IA y analítica avanzada: la clave para acabar con el desabasto de medicamentos en México

Por Giovanni Vargas

El desabasto de medicamentos en México dejó hace tiempo de ser un problema coyuntural para convertirse en un síntoma estructural del sistema de salud. Vacunas que no llegan a tiempo, tratamientos interrumpidos y compras emergentes a sobreprecio siguen marcando la agenda pública y la percepción ciudadana. Sin embargo, en medio de este escenario, la inteligencia artificial (IA) y la analítica avanzada de datos emergen como una de las soluciones más sólidas -y probadas- para pasar del discurso a los resultados.

La evidencia internacional es clara: cuando los sistemas de salud adoptan modelos de gestión basados en datos, los indicadores de atención mejoran de manera significativa. De acuerdo con experiencias documentadas por SAS, firma global pionera en analítica, la aplicación de IA ha permitido reducir faltantes de vacunas hasta en 27% y disminuir los tiempos de reabastecimiento en 35%. En Alemania, incluso, se ha logrado reducir en 40% los recursos hospitalarios no utilizados, un dato clave en contextos de presión presupuestaria.

 

Del desabasto reactivo al abasto inteligente

Uno de los principales problemas del sistema mexicano es su carácter reactivo: se compra cuando el medicamento ya falta, se redistribuye cuando la crisis es visible y se improvisa cuando la presión mediática aumenta. Este enfoque no solo es ineficiente, también resulta costoso y poco transparente.

En contraste, países como Dinamarca, Países Bajos o Alemania han avanzado hacia modelos preventivos, apoyados en analítica predictiva y prescriptiva. Un ejemplo emblemático es el del Statens Serum Institut (SSI) en Dinamarca, autoridad nacional responsable del suministro de vacunas y medicamentos. Al implementar modelos predictivos con la plataforma SAS Viya, el organismo logró anticipar la demanda, planificar compras consolidadas y optimizar inventarios críticos, reduciendo faltantes de vacunas en 27% y los tiempos de reabastecimiento en 35%, incluso durante picos estacionales.

Estos resultados no son anecdóticos: reflejan un cambio de paradigma donde la tecnología deja de ser un accesorio para convertirse en el núcleo de la toma de decisiones.

 

Datos que salvan tiempo, recursos… y vidas

La analítica avanzada no se limita a prever cuántos medicamentos se necesitarán. Su verdadero valor está en la integración de datos clínicos, logísticos y financieros en un solo ecosistema interoperable. Así, los sistemas pueden considerar variables como estacionalidad de enfermedades, historiales de consumo, patrones demográficos e incluso emergencias sanitarias.

En el Hospital Universitario de Frankfurt, por ejemplo, la IA permite anticipar brotes de gripe con hasta tres semanas de antelación. Este tipo de predicción no solo optimiza inventarios, también mejora la planeación hospitalaria y la asignación de personal, reduciendo costos ocultos y tiempos de espera.

Además, la aplicación de IA en logística sanitaria permite diseñar rutas de distribución más eficientes, reducir desperdicio por caducidad y monitorear la cadena de frío en tiempo real mediante sensores IoT. La trazabilidad digital -incluso apoyada en tecnologías como blockchain- hace posible rastrear cada lote desde su origen hasta su entrega final, disminuyendo pérdidas, falsificaciones o desvíos.

 

Transparencia y rendición de cuentas: el otro gran beneficio

Más allá de la eficiencia operativa, la analítica avanzada ofrece un beneficio estratégico para el sector público: la transparencia. Al integrar datos financieros, regulatorios y logísticos en tableros de control verificables, las instituciones pueden detectar ineficiencias, sobrecostos o posibles irregularidades de manera temprana.

“La transparencia no solo es un valor ético, sino un componente técnico de los modelos de analítica moderna: cada contrato, lote o entrega puede ser monitoreado en tiempo real, con alertas automáticas ante desviaciones o retrasos”, señala Mario Ulloa, líder de Sector Público para SAS México.

Este punto resulta especialmente relevante en un contexto donde la credibilidad institucional se encuentra bajo escrutinio. Según la organización Cero Desabasto, entre diciembre de 2023 y abril de 2024 la Megafarmacia del Bienestar apenas cumplió con el 8.5% de las solicitudes recibidas, un indicador que evidencia la urgencia de replantear el modelo actual de gestión del abasto.

 

Resultados que ya están ocurriendo en otros países

La discusión sobre IA en salud no es futurista: está ocurriendo ahora. En países como Brasil, Noruega o Sudáfrica, la analítica avanzada ha permitido reducir emergencias por escasez en 30%, generar ahorros de hasta 15% en procesos de compra pública y alcanzar una disponibilidad del 97% de medicamentos esenciales en clínicas públicas.

Estos logros tienen un efecto directo en la continuidad de los tratamientos, la reducción de compras de emergencia y la disminución de prácticas opacas asociadas a la urgencia. En términos de política pública, se trata de pasar de la improvisación a la planeación estratégica basada en evidencia.

 

Receta completa: cerrar el ciclo con el paciente

El modelo de Abasto Inteligente impulsado por SAS propone un enfoque integral donde cada receta se vincula directamente con el inventario disponible y las rutas logísticas necesarias para cumplirla. Así, la promesa de la “Receta Completa” deja de ser un ideal y se convierte en un proceso medible.

“El cambio no es solo tecnológico, es estructural. Permite al Estado anticipar la demanda, optimizar presupuestos y asegurar el acceso continuo a tratamientos esenciales”, subraya Ulloa.

 

Un llamado propositivo

México enfrenta hoy una disyuntiva clara: mantener un sistema de abasto reactivo, costoso y opaco, o dar el salto hacia un modelo inteligente, preventivo y transparente. La tecnología ya existe, los casos de éxito están documentados y los indicadores demuestran que el impacto es real.

La pregunta ya no es si la IA puede resolver el desabasto de medicamentos, sino si las instituciones están dispuestas a adoptar una visión de largo plazo que coloque a los datos, la interoperabilidad y al paciente en el centro del sistema. Porque en salud pública, cada decisión tardía se traduce en costos humanos que el país ya no puede permitirse.