Los suministros médicos incluyen una amplia gama de productos, desde instrumentos quirúrgicos hasta vendas, que se utilizan en los centros sanitarios. Clasificar y asignar correctamente códigos a estos suministros médicos es fundamental para el abastecimiento, el seguimiento, la facturación, los pedidos, la gestión de inventarios y la seguridad de los pacientes.

Entre los principales retos cabe citar el elevado coste de las transacciones de la cadena de suministro sanitaria (hasta 4 veces superior al de otros sectores) y los importantes residuos generados, como los 5.000 millones de dólares en EPI COVID-19 considerados «inutilizables». Además, en todo el mundo, entre el 10% y el 34% del gasto sanitario de los países de la OCDE se desperdició en cuidados inadecuados.

Hemos desglosado el reto en código a código, código a producto, producto a producto, producto a pruebas y producto a oportunidades. En concreto

• De código a código: suponga que tiene un código como CPV y quiere compararlo con su propio código interno o con otros códigos como UNSPSC.
• Código a producto: imagine que, como comprador, incorpora a un nuevo proveedor con 30.000 artículos o artículos a los que necesita asignar categorías. Como proveedor, necesito filtrar o asignar un código de comprador a mis productos.
• Producto a producto: como comprador tengo muchos productos en mi cesta de la compra, de diferentes marcas o proveedores, ¿cómo puede comparar los productos para encontrar otros similares? Como proveedor, ¿cómo puedo entender el panorama del mercado?
• De producto a evidencia: ahora, como comprador, quiere examinar la evidencia clínica de muchos artículos, ¿cómo lo hace actualmente? como proveedor, quiero ver lo que hacen mis competidores.
• Producto-oportunidad: como comprador quiero ver los productos del proveedor, o como proveedor quiero ver las oportunidades en las que puedo participar o que están haciendo mis competidores

He aquí una selección de las complejidades que entraña la clasificación:

• Complejidad, diversidad y problemas de normalización: La enorme variedad de suministros médicos, cada uno con sus propias especificaciones, hace que la clasificación sea complicada. Diferenciar entre productos con pequeñas variaciones puede resultar complicado. Es posible que no existan convenciones normalizadas para la denominación y categorización de los productos sanitarios, sobre todo entre distintos fabricantes o países. Los distintos proveedores pueden utilizar nombres, códigos o especificaciones diferentes para productos similares, lo que dificulta el mantenimiento de una clasificación normalizada.
• Evolución continua de los productos: A medida que avanza la tecnología médica, se introducen constantemente nuevos productos en el mercado. Mantener actualizados los sistemas de clasificación se convierte en una tarea continua.
• Superposición de categorías: Algunos suministros médicos pueden encajar en varias categorías, lo que genera confusión sobre su correcta clasificación.
• Errores humanos, escala y habilidad: Pueden producirse errores en los procesos manuales de introducción o categorización, que den lugar a clasificaciones erróneas. Es necesario formar al personal para que comprenda y utilice correctamente el sistema de clasificación, y esta formación debe actualizarse a medida que evoluciona el sistema.
• Requisitos reglamentarios y de conformidad: Las distintas regiones o países pueden tener normativas diferentes en relación con los suministros médicos, lo que puede afectar al modo en que deben clasificarse o codificarse. En entornos multinacionales, la traducción y la localización pueden complicar aún más la clasificación.
• Interoperabilidad e integración: Los distintos sistemas de un centro sanitario, como la facturación, la historia clínica electrónica y la gestión de inventarios, deben comunicarse sin fisuras. Las discrepancias en las clasificaciones de códigos pueden provocar problemas en esta integración. Es posible que los sistemas heredados de los hospitales o centros sigan basándose en sistemas de clasificación obsoletos, lo que puede dar lugar a discrepancias a la hora de integrarlos con sistemas o proveedores más recientes. Los sistemas de clasificación deben ser compatibles con los sistemas de gestión de inventario para garantizar un seguimiento perfecto del uso de los suministros médicos y de las necesidades de reposición.

Hacer frente a estos retos requiere una combinación de tecnología, formación y planificación cuidadosa. Las soluciones pueden incluir la inversión en sistemas modernos de gestión de inventarios, la formación continua del personal, la colaboración con los proveedores para la normalización y la revisión y actualización periódicas de los sistemas de clasificación. No es posible hacer esto manualmente en todo el mundo para todos los productos y servicios sanitarios, por lo que se necesita una solución automatizada de seguimiento y monitorización; afortunadamente, con la aparición de los macrodatos, la IA generativa y el análisis de gráficos, esto es posible.

Aunque ChatGPT-4 puede ser bueno para resumir texto, nuestros científicos de datos han descubierto que su uso para la correspondencia de código a código, como GMDN a UNSPSC, conduce a la asignación de un código de clasificación incorrecto incluso después de una cuidadosa preparación de los datos. Estas respuestas inexactas son un proceso conocido como alucinación y ha sido ampliamente debatido en la prensa como un problema importante para la confianza y la calidad. Cuando se empareja producto con código, las cosas también pueden irse rápidamente de las manos debido al ruido.

Vamstar cuenta con una amplia experiencia en ciencia de datos de vanguardia e inteligencia artificial en los sectores sanitario y de tecnología médica. Hemos recibido financiación de Innovate UK Research y AI Venture, y colaboramos activamente con las principales universidades.

Hemos desarrollado soluciones innovadoras en forma de plataforma impulsada por tecnologías de IA, para permitir la estandarización y catalogación automatizada de productos y servicios sanitarios, enriquecidos con información recopilada de fuentes heterogéneas para mejorar la toma de decisiones de compra.

Hemos recopilado, extraído mediante PLN, normalizado y enriquecido los mayores conjuntos de datos de licitaciones públicas del mundo procedentes de compradores como hospitales, clínicas y universidades. Conocemos, por ejemplo, las licitaciones en curso de productos de tecnología médica, los proveedores adjudicatarios y las pautas de compra.

Paralelamente, hemos recopilado, normalizado y enriquecido los productos y artículos de los catálogos de fabricantes, proveedores y distribuidores mediante el procesamiento personalizado del lenguaje natural y la IA generativa. Esto nos ha permitido conocer a fondo las carteras y ofertas de los proveedores.

Combinamos estos dos enormes conjuntos de datos específicos de sanidad y tecnología médica y creamos el mayor grafo de conocimiento que nos permite realizar una correspondencia gráfica de productos y códigos a una escala nunca vista, utilizando características de productos de bajo nivel y especificaciones de sanidad en varios idiomas.

La creación del mayor grafo de conocimiento sobre sanidad y ciencias de la vida del mundo, que interconecta a todos los compradores, proveedores, productos, servicios y dispositivos médicos del sector sanitario de todos los países, es una tarea compleja que requiere conjuntos de habilidades únicos y una gran cantidad de datos normalizados y enriquecidos. El grafo subyacente se creó utilizando complejos modelos de procesamiento del lenguaje natural (PLN), IA generativa y aprendizaje automático, incluido el uso de instancias de GPU para entrenar nuestros modelos de PLN de aprendizaje profundo personalizados. En colaboración con la Universidad de Sheffield, líder mundial en PLN, hemos ampliado tanto los datos procesados como los nodos y relaciones representados en el grafo de la red.

Hemos combinado tres tecnologías punteras de IA generativa, procesamiento del lenguaje natural y grafos de conocimiento en perfecta armonía para hacer coincidir automáticamente todas las asignaciones y clasificaciones de códigos y productos. Para ello, utilizamos una compleja serie de canalizaciones propias de big data y aprendizaje automático que se escalan fácilmente en la nube.

Tenemos la capacidad única de realizar operaciones altamente escalables y precisas:

• Código a código: Correspondencia automática de CPV, UNSPC, GMDN, GUDID, UDI, eClass y correspondencia interna de código/catálogo/taxonomía.
• Código a producto: Asigne CPV, UNSPC, eClass o código interno/catálogo/taxonomía a los productos.
• Producto a producto: comparar productos con otros productos y proporcionar una puntuación de correspondencia.
• Producto a evidencia: resumir la evidencia clínica de un producto o grupo de productos.
• Producto-oportunidad: podemos relacionar una licitación u oportunidad privada con los productos de un proveedor.

Vamstar es la plataforma líder de intercambio B2B de productos sanitarios y ciencias de la vida, que agrega y analiza más de 750.000 millones de dólares en gastos de 86.000 compradores de productos y servicios sanitarios públicos y privados en más de 100 países. La tecnología de la cadena de suministro basada en la nube de Vamstar conecta tanto a compradores como a proveedores para automatizar procesos empresariales clave, traduciendo datos y análisis basados en resultados en acciones significativas para que el ecosistema sanitario se mueva con rapidez, opere con eficiencia y logre grandes sinergias, permitiendo una mejor atención al paciente y maximizando los ahorros del sector para sus clientes.

Utilizamos Big Data y Machine learning para hacer posible el aprovisionamiento inteligente, la licitación más rápida, la contratación simplificada, las oportunidades en tiempo real, la inteligencia incorporada y los servicios relacionados, incluido el comercio basado en la web de productos sanitarios entre hospitales, clínicas, laboratorios y proveedores del mercado.

Gracias a su visión global y a todas las conexiones, Vamstar proporciona a las partes interesadas del sector sanitario valiosos conocimientos y perspectivas del mercado. Vamstar colabora con líderes del sector, del mundo académico y de la administración en más de 100 países para aplicar un pensamiento de alto nivel a las tareas diarias y a las cuestiones estratégicas. Ofrecen a sus clientes soluciones que les hacen más eficientes y les ayudan a tomar decisiones informadas basadas en datos para asegurar su futuro.

Unlocking Insights from Tender or RFP Data

Tender data contains a wealth of information that can inform various aspects of a MedTech company’s GTM strategy. Some of the key insights that can be gleaned from tender documents include:

1. Product Availability: Tender notices and documents often specify the types of products required, along with their technical specifications and desired features. This information can help MedTech companies understand the range of products available in the market and identify gaps or opportunities for innovation.

2. Supplier Landscape: Tender award notifications reveal the successful bidders, providing insights into the competitive landscape. By analysing this information, MedTech companies can identify their key competitors, assess their market share, track price movements, and monitor their activities.

3. Pricing and Discounts: In many markets, tender documents disclose the prices and discounts offered by suppliers. This transparency allows MedTech companies to benchmark their pricing strategies, understand the price sensitivity of buyers, and identify opportunities for competitive positioning.

4. Buyer Preferences: Tender documents often outline the evaluation criteria used by buyers to assess bids. These criteria may include factors such as product quality, after-sales support, training, and sustainability. By understanding buyer preferences, MedTech companies can tailor their offerings and value propositions to better meet customer needs.

5. Market Conditions: Tender data can provide insights into market-specific conditions, such as regulatory requirements, local content requirements, and payment terms. This information is crucial for MedTech companies looking to enter new markets or expand their presence in existing ones.

6. Non-Price Factors: In addition to price, tender documents may specify non-price factors that influence the award decision, such as technical capabilities, clinical evidence, and supplier reputation. MedTech companies can use this information to differentiate themselves and highlight their unique strengths.

The Tender or the RFP Landscape

Tendering is a highly regulated process that aims to ensure fair competition, transparency, and value for money in public procurement. Governments and healthcare institutions issue tenders to invite suppliers to submit bids for the provision of goods or services. The tender process typically involves several stages:

1. Tender Announcement: The buyer publishes a notice outlining their requirements, specifications, and timeline for the procurement process.

2. Tender Documents: Interested suppliers can obtain detailed tender documents that provide further information on the scope of work, evaluation criteria, and submission requirements.

3. Bid Submission: Suppliers prepare and submit their bids, which include technical and commercial proposals, as well as supporting documentation.

4. Bid Evaluation: The buyer evaluates the submitted bids based on predefined criteria, which may include price, quality, technical capabilities, and other factors.

5. Award Notification: The buyer announces the winning bidder and provides feedback to unsuccessful participants.

6. Award Documents: The buyer and the winning supplier sign a contract outlining the terms and conditions of the agreement.

Throughout this process, a significant amount of information is generated and made available to the public or semi-public, albeit for a limited time. This information can provide invaluable insights into the competitive landscape, market trends, and customer needs.

Introduction

In the highly competitive and regulated world of medical technology “MedTech”, crafting a compelling GTM strategy is crucial for success. While the United States market relies heavily on direct sales and GPO-level negotiations, the majority of the global market operates through the tender channel (also referred to as Request For Proposals “RFPs”).

Tender notices (pre-tender and post-tender), documents, award notifications, and award documents contain a wealth of valuable information that can inform and shape a MedTech company’s GTM strategy. By systematically analysing this data, sales, marketing, market access, commercial, and pricing teams can gain insights into market dynamics, competitor activities, pricing trends, and buyer preferences. However, the process of extracting, organising, and integrating this information can be challenging due to its semi-structured and unstructured nature, limited public availability, and the need to merge it with internal datasets.

This article will explore the importance of tender data in developing a robust GTM strategy for MedTech products and provide guidance on how to effectively utilise this information to drive success in institutional markets.

Challenges in Extracting and Utilising Tender Data

While tender/ RFP documents offer immense value, extracting and utilising this information can be challenging for several reasons:

1. Semi-Structured and Unstructured Data: Tender documents are often in the form of PDFs, Word documents, or HTML pages, which contain a mix of structured and unstructured data. Extracting relevant information from these sources requires advanced data parsing and natural language processing techniques.

2. Limited Public Availability: Tender notices and documents are typically available in the public domain for a limited period, often ranging from a few weeks to a month. This short window poses challenges for teams trying to collect and analyse the data manually.

3. Data Integration: To derive maximum value from tender data, it needs to be integrated with internal sales, pricing, and market intelligence datasets. This integration allows for the identification of patterns, trends, and correlations across markets and product segments. However, merging disparate data sources can be complex and time-consuming.

4. Language and Localisation: Tenders are often published in local languages and may use country-specific terminology and formats. MedTech companies operating in multiple geographies need to overcome language barriers and ensure consistent data interpretation across markets.

Leveraging Technology for Tender Data Analysis

To address the challenges of extracting and utilising tender data, MedTech companies can leverage advanced technologies such as:

1. Web Scraping: Automated web scraping tools can systematically extract tender data from online portals, websites, and databases. These tools can handle large volumes of data and navigate complex website structures to capture relevant information.

2. Optical Character Recognition “OCR”: OCR technology can convert scanned tender documents and images into machine-readable text, enabling the extraction of structured data from unstructured sources.

3. Natural Language Processing “NLP”: NLP algorithms can analyse the text in tender documents to identify key information such as product specifications, evaluation criteria, and price points. NLP can also help in language translation and localisation.

4. Data Orchestration Platforms: Specialised data integration platforms can streamline the process of merging tender data with internal datasets. These platforms can handle data cleansing, standardisation, and harmonisation, ensuring a consistent and reliable data foundation for analysis.

Aplicación de la información sobre licitaciones a las estrategias GTM

Una vez extraídos e integrados los datos de las licitaciones, las empresas de tecnología médica pueden utilizarlos para informar y optimizar sus estrategias de gestión global de clientes en las cuatro dimensiones clave: precio, posicionamiento, lugar y promoción.

1. Precios: Los datos de las licitaciones permiten conocer las estrategias de precios de los competidores y la sensibilidad de los compradores a los precios. Las empresas de tecnología médica pueden utilizar la información sobre precios netos para desarrollar modelos de precios competitivos, ofrecer descuentos específicos y negociar más eficazmente con los equipos de compras.
2. Posicionamiento: Analizando los criterios de evaluación de las licitaciones y las preferencias de los compradores, las empresas de tecnología médica pueden perfeccionar el posicionamiento de sus productos y sus propuestas de valor. Esto puede implicar destacar las características únicas del producto, enfatizar los beneficios clínicos o mostrar las capacidades de soporte postventa para diferenciarse de los competidores.
3. Lugar: Los datos de las licitaciones pueden revelar requisitos y condiciones específicos del mercado que repercuten en la distribución y logística de los productos MedTech. Las empresas pueden utilizar esta información para optimizar su cadena de suministro, establecer asociaciones locales y garantizar el cumplimiento de la normativa.
4. Promoción: Los anuncios de licitación y las notificaciones de adjudicación proporcionan información sobre los responsables de la toma de decisiones y las personas influyentes que participan en el proceso de contratación. Las empresas de tecnología médica pueden aprovechar esta información para adaptar sus actividades promocionales, como campañas de marketing específicas, participación de líderes de opinión clave e iniciativas educativas.

Además de las cuatro P, los datos de las licitaciones también pueden arrojar luz sobre el panorama normativo y su impacto en los mercados institucionales. Mediante el seguimiento de los requisitos y especificaciones de las licitaciones, las empresas de tecnología médica pueden mantenerse al corriente de la evolución de la normativa, las normas y las certificaciones. Este conocimiento puede ayudar a las empresas a adaptar proactivamente sus productos y procesos para satisfacer las cambiantes demandas del mercado.

Conclusión

Los datos de las licitaciones representan una mina de oro de información para las empresas de tecnología médica que buscan desarrollar estrategias GTM eficaces en los mercados institucionales. Mediante el análisis sistemático de los anuncios de licitación, los documentos, las notificaciones de adjudicación y los documentos de adjudicación, las empresas pueden conocer en profundidad la dinámica del mercado, las actividades de la competencia, las tendencias de precios y las preferencias de los compradores.

Sin embargo, extraer y utilizar los datos de las licitaciones plantea importantes retos debido a su naturaleza semiestructurada y no estructurada, su limitada disponibilidad pública y la necesidad de integrar los datos. Para superar estos retos, las empresas de tecnología médica deben aprovechar tecnologías avanzadas como el web scraping, el OCR, el NLP y las plataformas de integración de datos.

Mediante la aplicación de los conocimientos derivados de los datos de las licitaciones a las cuatro dimensiones clave de precio, posicionamiento, lugar y promoción, las empresas de tecnología médica pueden crear estrategias de gestión global de medicamentos convincentes que resuenen con los clientes, se diferencien de los competidores e impulsen el éxito en el mercado. Además, el seguimiento del panorama normativo a través de los datos de las licitaciones puede ayudar a las empresas a cumplir la normativa y adaptarse a los cambiantes requisitos del mercado.

En conclusión, las empresas de tecnología médica que inviertan en el análisis sistemático de los datos de las licitaciones e integren la información en sus estrategias de gestión global de medicamentos estarán bien posicionadas para navegar por las complejidades de los mercados institucionales, impulsar el crecimiento y lograr una ventaja competitiva sostenible.

Vamstar

Vamstar puede desempeñar un papel crucial en la mejora de la eficacia de la estrategia GTM de una empresa de tecnología médica al abordar los retos asociados con la extracción, el análisis y la utilización de datos de licitaciones a escala y de forma asíncrona. Aprovechando tecnologías avanzadas como web scraping, OCR, NLP, Machine Learning e integración de datos, Vamstar puede automatizar el proceso de recopilación y organización de información de licitaciones de varias fuentes, incluidos todos los conjuntos de datos internos de CRM, sistemas de gestión de precios/ingresos o sistemas ERP. Esto no solo ahorra tiempo y recursos, sino que también garantiza un conjunto de datos completo y actualizado al que los diferentes equipos de la organización pueden acceder y analizar fácilmente.

Además, la plataforma de Vamstar puede proporcionar un repositorio centralizado de datos de licitaciones, lo que permite una integración perfecta con los sistemas internos de ventas, precios e inteligencia de mercado. Esta integración permite la identificación de patrones, tendencias y correlaciones en todos los mercados y segmentos de productos, lo que permite a las empresas de tecnología médica tomar decisiones basadas en datos y adaptar sus estrategias GTM en tiempo real. Al aprovechar la información derivada de la plataforma de Vamstar, las empresas de tecnología médica pueden optimizar sus modelos de fijación de precios, perfeccionar el posicionamiento de los productos, racionalizar los canales de distribución y adaptar las actividades promocionales para satisfacer mejor las necesidades de sus clientes objetivo y mantenerse por delante de la competencia.

Antecedentes:

El Comité de Cuentas Públicas de la Cámara de los Comunes publicó un informe el 20 de marzo de 2024 en el que abordaba las ineficiencias de los procesos de contratación de la cadena de suministro del NHS.

El informe arrojaba luz sobre diversos retos, como las dificultades para alcanzar los objetivos de cuota de mercado, los problemas de supervisión, la falta de confianza entre las partes interesadas y el retraso de las iniciativas de transformación.

En este artículo, exploramos el contexto del informe y proponemos recomendaciones para implementar una plataforma de orquestación de datos basada en IA para fomentar la coherencia, la confianza y la transparencia en los procesos de adquisición.

Introducción:

El NHS gasta aproximadamente 8000 millones de libras anuales en equipos médicos y consumibles. NHS Supply Chain, creada en 2018, tiene como objetivo generar ahorros y aumentar la cuota de mercado mediante la agregación del poder adquisitivo y la reducción de las variaciones de precios.

Sin embargo, persisten los desafíos para persuadir a los fideicomisos de que utilicen NHS Supply Chain, lo que resulta en oportunidades de ahorro perdidas. Este documento explora cómo los sistemas de orquestación de datos basados en IA pueden abordar estos desafíos y mejorar la eficiencia de NHS Supply Chain y los resultados de los pacientes.

Retos clave:

1. Escasa participación de los centros: La cadena de suministro del NHS no ha logrado persuadir a los fideicomisos para que utilicen sus servicios, lo que ha dado como resultado una cuota de mercado de solo el 57% frente a un objetivo del 80% para 2023-24. Esto limita el ahorro potencial y el aumento de la eficiencia.
2. Supervisión y apoyo deficientes: NHSE ha sido débil en su supervisión y apoyo a NHS Supply Chain, al no validar los ahorros reclamados y proporcionar el apoyo financiero adecuado para los esfuerzos de modernización.
3. Falta de responsabilidad de los consorcios: NHSE no desafía efectivamente a los fideicomisos a comprar más a través de la Cadena de Suministro del NHS, confiando en los fideicomisos para analizar los datos de compras y cambiar las prácticas de forma independiente.
4. Informes de ahorro incoherentes: NHS Supply Chain ha utilizado múltiples métodos para calcular y reportar ahorros, causando confusión y desconfianza entre los fideicomisos.
5. Retraso en los beneficios de la transformación: Se espera que el programa de transformación de NHS Supply Chain, destinado a mejorar su negocio, se extienda de 2022 a 3030. Los beneficios tardarán varios años en materializarse debido a las limitaciones de capacidad y a los problemas de los sistemas heredados.
6. Equilibrio entre costes y calidad: Preocupa que la atención a los costes pueda afectar a la calidad de los productos y a los resultados de los pacientes. Los médicos deben participar más en las decisiones de compra para garantizar que la atención al paciente se tenga en cuenta junto con el valor y el coste.

Para hacer frente a estos desafíos y mejorar la eficiencia de la cadena de suministro del NHS, proponemos la implementación de una tecnología de orquestación de datos y análisis impulsada por IA para reducir el riesgo para el NHS. Esta tecnología garantizará la coherencia de los datos, generará confianza y promoverá la transparencia en los procesos de contratación.

La solución de orquestación de datos basada en IA será compatible:

1. Previsión predictiva de la demanda: Implementar algoritmos de IA para analizar los datos históricos de adquisiciones, la demografía de los pacientes y las tendencias clínicas para predecir con precisión la demanda de equipos médicos y consumibles. Esto permitirá a la cadena de suministro del NHS optimizar los niveles de inventario, reducir las roturas de stock y mejorar la participación de la confianza garantizando la disponibilidad de los productos.
2. Optimización dinámica de precios: Desarrollar un motor de precios basado en IA que analice continuamente las condiciones del mercado, los contratos con los proveedores y los patrones de compra de las organizaciones para ofrecer precios competitivos y transparentes. Esto genera confianza y fomenta una mayor utilización de la cadena de suministro del SNS.
3. Análisis inteligente de las compras: Implantar análisis basados en IA para identificar patrones de compra, variaciones de precios y posibles oportunidades de ahorro en los consorcios. Proporciona información procesable al NHSE y a los consorcios, permitiendo retos basados en datos y responsabilidad para utilizar la cadena de suministro del NHS.
4. Informes de ahorro unificados: Establecer una metodología de cálculo de ahorros estandarizada e impulsada por IA que integre los datos de la cadena de suministro del NHS, los consorcios y los proveedores. Garantizar la coherencia, la transparencia y la confianza en los ahorros comunicados por todas las partes interesadas.
5. Gestión de la transformación asistida por IA: Aproveche las herramientas de gestión de proyectos de IA para optimizar la asignación de recursos, identificar rutas críticas y supervisar el progreso del programa de transformación de la cadena de suministro del NHS. Utilice el análisis predictivo para anticipar y mitigar los riesgos, garantizando la entrega oportuna de los beneficios de la modernización.
6. Adquisición basada en el valor: Implantar un marco de IA que incorpore los resultados clínicos, la satisfacción del paciente y el ahorro de costes a largo plazo en las decisiones de adquisición. Involucrar a los médicos en la definición de las métricas de valor y utilizar la IA para analizar las pruebas del mundo real, garantizando un equilibrio entre coste y calidad.

Conclusión:

La implementación de sistemas de orquestación de datos basados en IA puede mejorar significativamente la eficiencia, el ahorro y los resultados de los pacientes de la cadena de suministro del NHS. Al aprovechar el análisis predictivo, los precios dinámicos, la información inteligente sobre adquisiciones, los informes de ahorro unificados, la gestión de la transformación asistida por IA y las adquisiciones basadas en el valor, la cadena de suministro del NHS puede superar los retos existentes e impulsar la participación de los fideicomisos. La colaboración entre NHS Supply Chain, NHSE, los consorcios y los médicos es crucial para aprovechar todo el potencial de estas soluciones de IA y garantizar un proceso de adquisición sostenible y centrado en el paciente.

En el complejo y cambiante panorama de los mercados mundiales, es difícil exagerar la importancia estratégica de la fijación de precios. Es el eje que no sólo afecta a los ingresos y los márgenes, sino que también determina la competitividad del mercado.

Aquí es donde interviene la Inteligencia Artificial (IA), revolucionando la forma en que las industrias enfocan las estrategias de fijación de precios. En concreto, la aplicación de la IA en la fijación de precios de licitaciones y RFP (solicitud de propuesta) en Italia, España, Francia, los países nórdicos y otros mercados de la UE y ME ha sido sencillamente transformadora.

La revolución de los precios impulsada por la IA

La tecnología de IA ha abierto nuevas vías para analizar datos históricos, reconocer patrones de victorias y derrotas y aplicar estos conocimientos a futuras licitaciones y solicitudes de propuestas. Esta destreza analítica ha dotado a las empresas de predicciones y escenarios basados en resultados de la vida real, lo que se ha traducido en un aumento sustancial de los ingresos (entre el 12 % y el 25 %) y una mejora de los márgenes (entre el 17 % y el 25 %) en diversos mercados y activos.

Nuestro enfoque de fijación de precios en tres fases

Nuestro viaje hacia la fijación de precios está meticulosamente estructurado en tres fases, cada una de ellas diseñada para construir sobre las ideas y los cimientos establecidos en los pasos anteriores.

Fase 1: Descubrimiento, limpieza y enriquecimiento de datos

El primer paso del proceso consiste en conservar y mejorar meticulosamente el conjunto de datos, garantizando su integridad y riqueza. Esto implica un examen exhaustivo de los datos para identificar cualquier incoherencia, error o falta de información que pudiera socavar la precisión de los modelos predictivos. Una vez detectados estos problemas, los datos se someten a un riguroso proceso de limpieza para corregir las entradas no válidas y garantizar la calidad general del conjunto de datos.

Sin embargo, la fase de preparación va más allá de la mera limpieza de datos. Para liberar realmente el potencial de los modelos predictivos, es esencial enriquecer el conjunto de datos con información valiosa sobre el mercado. Este proceso de enriquecimiento implica la integración de fuentes de datos externas relevantes, como tendencias del sector, inteligencia competitiva e información reglamentaria, para proporcionar una comprensión más completa y contextual de la dinámica del mercado.

Al combinar los datos internos con estos conocimientos externos, el conjunto de datos se convierte en un poderoso activo que puede impulsar predicciones más precisas y procesables. Esta sólida base de datos limpios y enriquecidos sienta las bases para el desarrollo de modelos predictivos sólidos y fiables en las fases posteriores del proyecto.

Fase 2: Construcción del modelo

En esta fase, la atención se centra en el desarrollo de sofisticados modelos predictivos que incorporan una amplia gama de variables. Estos modelos están diseñados para afrontar retos complejos, como la previsión de precios a nivel molecular y la identificación de las ofertas ganadoras más probables para cada unidad de mantenimiento de existencias (SKU).

Los algoritmos tienen en cuenta una amplia gama de factores que influyen en el precio de los medicamentos o productos médicos a lo largo de todo su ciclo de vida, desde el lanzamiento inicial hasta los escenarios posteriores a la expiración de la patente. Al tener en cuenta el impacto de las distintas dinámicas del mercado, los cambios normativos y el panorama competitivo, estos modelos aportan información valiosa sobre las estrategias de fijación de precios y ayudan a las organizaciones a navegar por las complejidades de las industrias farmacéutica y sanitaria. El objetivo último es dotar a los equipos locales de recomendaciones basadas en datos que optimicen los ingresos, maximicen la rentabilidad y garanticen un crecimiento sostenible en un mercado cada vez más competitivo.

La diferencia Vamstar

La búsqueda de una mayor eficiencia comercial es cada vez más urgente en un contexto de inflación, escasez y cambio hacia una asistencia sanitaria basada en el valor. Vamstar se distingue por aprovechar la IA para orquestar, analizar y proporcionar inteligencia sobre datos farmacéuticos y de tecnología médica. Este enfoque no sólo mejora la visibilidad del mercado, sino que también optimiza las estrategias de fijación de precios, simplificando y automatizando los flujos de trabajo comerciales para lograr la excelencia en las ventas.

El impacto

La adopción de la IA en la fijación de precios hace algo más que mejorar las métricas financieras; representa un cambio de paradigma en la forma en que las empresas abordan el mercado. Al proporcionar una visión detallada de la dinámica de la oferta y la demanda y facilitar la toma de decisiones informadas, las tecnologías de IA como las que ofrece Pricing Co-Pilot están estableciendo nuevos estándares de eficiencia y competitividad en el sector sanitario.

Conclusión

La integración de la IA en las estrategias de fijación de precios supone un importante paso adelante para las industrias que se esfuerzan por navegar por las complejidades de los mercados modernos. Con un historial demostrado de mejora de ingresos y márgenes, la IA ofrece una vía prometedora no sólo para sobrevivir, sino para prosperar en el panorama competitivo. A medida que seguimos explorando y perfeccionando estas tecnologías, las posibilidades de innovación y mejora de las estrategias de fijación de precios son ilimitadas.

Europa está a la vanguardia de un viaje transformador en la asistencia sanitaria. Con más de 447 millones de habitantes en 27 países, la Unión Europea (UE) se enfrenta a la monumental tarea de prestar una asistencia sanitaria de alta calidad ante el envejecimiento de la población, las enfermedades crónicas y la acuciante necesidad de innovación médica. Este blog se adentra en la miríada de estrategias e iniciativas que están allanando el camino hacia unos sistemas de ciencias de la vida preparados para el futuro, que no sólo aborden los retos actuales sino que también se anticipen a las necesidades del mañana.

Una visión de futuro: Horizonte Europa y más allá

Los programas Horizonte 2020 y Horizonte Europa constituyeron el núcleo del impulso europeo a la innovación sanitaria. Aunque Horizonte 2020 ha concluido, su legado sigue vivo, influyendo en los avances de la sanidad con su amplia financiación de la investigación. Horizonte Europa toma el relevo con un asombroso presupuesto de más de 95.000 millones de euros, dedicando más de 8.000 millones a abordar de lleno los retos de la asistencia sanitaria. Estos programas son la espina dorsal de la misión de la UE de fomentar la excelencia en ciencia e innovación, con el objetivo de un futuro más sano para todos sus ciudadanos.

Salud digital: Un salto hacia la eficiencia y la accesibilidad

El rápido giro hacia las soluciones sanitarias digitales, espoleado por la pandemia de COVID-19, ha sido poco menos que revolucionario. Iniciativas como Digital Health Europe y la red «eHealth» están armonizando los esfuerzos en todo el continente, garantizando que los avances digitales se traduzcan en mejoras tangibles de la calidad y la eficiencia de la asistencia sanitaria.

Estas iniciativas pretenden mejorar la asistencia sanitaria dando prioridad a la atención individual, facilitando el intercambio de datos sanitarios y promoviendo estilos de vida saludables. Su objetivo es crear un sistema sanitario que funcione eficazmente en todos los países.

Preparación y equidad: Atender las urgencias de hoy y las necesidades de mañana

La creación de la Autoridad de Respuesta a las Emergencias Sanitarias (HERA) supone un paso importante en el compromiso de Europa de estar preparada para las crisis sanitarias. Paralelamente, la Estrategia Farmacéutica para Europa y el Programa EU4Health están reforzando las capacidades de respuesta a emergencias del continente y abordando un espectro más amplio de necesidades sanitarias, desde la prevención del cáncer hasta la promoción de estilos de vida más saludables.

Un aspecto fundamental de estos esfuerzos es colmar la brecha sanitaria. La UE es muy consciente de las disparidades en la calidad y accesibilidad de la asistencia sanitaria en las distintas regiones y trabaja activamente para mitigarlas mediante iniciativas como el Fondo Europeo de Desarrollo Regional. Estos esfuerzos son cruciales para garantizar que la marcha hacia la innovación no deje a nadie atrás, centrándose en la inclusión y la igualdad en el acceso a la asistencia sanitaria.

Legislación y contratación: El marco para una sanidad sostenible

El camino hacia un sistema sanitario europeo preparado para el futuro pasa también por importantes reformas legislativas y de contratación. Desde la Ley alemana de Diligencia Debida en la Cadena de Suministro hasta el Reglamento de Ensayos Clínicos, la UE está estableciendo nuevas normas que hacen hincapié en la responsabilidad, la sostenibilidad y la contratación basada en el valor. Estos cambios son fundamentales para garantizar que el sector sanitario no sólo satisfaga las necesidades actuales, sino que lo haga de forma sostenible desde el punto de vista financiero y medioambiental.

En Vamstar, reconocemos las complejidades y los desafíos de navegar por el panorama sanitario europeo. Desde nuestra creación en 2019, hemos aprovechado el poder de la inteligencia artificial para agilizar el proceso de adquisición de lifescience, defendiendo la adquisición basada en el valor para garantizar que los proveedores de atención médica puedan acceder a las mejores soluciones al mejor valor. Nos comprometemos a apoyar la visión europea de un sistema sanitario resistente, innovador e integrador para todos.

La revolución de las ciencias de la vida en Europa es un testimonio del poder de la unidad, la innovación y la previsión. Mediante esfuerzos de colaboración, financiación estratégica y un compromiso con la inclusión y la sostenibilidad, la UE está estableciendo un estándar mundial de lo que significa construir un sistema sanitario verdaderamente preparado para el futuro.