Utilización de la IA generativa, los grafos de conocimiento y el procesamiento del lenguaje natural en la correspondencia de productos y códigos de MedTech A

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.