Od rejestrowania zdarzeń do przewidywania potrzeb
Gospodarka lekowa musi równoważyć dwa przeciwstawne ryzyka
Apteka szpitalna musi chronić dostępność leków, a jednocześnie unikać nadmiernych zapasów, które zamrażają środki i zwiększają ryzyko przeterminowania. Zmienne potrzeby oddziałów, sezonowość, niepewne dostawy, ograniczenia budżetowe i duża liczba kontraktów utrudniają podejmowanie decyzji z wyprzedzeniem.
Zbyt mały zapas
Niedobór może utrudnić lub opóźnić terapię i uruchomić czasochłonne zakupy interwencyjne.
Zbyt duży zapas
Nadwyżka zamraża środki finansowe i zwiększa ryzyko przeterminowania leków.
Planowana warstwa wsparcia decyzji
Pharma Flow uzupełni system apteczny
Pharma Flow będzie wykorzystywał sztuczną inteligencję, analizę danych i uczenie federacyjne do wspierania prognozowania zapotrzebowania, optymalizacji zapasów, monitorowania realizacji kontraktów i komunikacji z dostawcami. Nie zastąpi farmaceuty ani oprogramowania działającego już w aptece.
- Którego leku może zabraknąć przed kolejną dostawą?
- Gdzie może powstać nadwyżka lub ryzyko przeterminowania?
- Czy dostawca realizuje kontrakt zgodnie z warunkami?
- Które zamówienie jest opóźnione i wymaga reakcji?
- Czy proponowany zamiennik jest zgodny z umową?
- Gdzie można znaleźć lek w sytuacji awaryjnej?
Planowany model działania
Jak Pharma Flow będzie wspierał aptekę?
Rozwiązanie ma pomóc przejść od reagowania na zarejestrowane zdarzenia do wcześniejszego rozpoznawania ryzyka, wyjaśnionej rekomendacji i działania zatwierdzanego przez uprawnionego użytkownika.
- 01
Wykorzysta dane z istniejących systemów
Analizie będą mogły podlegać historyczne zużycie, ruchy magazynowe, stany, dostawy, zamówienia, terminy ważności, realizacja kontraktów oraz wybrane dane o hospitalizacjach lub dostępności. Zakres zostanie uzgodniony z placówką.
- 02
Będzie prognozować zapotrzebowanie
Modele predykcyjne będą mogły uwzględniać sezonowość, specyfikę szpitala, obciążenie oddziałów, liczbę hospitalizacji, lokalne trendy epidemiologiczne i nietypowe zmiany zużycia.
- 03
Zaproponuje poziom zapasów
System będzie mógł wskazać ryzyko braku, nadmierny zapas, zagrożenie przeterminowaniem, rekomendowany termin zamówienia i sugerowaną ilość do oceny przez personel.
- 04
Będzie monitorować realizację kontraktów
Planowany moduł przetwarzania języka naturalnego zestawi warunki umów z dostawami i będzie mógł sygnalizować opóźnienia, różnice ilościowe lub cenowe oraz niezgodne zamienniki.
- 05
Uporządkuje komunikację z dostawcami
Standardowa korespondencja i odpowiedzi dostawców będą mogły zostać powiązane z zamówieniem, lekiem, umową lub sprawą — przy zachowaniu nadzoru personelu.
- 06
Wesprze zamówienia interwencyjne
Gdy standardowy dostawca nie zrealizuje zamówienia, system będzie mógł pomóc znaleźć alternatywy, wysłać zapytania i porównać odpowiedzi. Ofertę i zamówienie zatwierdzi użytkownik.
Planowany pulpit
Jeden obraz prognoz, ryzyk, zamówień i rekomendowanych działań
Główny ekran ma dostarczać syntetycznej informacji o sytuacji apteki i elementach wymagających uwagi. Każda rekomendacja powinna wyjaśniać, czego dotyczy, na jakich danych się opiera i jaki może być skutek działania.
Zużycie · zapas · czas do wyczerpania
- Przewidywany brak
- Nietypowy wzrost zużycia
- Niska rotacja zapasu
- Status potwierdzenia
- Oczekiwany termin
- Wymagana reakcja użytkownika
- Korekta planowanego zamówienia
- Kontakt z dostawcą
- Weryfikacja zamiennika
Cztery filary
Połączony proces zamiast kolejnego odrębnego raportu
Predykcja zapotrzebowania
System będzie przewidywał przyszłe zapotrzebowanie na leki na podstawie danych historycznych, charakterystyki placówki i czynników zmieniających się w czasie.
Optymalizacja zapasów
Pharma Flow będzie pomagał ograniczać zarówno ryzyko niedoborów, jak i utrzymywania zapasów przekraczających prawdopodobne potrzeby.
Monitoring kontraktów
Planowane mechanizmy NLP będą porównywać warunki umów z przebiegiem dostaw i sygnalizować potencjalne niezgodności.
Komunikacja i zamówienia
System będzie porządkował kontakt z kontrahentami i wspierał pozyskanie leku, gdy standardowy dostawca nie będzie mógł go dostarczyć.
Uczenie federacyjne
Dane pozostaną w szpitalach, a aktualizacje modeli wesprą wspólne uczenie
Każdy szpital partnerski będzie mógł trenować lokalny model na danych pozostających w jego środowisku. Do wspólnego procesu trafią parametry potrzebne do aktualizacji modelu globalnego, a nie źródłowe dane pacjentów ani kompletne zbiory operacyjne.
Uczenie federacyjne nie eliminuje automatycznie wszystkich ryzyk prywatności. Architektura, bezpieczeństwo i zakres wymienianych informacji będą analizowane i weryfikowane w projekcie.
Uzupełnienie istniejącego oprogramowania
Pharma Flow nie zastąpi systemu aptecznego
AMMS firmy Asseco, KS-ASW firmy Kamsoft, CGM Clininet i inne systemy HIS lub apteczne nadal będą odpowiadać za ewidencję źródłową, dokumenty magazynowe, rozliczenia i dane operacyjne. Pharma Flow utworzy dodatkową warstwę analityczną i rekomendacyjną.
↓
↓
↓
↓
Korzyści do weryfikacji podczas wdrożenia
Jeden system, różne perspektywy wewnątrz szpitala
Farmaceuta szpitalny
- Wcześniejsze ostrzeżenia o możliwych brakach
- Wsparcie planowania i mniej ręcznych analiz
- Uporządkowana komunikacja z kontrahentami
- Rekomendacje z uzasadnieniem i kontrolą zatwierdzeń
Kierownik apteki
- Syntetyczny obraz zapasów i realizacji kontraktów
- Kontrola ryzyka niedoborów, nadwyżek i przeterminowania
- Informacje o skuteczności dostawców
- Analiza sposobu wykorzystania rekomendacji
Dyrekcja i finanse
- Lepsza widoczność wartości zapasów
- Wsparcie ograniczania środków zamrożonych w magazynie
- Analiza problemów z dostawami i ich kosztów
- Dane wspierające negocjowanie kolejnych umów
Zamówienia, administracja i IT
- Uporządkowana historia kontraktów i komunikacji
- Wsparcie monitorowania terminów oraz warunków
- Integracja bez zastępowania systemu aptecznego
- Kontrola nad docelowym modelem wdrożenia i przepływem danych
Nadzór człowieka
Uprawniony użytkownik pozostanie w centrum procesu
Pharma Flow będzie wspierał procesy logistyczne, administracyjne i zakupowe. Nie będzie podejmował decyzji klinicznych, rekomendował leczenia pacjenta ani autonomicznie składał zamówienia interwencyjnego.
- Zmiana planowanego zamówienia
- Wybór alternatywnego dostawcy
- Akceptacja warunków oferty
- Zatwierdzenie zamiennika
- Złożenie zamówienia interwencyjnego
- Działanie po wykryciu niezgodności kontraktu
Planowane wdrożenie
Od analizy danych do kontrolowanego uruchomienia produkcyjnego
Po zakończeniu B+R Pharma Flow ma być oferowany jako usługa SaaS albo instalacja w środowisku szpitala. Ostateczny model będzie zależał od wymagań bezpieczeństwa, architektury IT, zasad przetwarzania danych i polityki placówki.
SaaS
Środowisko chmurowe utrzymywane przez dostawcę dla placówek, które nie chcą samodzielnie zarządzać infrastrukturą aplikacji.
On-premise
Instalacja w środowisku szpitala, z infrastrukturą i administracją techniczną pozostającymi pod kontrolą placówki.
- 01
Analiza środowiska
Systemy, procesy apteki, dostępne dane i ich jakość.
- 02
Integracja danych
Mechanizmy pobierania danych z systemu aptecznego, HIS i innych źródeł.
- 03
Konfiguracja procesów
Zasady zapasów, alertów, kontraktów, dostawców i akceptacji działań.
- 04
Przygotowanie modeli lokalnych
Modele dopasowane do charakterystyki i danych danego szpitala.
- 05
Pilotaż
Ograniczony zakres obserwacyjny i rekomendacyjny.
- 06
Ocena rezultatów
Porównanie prognoz, rekomendacji i wykrytych problemów z rzeczywistymi zdarzeniami.
- 07
Uruchomienie produkcyjne
Stopniowe rozszerzanie na kolejne grupy leków i procesy po zaakceptowaniu rezultatów.
Projekt w trakcie realizacji
Planowany okres projektu do 29 lutego 2028 roku
Pharma Flow powstaje w ramach projektu FENG.01.01-IP.02-0638/25: „Opracowanie inteligentnego agenta Pharma Flow wykorzystującego sztuczną inteligencję oraz sfederowane uczenie maszynowe do optymalizacji gospodarki lekowej oraz przejęcia rutynowych, czasochłonnych zadań personelu farmaceutycznego w szpitalach”.
Planowany okres realizacji to 1 marca 2026 – 29 lutego 2028. Wdrożenie rezultatów zaplanowano na kolejne pół roku: 1 marca – 31 sierpnia 2028. Na obecnym etapie Pharma Flow nie jest gotowym produktem handlowym. Opisane funkcjonalności są założeniami projektu, które będą podlegać badaniom, testom i walidacji.
Współpraca z placówkami
Szpitale partnerskie będą mogły wspierać analizę procesów, ocenę jakości danych, konsultowanie scenariuszy, walidację modeli, testowanie prototypu, ocenę ergonomii i pilotaż. Placówki zainteresowane projektem mogą już podczas B+R rozmawiać o przyszłych scenariuszach wdrożenia.
Przyszłość gospodarki lekowej
Który proces apteki nadal wymaga ręcznej analizy wielu raportów, wiadomości i rozmów telefonicznych?
Porozmawiajmy o procesach, które Pharma Flow ma usprawnić, oraz o zakresie możliwego pilotażu albo współpracy badawczej.