Sistema de inventario para abastecimiento de medicamentos y su optimización con redes neuronales artificiales recurrentes aplicado a una Entidad Privada de Salud

Abstract

La presente investigación tiene como objetivo desarrollar un modelo analítico de abastecimiento de medicamentos basado en redes neuronales artificiales que optimiza el inventario de los medicamentos del sector privado de salud. El tipo de investigación es básica, transaccional y descriptiva. Es básica porque se utilizan los modelos y técnicas de redes neuronales artificiales para realizar proyecciones y así optimizar el inventario de los insumas y medicamentos. Es descriptiva y correlacional porque se realizará una descripción de la información obtenida y es transaccional porque se obtiene información una única vez para diseñar e implementar un modelo de abastecimiento que logre reducir la incertidumbre y optimizar los inventarios de medicamentos e insumos. La unidad de análisis fue el volumen de venta semanal de los medicamentos. La población estuvo conformada por el volumen de venta semanal de los años 2006 al 2010. Los resultados afirman que el modelo de red neuronal artificial recurrente logra tener mayor precisión en el pronóstico frente a los modelos estadísticos de series de tiempo y regresión lineal. También se concluye que el modelo de optimización de inventario permite planificar las compras de medicamentos de tal forma que se pueda reducir el costo total, esto es debido a que el sistema calcula la cantidad de medicamentos y el punto de reposición a ordenar con un mínimo margen de error.