La chaîne d’approvisionnement du NHS et l’avenir des marchés publics du NHS

Contexte :

Le 20 mars 2024, la commission des comptes publics de la Chambre des communes a publié un rapport sur les inefficacités des processus d’approvisionnement de la chaîne d’approvisionnement du NHS.

Le rapport a mis en lumière divers défis, notamment les difficultés à atteindre les objectifs de part de marché, les problèmes de supervision, le manque de confiance entre les parties prenantes et les initiatives de transformation retardées.

Dans cet article, nous explorons le contexte du rapport et proposons des recommandations pour la mise en œuvre d’une plateforme d’orchestration des données basée sur l’IA afin de favoriser la cohérence, la confiance et la transparence dans les processus d’approvisionnement.

Introduction:

Le NHS dépense environ 8 milliards de livres sterling par an en équipements et consommables médicaux. La chaîne d’approvisionnement du NHS, créée en 2018, vise à réaliser des économies et à augmenter la part de marché en regroupant le pouvoir d’achat et en réduisant les variations de prix.

Cependant, des défis persistent pour persuader les fiducies d’utiliser la chaîne d’approvisionnement du NHS, ce qui entraîne des opportunités d’économies manquées. Ce document explore comment les systèmes d’orchestration des données basés sur l’IA peuvent relever ces défis et améliorer l’efficacité de NHS Supply Chain et les résultats pour les patients.

Principaux défis :

1. Faible participation des fiduciaires : NHS Supply Chain n’a pas réussi à persuader les trusts d’utiliser ses services, ce qui se traduit par une part de marché de 57 % seulement, alors que l’objectif est de 80 % d’ici à 2023-24. Cela limite les économies potentielles et les gains d’efficacité.
2. Faiblesse de la surveillance et du soutien : NHSE a été faible dans sa surveillance et son soutien à NHS Supply Chain, ne validant pas les économies revendiquées et ne fournissant pas un soutien financier adéquat pour les efforts de modernisation.
3. Manque de responsabilisation des entreprises : Le NHSE n’incite pas efficacement les trusts à acheter davantage par l’intermédiaire de la chaîne d’approvisionnement du NHS, s’en remettant aux trusts pour analyser les données d’approvisionnement et changer les pratiques de manière indépendante.
4. Rapports d’économies incohérents : La chaîne d’approvisionnement du NHS a utilisé plusieurs méthodes pour calculer et communiquer les économies réalisées, ce qui a créé de la confusion et de la méfiance parmi les organismes de tutelle.
5. Retard dans les bénéfices de la transformation : Le programme de transformation de NHS Supply Chain, qui vise à améliorer ses activités, devrait se dérouler entre 2022 et 2030. Il faudra plusieurs années pour que les avantages se concrétisent en raison des contraintes de capacité et des défis posés par les systèmes existants.
6. Équilibrer les coûts et la qualité : Certains craignent que l’accent mis sur les coûts n’ait un impact sur la qualité des produits et les résultats pour les patients. Les cliniciens doivent être davantage impliqués dans les choix d’achat pour s’assurer que les soins aux patients sont pris en compte en même temps que la valeur et le coût.

Pour relever ces défis et améliorer l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement du NHS, nous proposons la mise en œuvre d’une technologie d’orchestration des données et d’analyse pilotée par l’IA afin de réduire les risques pour le NHS. Cette technologie garantira la cohérence des données, instaurera la confiance et favorisera la transparence dans les processus d’approvisionnement.

La solution d’orchestration des données basée sur l’IA prendra en charge :

1. Prévision de la demande : Mettre en œuvre des algorithmes d’IA pour analyser les données historiques d’approvisionnement, les données démographiques des patients et les tendances cliniques afin de prévoir avec précision la demande d’équipements médicaux et de consommables. Cela permettra à la chaîne d’approvisionnement du NHS d’optimiser les niveaux de stock, de réduire les ruptures de stock et d’améliorer la participation des fiducies en garantissant la disponibilité des produits.
2. Optimisation dynamique des prix : Développer un moteur de tarification alimenté par l’IA qui analyse en permanence les conditions du marché, les contrats avec les fournisseurs et les habitudes d’achat des clients afin de proposer des prix compétitifs et transparents. Cela permet d’instaurer la confiance et d’encourager une utilisation accrue de la chaîne d’approvisionnement du NHS.
3. Analyse intelligente des achats : Déployer des analyses basées sur l’IA pour identifier les modèles d’achat, les variations de prix et les opportunités d’économies potentielles au sein des trusts. Fournir des informations exploitables au NHSE et aux administrations, permettant de relever des défis fondés sur les données et de rendre compte de l’utilisation de la chaîne d’approvisionnement du NHS.
4. Rapport unifié sur les économies : Établir une méthodologie standardisée de calcul des économies, alimentée par l’IA, qui intègre les données de la chaîne d’approvisionnement du NHS, des fiducies et des fournisseurs. Assurer la cohérence, la transparence et la confiance dans les économies rapportées par toutes les parties prenantes.
5. Gestion de la transformation assistée par l’IA : Exploiter les outils de gestion de projet de l’IA pour optimiser l’allocation des ressources, identifier les chemins critiques et suivre les progrès du programme de transformation de la chaîne d’approvisionnement du NHS. Utiliser l’analyse prédictive pour anticiper et atténuer les risques, en veillant à ce que les avantages de la modernisation se concrétisent en temps voulu.
6. Approvisionnement fondé sur la valeur : Mettre en œuvre un cadre d’IA qui intègre les résultats cliniques, la satisfaction des patients et les économies à long terme dans les décisions d’achat. Impliquez les cliniciens dans la définition des paramètres de valeur et utilisez l’IA pour analyser les preuves du monde réel, en garantissant un équilibre entre le coût et la qualité.

Conclusion:

La mise en œuvre de systèmes d’orchestration des données basés sur l’IA peut considérablement améliorer l’efficacité, les économies et les résultats pour les patients de NHS Supply Chain. En tirant parti de l’analyse prédictive, de la tarification dynamique, des perspectives d’approvisionnement intelligentes, des rapports unifiés sur les économies, de la gestion de la transformation assistée par l’IA et de l’approvisionnement fondé sur la valeur, la chaîne d’approvisionnement du NHS peut surmonter les défis existants et stimuler la participation des trusts. La collaboration entre NHS Supply Chain, NHSE, les trusts et les cliniciens est cruciale pour réaliser le plein potentiel de ces solutions d’IA et garantir un processus d’approvisionnement durable et centré sur le patient.