaje automático (ML) y procesamiento del lenguaje natural (NLP). En particular, estas herramientas se han generalizado entre los proveedores farmacéuticos y se han convertido en activos indispensables para las organizaciones que operan en este sector.

Revolucionar la gestión de la cadena de suministro sanitaria con soluciones de nomenclatura y clasificación basadas en IA

En el ámbito de la atención sanitaria, la gama de suministros médicos es muy amplia y abarca desde instrumental quirúrgico hasta vendas, desempeñando un papel crucial en las operaciones de los centros sanitarios. La clasificación, denominación y codificación precisas de estos suministros son fundamentales para diversas funciones, como el abastecimiento, el seguimiento, la facturación, los pedidos, la gestión de inventarios y, lo que es más importante, para garantizar la seguridad de los pacientes.

Sin embargo, la cadena de suministros médicos se enfrenta a importantes retos, como unos costes de transacción exorbitantes (hasta 4 veces superiores a los de otros sectores), un despilfarro considerable (por ejemplo, 5.000 millones de dólares en EPI COVID-19 considerados «inutilizables») y un gasto mundial excesivo en atención inadecuada (que oscila entre el 10% y el 34% del gasto sanitario en los países OCED2).

La complejidad de la nomenclatura y la clasificación se debe a varios factores:

1. Complejidad, diversidad y cuestiones de normalización: La naturaleza diversa de los suministros médicos, unida a especificaciones únicas, complica la clasificación. La falta de convenciones normalizadas de denominación y categorización entre fabricantes o países agrava aún más el problema.

2. Evolución continua de los productos: Los avances en tecnología médica introducen nuevos productos con regularidad, lo que exige actualizaciones constantes de los sistemas de clasificación.

3. Superposición de categorías: Algunos suministros pueden encajar en múltiples categorías, dando lugar a confusión en la clasificación adecuada.

4. Errores humanos, escala y destreza: Los errores manuales de introducción y categorización, junto con la necesidad de formación continua del personal, contribuyen a las clasificaciones erróneas.

5. Requisitos normativos y de conformidad: Las diferentes normativas de las distintas regiones o países afectan a la clasificación y exigen la compatibilidad con diferentes sistemas.

6. Interoperabilidad e integración: La comunicación fluida entre los sistemas de los centros sanitarios requiere sistemas de clasificación compatibles, especialmente con la presencia de sistemas heredados.

Hacer frente a estos retos implica una combinación de tecnología, formación y planificación meticulosa. Las soluciones incluyen la inversión en sistemas modernos de gestión de inventarios, la formación continua del personal, la colaboración con proveedores para la estandarización y la revisión y actualización periódicas de los sistemas de clasificación. La automatización de este proceso a escala global es esencial, y tecnologías emergentes como big data, IA generativa y análisis de gráficos ofrecen soluciones viables.

Aunque ChatGPT-4 puede destacar en el resumen de textos, su aplicación para la correspondencia entre códigos ha demostrado ser ineficaz, lo que ha dado lugar a la asignación de códigos de clasificación incorrectos, lo que se conoce como alucinación3. Vamstar, sin embargo, presenta una solución que combina la IA generativa, el procesamiento del lenguaje natural y los grafos de conocimiento para abordar estos retos con eficacia.

Las innovadoras plataformas de Vamstar utilizan la ciencia de datos en profundidad y la IA en los sectores sanitario y de tecnología médica. Con experiencia, financiación y colaboraciones, Vamstar ha desarrollado soluciones para estandarizar y automatizar los catálogos de productos sanitarios, aprovechando la información de diversas fuentes para mejorar la contratación, la licitación y la toma de decisiones de compra.

El núcleo de la solución de Vamstar reside en la creación de la mayor base mundial de conocimientos sobre sanidad y ciencias de la vida. Al interconectar compradores, proveedores, productos, servicios y dispositivos médicos a escala mundial, la plataforma de Vamstar facilita el emparejamiento automático de asignaciones y clasificaciones de códigos y productos con una precisión y escalabilidad sin precedentes.

Las ventajas del enfoque de Vamstar incluyen la correspondencia altamente escalable y precisa de código a código, la asignación de código a producto, la comparación de producto a producto, el resumen de producto a evidencia y la correspondencia de producto a oportunidad. Al integrar a la perfección la IA generativa, la PNL y los gráficos de conocimiento, Vamstar permite a las partes interesadas del sector sanitario tomar decisiones informadas y agilizar los procesos de la cadena de suministro.

En conclusión, Vamstar es una solución B2B líder en el sector de la salud y las ciencias de la vida impulsada por la IA, que revoluciona la gestión de la cadena de suministro del sector sanitario. A través de los macrodatos y el aprendizaje automático, Vamstar facilita el aprovisionamiento inteligente, una licitación más rápida, la contratación simplificada, las oportunidades en tiempo real y la inteligencia integrada, impulsando en última instancia la eficiencia y el ahorro de costes en todo el ecosistema sanitario.

1. https://committees.parliament.uk/committee/127/public-accounts-committee/news/171306/4-billion-of-unusable-ppe-bought-in-first-year-of-pandemic-will-be-burnt-to-generate-power/
2. https://www.oecd.org/els/health-systems/health-expenditure.htm
3. https://cybernews.com/tech/chatgpts-bard-ai-answers-hallucination/ – https://en.wikipedia.org/wiki/Hallucination_(artificial_intelligence)

El uso de la IA está creciendo en los sectores farmacéutico y de tecnología médica, ya que las empresas intentan aumentar sus márgenes operativos en medio de los retos económicos. Los futuros vencedores utilizarán la IA para mejorar el rendimiento y detectar tendencias y señales que moldearán los mercados venideros. Además, hay numerosos proyectos piloto en marcha en todo el sector. En los últimos tres años, hemos mantenido más de mil conversaciones y llevado a cabo múltiples implantaciones y proyectos de nuestra plataforma de IA en licitaciones, fijación de precios, acceso al mercado y ventas.

A continuación figuran los 50 principales casos de uso (ordenados alfabéticamente):

1. Informes automatizados: Genere informes de ventas automáticamente.
2. Predicción de la tasa de éxito de las licitaciones: Estime la probabilidad de ganar una licitación.
3. Análisis de la competencia: Supervise y analice las estrategias de la competencia.
4. Análisis de rentabilidad: Evaluar la rentabilidad de los productos.
5. Previsión de la demanda: Predecir la demanda basándose en datos de licitaciones.
6. Análisis de descuentos: Evalúe el impacto de los descuentos en la rentabilidad.
7. Automatización de documentos: Generación automática de documentos de licitación.
8. Integración del comercio electrónico: Plataformas de venta en línea impulsadas por IA y armonización de datos ERP.
9. Análisis de datos históricos: Analice los datos de licitaciones anteriores en busca de patrones.
10. Tendencias históricas de precios: Análisis de datos de precios anteriores para obtener información.
11. Gestión de inventarios: Predecir las necesidades y la escasez de inventario.
12. Puntuación de clientes potenciales: Dé prioridad a los clientes potenciales basándose en datos.
13. Análisis de precios de licencias: Establezca los precios de los acuerdos de licencia.
14. Análisis de márgenes: Analizar los márgenes de beneficio de las ofertas de licitación.
15. Estrategia de entrada en el mercado: Analizar las mejores rutas para entrar en nuevos mercados.
16. Predicciones de crecimiento del mercado: Predecir las tasas potenciales de crecimiento del mercado.
17. Segmentación de mercados: Segmentar mercados para enfoques específicos.
18. Análisis de la cuota de mercado: Basado en licitaciones ganadas y perdidas.
19. Análisis de tendencias de mercado: Predecir y adaptarse a las nuevas tendencias del mercado.
20. Marketing multicanal: Coordinación de campañas en todos los canales.
21. Análisis de precios de nuevos productos: Determinar los precios para el lanzamiento de nuevos productos.
22. Gestión de pedidos: Automatice el procesamiento de los pedidos de los clientes.
23. Análisis del acceso de los pacientes: Comprender la accesibilidad de los pacientes a los productos.
24. Análisis del impacto de las políticas: Predecir el impacto de las políticas sanitarias.
25. Análisis de la salud de la población: Conocer las tendencias sanitarias de la población.
26. Vigilancia posterior a la comercialización: Supervisar los productos después de su lanzamiento.
27. Análisis predictivo de precios: Predecir futuros resultados de precios.
28. Detección de anomalías en los precios: Detecte y corrija errores de fijación de precios.
29. Algoritmos de optimización de precios: Desarrollo de algoritmos para la toma de decisiones automatizada de precios.
30. Segmentación de precios: Establezca precios diferentes para distintos segmentos de clientes.
31. Pruebas A/B de precios: Pruebe diferentes precios para determinar la mejor estrategia.
32. Análisis de contratos de precios: Analice y optimice los contratos de fijación de precios.
33. Simulación de precios: Simular escenarios de precios para predecir resultados.
34. Optimización de la estrategia de precios: Determinar el precio de oferta óptimo.
35. Recomendaciones de productos: Para los representantes de ventas durante las reuniones con los clientes.
36. Gestión de presupuestos: Generación automática de presupuestos.
37. Análisis en tiempo real: Proporciona datos de ventas en tiempo real.
38. Análisis de datos de licitación en tiempo real: Perspectivas en tiempo real durante la licitación.
39. Análisis de rebajas: Evalúe el impacto de los descuentos en la estrategia general de precios.
40. Guías de ventas: Estrategias de ventas generadas por IA.
41. Impacto de la cadena de suministro en la fijación de precios: Analice cómo los factores de la cadena de suministro afectan a la fijación de precios.
42. Sistemas de alerta de licitaciones: Notifique a los equipos las licitaciones relevantes.
43. Limpieza de datos de licitaciones y gestión de CRM: Limpie y refine los datos de las licitaciones.
44. Visualización de datos de licitaciones: Herramientas visuales para datos de licitaciones.
45. Modelización financiera de licitaciones: Modelización de los aspectos financieros de las licitaciones.
46. Análisis del mercado de licitaciones: Análisis de mercados de licitación específicos.
47. Predicción de resultados de licitaciones: Predecir el resultado de las ofertas presentadas.
48. Predicción de licitaciones: Predecir las próximas oportunidades de licitación.
49. Informes de licitaciones: Generación automatizada de informes de licitación.
50. Precios basados en el valor: Ponga precio a los productos en función del valor percibido.

If you would like to learn more, please reach to me directly at praful@vamstar.io

El panorama europeo de la tecnología médica está experimentando un cambio significativo. Los factores ASG ya no son meras palabras de moda; se están convirtiendo rápidamente en consideraciones esenciales para las estrategias de gestión de cuentas clave (KAM). Los hospitales, los proveedores de atención sanitaria y otras cuentas clave dan cada vez más prioridad a las asociaciones con empresas de tecnología médica que demuestran un sólido rendimiento en materia de ASG.

Cada vez son más las instituciones sanitarias europeas que integran criterios ASG en sus decisiones de compra. Una encuesta de Bain & Company revela que el 82 % de los responsables alemanes de la toma de decisiones en materia de compras sanitarias esperan que los criterios ASG adquieran aún más importancia en los próximos cinco años.

El reciente estudio de Vamstar sobre el uso de criterios ASG en las licitaciones de tecnología médica en toda Europa puso de relieve el aumento del uso de criterios obligatorios y de valor añadido en toda Europa. Una de las observaciones fue la incoherencia inherente en los objetivos, los criterios y el lenguaje.

La rápida integración y diversificación de las cláusulas ASG por parte de los compradores presenta un reto formidable a la hora de evaluar los riesgos asociados. La falta de uniformidad en los criterios y el lenguaje empleados por varios compradores, incluso dentro de una misma provincia, supone un obstáculo importante para los proveedores. Los compradores presentan puntos focales diversos en lo que respecta a los aspectos E, S y G, así como a los ámbitos de los productos dictados por sus pautas de consumo y los marcos normativos locales. Esta divergencia se traduce en una falta de unificación de criterios entre los compradores, lo que complica el proceso de evaluación.

Las organizaciones muestran una gran diversidad en sus objetivos, cada una de las cuales hace hincapié en distintas áreas de interés, como la reducción de la huella de carbono, la gestión de residuos, la durabilidad de los productos, la inclusión social, la lucha contra el trabajo infantil y la protección de la privacidad de los datos. Además, existe una notable deficiencia en la comprensión por parte de los compradores de los métodos para garantizar el cumplimiento de los criterios ASG. En consecuencia, los proveedores se enfrentan a retos a la hora de proporcionar la información requerida de forma coherente debido a la variedad de formatos y estructuras que buscan los compradores.

El aumento exponencial de la utilización de criterios ASG, en particular los relativos a las preocupaciones medioambientales, en todos los países, ha incrementado el riesgo de pérdida de ingresos. Se prevé que esta tendencia persista y se intensifique hasta 2026, especialmente en Europa.

La utilización de criterios, idiomas y requisitos varía no sólo entre países o regiones, sino también entre compradores individuales. En consecuencia, surge la necesidad de hacer un seguimiento de la información pertinente para todas las cuentas clave con el fin de discernir las tendencias predominantes.

Los proveedores deben alinear su gestión de cuentas clave con los requisitos ASG para mejorar la gestión de riesgos y cultivar una estrategia de diferenciación de productos. Dado que, en la mayoría de los mercados, un pequeño número de cuentas clave contribuye significativamente a la generación de ingresos, cualquier alteración en la política ASG plantea tanto riesgos como oportunidades. Es imprescindible disponer de un rastreador ESG que proporcione información detallada sobre la evolución de los requisitos de compra.

En el sector de la tecnología médica, donde la innovación se cruza con la salud y el bienestar humanos, las consideraciones ASG revisten una gran importancia. La integración de los ASG en las estrategias de gestión de cuentas clave aportaría las siguientes ventajas:

1. Crear confianza y credibilidad: La incorporación de los principios ASG en las estrategias KAM fomenta la confianza y la credibilidad con las cuentas clave. Alinear los objetivos ASG de los compradores con los de los proveedores de servicios sanitarios, las instituciones y los organismos reguladores.

2. Mitigación de riesgos y cumplimiento: La integración de ESG en las estrategias de KAM permite a las empresas identificar y mitigar los riesgos potenciales de manera más eficaz. Al abordar de forma proactiva los riesgos medioambientales, como la contaminación o el agotamiento de los recursos, las empresas pueden evitar multas reglamentarias y daños a su reputación.

3. Impulsar la innovación y la diferenciación: La inclusión de consideraciones ASG en las estrategias KAM estimula la innovación y la diferenciación en el sector de la tecnología médica.

4. Mejorar las relaciones a largo plazo: Las estrategias KAM exitosas se basan en relaciones a largo plazo y mutuamente beneficiosas con las cuentas clave. Mediante la integración de los principios ASG en estas relaciones, las empresas pueden profundizar el compromiso y fomentar la lealtad entre las partes interesadas clave.

5. Reducción de costes: Las prácticas sostenibles pueden suponer un ahorro de costes gracias a la reducción de residuos, la eficiencia energética y el abastecimiento responsable.

Conclusión

En el dinámico panorama europeo de la tecnología médica, la integración de los ASG en su estrategia KAM ya no es opcional. Es un imperativo estratégico para crear asociaciones sostenibles a largo plazo con cuentas clave. Al comprender las prioridades de sus cuentas clave, alinear sus esfuerzos con sus necesidades y construir una narrativa ESG basada en datos, las empresas de tecnología médica pueden consolidar su posición en un mercado en rápida evolución.