Mejorando la gestión del inventario de plaquetas sanguíneas
Los hospitales pueden mejorar la gestión del suministro de plaquetas a través de un nuevo método que aborda la incertidumbre.
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Tabla de contenidos
- Antecedentes sobre la gestión de plaquetas
- El desafío de la incertidumbre
- Solución propuesta
- Aplicación de la PDA a la gestión de inventario de plaquetas
- Evaluación del rendimiento del método propuesto
- Estudio de caso: Aplicando el modelo en un entorno hospitalario
- Implicaciones de los hallazgos
- Direcciones futuras
- Conclusión
- Fuente original
Gestionar el suministro de plaquetas sanguíneas es clave para los hospitales. Las plaquetas son un tipo de célula sanguínea esencial para la coagulación. Sin embargo, tienen una vida útil corta de solo unos días, lo que complica su gestión. La Demanda de plaquetas puede cambiar a diario, y los hospitales deben asegurarse de tener suficientes disponibles sin desperdiciar demasiado. Este artículo trata de cómo los hospitales pueden gestionar mejor su inventario de plaquetas usando un método que considera las incertidumbres sobre la vida útil y la demanda.
Antecedentes sobre la gestión de plaquetas
En América del Norte, se distribuyen millones de unidades de plaquetas anualmente de donantes a hospitales. Los pacientes necesitan plaquetas por diversas razones médicas, y los hospitales suelen hacer pedidos diarios para satisfacer esas necesidades. Sin embargo, la corta vida útil de las plaquetas –que suele ser de 3 a 5 días después de la prueba– y la demanda diaria incierta complican el proceso de pedido.
Los hospitales deben encontrar un equilibrio entre tener suficientes plaquetas a mano y minimizar el Desperdicio por unidades caducadas. Si bien algunas investigaciones se han centrado en crear estrategias de pedido efectivas, a menudo se ha asumido que la vida útil es siempre la misma. Sin embargo, la realidad es más compleja, ya que la vida útil puede variar significativamente según los factores que influyen en cómo se toman las decisiones al momento de ordenar.
El desafío de la incertidumbre
La variabilidad en la vida útil de las unidades entregadas introduce incertidumbre. Cuando los hospitales piden plaquetas a los proveedores, la vida útil de esas unidades puede verse afectada por la cantidad y la frecuencia con que ordenan. Por ejemplo, un pedido más grande podría resultar en la recepción de unidades más viejas con una vida útil restante más corta. Esto crea desafíos en la gestión efectiva del inventario.
Encontrar políticas de pedido óptimas se vuelve cada vez más importante mientras los hospitales lidian con esta incertidumbre. La mayoría de los métodos existentes no abordan adecuadamente la imprevisibilidad de la vida útil, lo que lleva a ineficiencias.
Solución propuesta
Para abordar los desafíos asociados con la gestión de inventario de plaquetas bajo incertidumbre, se ha desarrollado un nuevo enfoque utilizando Programación Dinámica Aproximada (PDA). Este método permite una mejor toma de decisiones sobre qué y cuánto pedir mientras considera la imprevisibilidad de la vida útil y la demanda.
Entendiendo la PDA
La PDA es una técnica que ayuda a tomar decisiones a lo largo del tiempo mientras se gestiona la incertidumbre. Se aproxima a procesos de toma de decisiones complejos y permite ajustes basados en nueva información. Al usar este método, los hospitales pueden desarrollar mejores estrategias de pedido que conducen a mejores resultados.
El objetivo principal de usar la PDA en la gestión de plaquetas es encontrar políticas de pedido casi óptimas que ayuden a reducir las tasas de caducidad y de suministros cortos, mientras son adaptables a datos en tiempo real.
Aplicación de la PDA a la gestión de inventario de plaquetas
Al aplicar la PDA a la gestión de inventario de plaquetas, se tienen en cuenta características específicas del problema. El modelo se centra en una revisión periódica del inventario, donde tanto la demanda como la vida útil fluctúan.
Componentes clave del modelo
Variabilidad de la demanda: La demanda de plaquetas puede variar significativamente de un día para otro. Comprender esta variabilidad es un reto que el modelo necesita abordar.
Incertidumbre de la vida útil: La vida útil de las plaquetas no es fija y puede cambiar según factores como el momento del pedido y la cantidad. Esto añade otra capa de complejidad a la gestión del inventario.
Sensibilidad a costos: Los costos asociados con el almacenamiento de plaquetas, las faltas, y el desperdicio por caducidad se consideran al tomar decisiones de pedido.
Evaluación del rendimiento del método propuesto
Para evaluar qué tan bien funciona el enfoque de la PDA, se realizan comparaciones con estrategias tradicionales. Esto incluye examinar datos de rendimiento histórico de hospitales y medir cómo el nuevo método se desempeña en términos de reducir el desperdicio y mejorar la disponibilidad de plaquetas.
Métricas clave de rendimiento
Tasa de caducidad: Esto mide cuántas unidades caducan antes de ser utilizadas.
Tasa de escasez: Esto considera cuán a menudo los hospitales se quedan sin plaquetas cuando las necesitan.
Tamaño del pedido: La cantidad promedio de plaquetas pedidas cada vez.
Frecuencia de pedidos: Con qué frecuencia el hospital realiza pedidos de nuevas plaquetas.
Estudio de caso: Aplicando el modelo en un entorno hospitalario
Se realizó un estudio de caso utilizando datos de un hospital canadiense para ver qué tan bien funciona el enfoque de la PDA en condiciones de la vida real. Se analizaron datos sobre demanda, momentos de entrega y patrones de uso para informar el modelo.
Hallazgos del estudio de caso
Los hallazgos indicaron que el método de la PDA superó significativamente a los modelos de pedido tradicionales. Resultados específicos incluyeron:
Menores tasas de caducidad: Los hospitales que usaron la estrategia de la PDA experimentaron una caída sustancial en el número de plaquetas que caducaron antes de ser utilizadas.
Reducción de escasez: Las instancias de quedarse sin plaquetas durante momentos críticos también disminuyeron, lo que significa que la atención al paciente era menos probable que se viera afectada por problemas de suministro.
Tamaños de pedido optimizados: El tamaño promedio de cada pedido fue más equilibrado, llevando a menos desperdicio mientras se aseguraba que hubiera suficientes plaquetas disponibles para los pacientes.
Implicaciones de los hallazgos
Los resultados de este estudio tienen importantes implicaciones para los hospitales y los sistemas de gestión de productos sanguíneos. Al adoptar el enfoque de la PDA, los hospitales pueden esperar una mejor gestión de sus suministros de plaquetas, mejorando en última instancia la atención al paciente a través de una disponibilidad mejorada y un menor desperdicio.
Implementación práctica
Implementar este nuevo enfoque se puede hacer relativamente rápido. El modelo requiere información en tiempo real sobre los niveles actuales de inventario y patrones de demanda. Puede incorporarse a los sistemas de información existentes en los hospitales, facilitando que el personal haga pedidos precisos basados en la necesidad prevista.
Direcciones futuras
Si bien el enfoque de la PDA muestra promesa en la mejora de la gestión del inventario de plaquetas, aún hay desafíos que podrían abordarse en investigaciones futuras.
Adaptación a largo plazo: El trabajo futuro podría explorar cómo estos modelos pueden ajustarse a cambios a largo plazo en los patrones de demanda o interrupciones en la cadena de suministro, como las vistas durante la pandemia de COVID-19.
Diferentes tipos de demanda: Se podría hacer más investigación sobre cómo tener en cuenta diferentes tipos de demanda que pueden requerir unidades más frescas en comparación con el suministro regular de sangre, mejorando la adaptabilidad del modelo.
Integración con otros sistemas hospitalarios: Examinar cómo este modelo puede interactuar con otros sistemas en los hospitales, como la programación de pacientes o el uso de salas de emergencia, podría ofrecer beneficios y eficiencia adicionales.
Conclusión
En conclusión, gestionar el inventario de plaquetas es una tarea compleja que se complica por la variabilidad en la demanda y la vida útil. Al adoptar un enfoque de programación dinámica aproximada, los hospitales pueden gestionar más eficazmente sus Inventarios de plaquetas, mejorando la atención al paciente, reduciendo las tasas de desperdicio y gestionando mejor los recursos en general. El uso de este método representa un avance en el esfuerzo continuo por optimizar los recursos de atención sanitaria y mejorar los resultados de los pacientes en la gestión de productos sanguíneos.
A medida que los hospitales continúan adaptándose a nuevos desafíos en la prestación de atención, las metodologías que abracen la incertidumbre y la variabilidad serán clave para garantizar que suministros críticos como las plaquetas sanguíneas se gestionen de manera efectiva.
Título: Platelet Inventory Management with Approximate Dynamic Programming
Resumen: We study a stochastic perishable inventory control problem with endogenous (decision-dependent) uncertainty in shelf-life of units. Our primary motivation is determining ordering policies for blood platelets. Determining optimal ordering quantities is a challenging task due to the short maximum shelf-life of platelets (3-5 days after testing) and high uncertainty in daily demand. We formulate the problem as an infinite-horizon discounted Markov Decision Process (MDP). The model captures salient features observed in our data from a network of Canadian hospitals and allows for fixed ordering costs. We show that with uncertainty in shelf-life, the value function of the MDP is non-convex and key structural properties valid under deterministic shelf-life no longer hold. Hence, we propose an Approximate Dynamic Programming (ADP) algorithm to find approximate policies. We approximate the value function using a linear combination of basis functions and tune the parameters using a simulation-based policy iteration algorithm. We evaluate the performance of the proposed policy using extensive numerical experiments in parameter regimes relevant to the platelet inventory management problem. We further leverage the ADP algorithm to evaluate the impact of ignoring shelf-life uncertainty. Finally, we evaluate the out-of-sample performance of the ADP algorithm in a case study using real data and compare it to the historical hospital performance and other benchmarks. The ADP policy can be computed online in a few minutes and results in more than 50% lower expiry and shortage rates compared to the historical performance. In addition, it performs better or as well as an exact policy that ignores uncertainty in shelf-life and becomes hard to compute for larger instance of the problem.
Autores: Hossein Abouee-Mehrizi, Mahdi Mirjalili, Vahid Sarhangian
Última actualización: 2023-07-18 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2307.09395
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.09395
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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