Segun Wharton Knowledge, en países de ingresos bajos y medios, las cadenas de suministro de salud enfrentan interrupciones inesperadas y severas. En Sierra Leone, eventos como intentos de golpes de estado, brotes de enfermedades o cortes de energía han afectado directamente la logística de salud pública. A pesar de iniciativas gubernamentales que buscan ofrecer atención médica gratuita a mujeres embarazadas y niños menores de cinco, el país registra una tasa de mortalidad materna de 717 muertes por cada 100,000 nacimientos vivos. Esta cifra, explicada por Hamsa Bastani, investigadora de operaciones y estadística de la Escuela de Negocios de Wharton, no se debe necesariamente a la escasez de medicamentos, sino a fallos en el transporte y distribución de productos clave. Algunas clínicas acumulan excedentes, mientras que otras quedan sin suministros básicos.
Para corregir esta desigualdad, Bastani, junto con el científico Osbert Bastani y el estudiante de doctorado Angel Tsai-Hsuan Chung, desarrolló un sistema de apoyo a decisiones económico-estadístico, basado en inteligencia artificial, que prevé la demanda de medicamentos en centros específicos. El modelo se adapta a entornos donde los datos son escasos, ruidosos y parcialmente incompletos. Tras una prueba piloto en cinco distritos, se observó un aumento del 19% en el uso de medicamentos asignados en áreas tratadas, lo que indica una mejora en el acceso real. Un efecto más notable fue el incremento del 32% en el consumo de productos en centros que servían comunidades más pobres y remotas, antes frecuentemente afectadas por escasez prolongada. Este avance permitió que el gobierno escalara el sistema a nivel nacional.
Hoy, el modelo respalda decisiones sobre más de 70 productos esenciales, incluyendo fármacos para hemorragias pós-parto y tratamiento de convulsiones por eclampsia. La solución no solo optimiza el uso de recursos, sino que también aborda inequidades históricas en la distribución de salud. En el contexto peruano, donde el sistema de salud enfrenta desafíos de infraestructura, desigualdad geográfica y demandas crecientes, este enfoque puede inspirar soluciones tecnológicas para mejorar la disponibilidad de medicamentos en zonas rurales o de bajos recursos. Los datos demuestran que una gestión inteligente, basada en predicciones precisas y en datos locales, puede transformar la eficiencia del sistema de salud, incluso con limitaciones de información. Para el peruano que recibe atención médica en un centro lejano o que depende de suministros periódicos, este caso ilustra que la tecnología no solo puede predecir necesidades, sino que también puede convertirse en un aliado clave para garantizar justicia en el acceso a la salud.