NHS Supply Chain en de toekomst van NHS-aanbestedingen

Achtergrond:

De House of Commons Committee on Public Accounts heeft op 20 maart 2024 een rapport uitgebracht over de inefficiënties in de inkoopprocessen van de NHS Supply Chain.

Het rapport belichtte verschillende uitdagingen, waaronder problemen met het behalen van marktaandeeldoelen, toezichtproblemen, gebrek aan vertrouwen onder belanghebbenden en vertraagde transformatie-initiatieven.

In dit artikel verkennen we de context van het rapport en doen we aanbevelingen voor de implementatie van een AI-gebaseerd data-orkestratieplatform om consistentie, vertrouwen en transparantie in de inkoopprocessen te bevorderen.

Inleiding:

De NHS geeft jaarlijks ongeveer £8 miljard uit aan medische apparatuur en verbruiksgoederen. NHS Supply Chain, opgericht in 2018, heeft als doel besparingen te realiseren en het marktaandeel te vergroten door de koopkracht te bundelen en prijsverschillen te verkleinen.

Het blijft echter lastig om trusts over te halen om gebruik te maken van de NHS Supply Chain, wat resulteert in gemiste besparingsmogelijkheden. In dit artikel wordt onderzocht hoe AI-gebaseerde data-orkestratiesystemen deze uitdagingen kunnen aanpakken en de efficiëntie van de NHS Supply Chain en de patiëntresultaten kunnen verbeteren.

Belangrijkste uitdagingen:

1. Lage deelname van trusts: NHS Supply Chain is er niet in geslaagd om trusts te overtuigen om gebruik te maken van zijn diensten, wat resulteert in een marktaandeel van slechts 57% tegenover een doelstelling van 80% in 2023-24. Dit beperkt de potentiële besparingen en efficiëntieverbeteringen. Dit beperkt de potentiële besparingen en efficiëntieverbeteringen.
2. Zwak toezicht en ondersteuning: NHSE is zwak geweest in haar toezicht op en ondersteuning van NHS Supply Chain en heeft nagelaten de geclaimde besparingen te valideren en adequate financiële ondersteuning te bieden voor moderniseringsinspanningen.
   Gebrek aan verantwoordingsplicht van de trusts: NHSE daagt trusts niet effectief uit om meer aan te kopen via de NHS Supply Chain en vertrouwt op de trusts om zelfstandig inkoopgegevens te analyseren en praktijken te veranderen.
3. Inconsistente rapportage over besparingen: NHS Supply Chain heeft verschillende methoden gebruikt om besparingen te berekenen en te rapporteren, wat verwarring en wantrouwen veroorzaakt bij trusts.
4. Vertraagde transformatievoordelen: Het transformatieprogramma van NHS Supply Chain, gericht op het verbeteren van de bedrijfsvoering, zal naar verwachting van 2022-30 lopen. Door capaciteitsbeperkingen en problemen met legacysystemen zal het enkele jaren duren voordat de voordelen zichtbaar worden.
5. Evenwicht tussen kosten en kwaliteit: Er is bezorgdheid dat een focus op kosten de productkwaliteit en patiëntresultaten kan beïnvloeden. Artsen moeten meer betrokken worden bij aankoopkeuzes om ervoor te zorgen dat patiëntenzorg naast waarde en kosten in overweging wordt genomen.

Om deze uitdagingen aan te pakken en de efficiëntie van de toeleveringsketen van de NHS te verbeteren, stellen we de implementatie voor van een AI-gestuurde technologie voor data-orkestratie en -analyse om de risico’s voor de NHS te beperken. Deze technologie zal zorgen voor consistente gegevens, vertrouwen opbouwen en transparantie in de inkoopprocessen bevorderen.

De AI-gebaseerde Data Orchestration Solution ondersteunt:

1. Voorspellende vraagprognose: AI-algoritmen implementeren om historische inkoopgegevens, patiëntdemografie en klinische trends te analyseren om de vraag naar medische apparatuur en verbruiksartikelen nauwkeurig te voorspellen. Dit zal de NHS Supply Chain in staat stellen om voorraadniveaus te optimaliseren, voorraden te verminderen en de participatie van trusts te verbeteren door de beschikbaarheid van producten te garanderen.
2. Dynamische prijsoptimalisatie: Een AI-gestuurde prijsmotor ontwikkelen die voortdurend marktomstandigheden, leverancierscontracten en aankooppatronen van trusts analyseert om concurrerende en transparante prijzen aan te bieden. Dit schept vertrouwen en moedigt een groter gebruik van de NHS Supply Chain aan.
3. Intelligente inkoopanalyse: AI-gestuurde analyses inzetten om inkooppatronen, prijsvariaties en potentiële besparingsmogelijkheden in trusts te identificeren. Bied bruikbare inzichten aan NHSE en trusts, zodat datagestuurde uitdagingen en verantwoording voor het gebruik van de NHS Supply Chain mogelijk worden.
4. Unified Savings Reporting: Vaststellen van een gestandaardiseerde, AI-gestuurde berekeningsmethode voor besparingen die gegevens van de NHS Supply Chain, trusts en leveranciers integreert. Zorgen voor consistentie, transparantie en vertrouwen in de gerapporteerde besparingen bij alle belanghebbenden.
5. AI-ondersteund transformatiebeheer: Gebruikmaken van AI-tools voor projectbeheer om de toewijzing van middelen te optimaliseren, kritieke paden te identificeren en de voortgang van het transformatieprogramma van NHS Supply Chain te bewaken. Gebruik voorspellende analyses om te anticiperen op risico’s en deze te beperken, zodat de voordelen van modernisering op tijd worden geleverd.
6. Waardegerichte inkoop: Implementeer een AI-raamwerk dat klinische resultaten, patiënttevredenheid en kostenbesparingen op lange termijn meeneemt in aankoopbeslissingen. Betrek clinici bij het definiëren van waardecijfers en gebruik AI om bewijs uit de echte wereld te analyseren, zodat er een balans is tussen kosten en kwaliteit.

Conclusie:

De implementatie van AI-gebaseerde data-orkestratiesystemen kan de efficiëntie, besparingen en patiëntresultaten van de NHS Supply Chain aanzienlijk verbeteren. Door gebruik te maken van voorspellende analyses, dynamische prijzen, intelligente inkoopinzichten, uniforme besparingsrapportage, AI-ondersteund transformatiemanagement en waardegebaseerde inkoop kan de NHS Supply Chain bestaande uitdagingen overwinnen en de deelname van trusts stimuleren. Samenwerking tussen NHS Supply Chain, NHSE, trusts en artsen is cruciaal om het volledige potentieel van deze AI-oplossingen te realiseren en te zorgen voor een duurzaam, patiëntgericht inkoopproces.