Xalapa, Ver. (AVC).- En un sistema de salud que distribuye alrededor de 3 mil millones de piezas de medicamentos e insumos médicos cada año, uno de los problemas no es únicamente contar con los productos, sino lograr que lleguen a tiempo a las unidades donde se necesitan. Dos especialistas formados en instituciones de Veracruz participarán en el diseño de herramientas tecnológicas para atender este desafío.

Se trata de Cuauhtémoc Sánchez Ramírez, profesor investigador del Tecnológico Nacional de México (TecNM), campus Orizaba, y Norma Angélica Zabaleta García, egresada de Matemáticas de la Universidad Veracruzana y actual directora de Inteligencia Estadística de la Fábrica de Inteligencia Artificial del Gobierno federal.

Ambos fueron presentados este viernes 23 de octubre durante la conferencia matutina de la presidenta Claudia Sheinbaum Pardo, como integrantes del Consejo Asesor para la Transformación Digital del Sector Salud.

Su tarea será participar en el desarrollo de sistemas capaces de identificar dónde faltan medicamentos, en qué almacenes se encuentran disponibles y cómo distribuirlos de manera más eficiente entre hospitales y centros de salud.

¿Quiénes son los dos especialistas veracruzanos que participarán en el proyecto?

Cuauhtémoc Sánchez Ramírez es profesor investigador del Tecnológico de Orizaba y cuenta con un doctorado en Ciencia y Tecnología, además de especialización en Ingeniería Industrial y de Manufactura.

Su trabajo académico se ha concentrado en logística, cadenas de suministro, simulación de sistemas, modelación epidemiológica y gestión hospitalaria, áreas relacionadas con los problemas que enfrenta la distribución de medicamentos.

En 2017 recibió el Premio Nacional de Logística, reconocimiento vinculado con su trayectoria en el desarrollo de soluciones para mejorar procesos de distribución y administración.

La segunda integrante es Norma Angélica Zabaleta García, licenciada en Matemáticas por la Universidad Veracruzana y maestra en Inteligencia Artificial.

Actualmente dirige el área de Inteligencia Estadística de la Fábrica de Inteligencia Artificial del Gobierno federal. Su experiencia incluye investigación de operaciones, modelación matemática y desarrollo de sistemas para evaluar riesgos y apoyar decisiones en instituciones públicas.

Ambos aportarán conocimientos en matemáticas, logística y análisis de datos al equipo responsable de diseñar las herramientas tecnológicas.

La inteligencia artificial buscará resolver retrasos en medicamentos

Durante la presentación del proyecto, el subsecretario de Integración Sectorial y Coordinación de Servicios de Atención Médica, Eduardo Clark García Dobarganes, explicó que uno de los principales retos del sistema público de salud es organizar la distribución de millones de medicamentos entre miles de unidades médicas.

Actualmente, el sistema maneja aproximadamente 3 mil millones de piezas de medicamentos e insumos médicos al año, que deben distribuirse entre más de mil hospitales y cerca de 15 mil centros de salud y unidades de primer nivel.

La presidenta Claudia Sheinbaum reconoció que existen situaciones en las que los medicamentos ya fueron comprados, pero no llegan oportunamente a los hospitales o centros de salud.

El problema, explicó, también se encuentra en los procesos de almacenamiento, administración de inventarios y reparto.

Para atenderlo, el consejo desarrollará herramientas que permitan conocer en tiempo real las necesidades de cada unidad médica, ubicar los productos disponibles y organizar su traslado.

El proyecto contempla integrar información sobre compras, existencias, consumo de medicamentos y ubicación de hospitales para anticipar la demanda y reducir los retrasos en las entregas.

¿Cómo funcionará la inteligencia artificial para distribuir medicinas?

El equipo de especialistas trabajará en tres áreas relacionadas con el abastecimiento de medicamentos.

La primera será desarrollar mecanismos para que hospitales y centros de salud reporten sus necesidades en tiempo real, con el objetivo de identificar faltantes y conocer qué productos requieren.

La segunda estará enfocada en mejorar la administración de almacenes e inventarios, mediante sistemas que permitan ubicar las existencias y mantener actualizado el registro de medicamentos disponibles.

La tercera consistirá en diseñar modelos matemáticos y herramientas de inteligencia artificial para planear rutas de distribución más eficientes, considerando las necesidades de las unidades médicas y la ubicación de los almacenes.

Con estos sistemas se busca que la información sobre disponibilidad y consumo permita tomar decisiones antes de que los medicamentos se agoten en hospitales o centros de salud.

¿Cuándo comenzará a utilizarse la inteligencia artificial en el IMSS?

El Consejo Asesor para la Transformación Digital del Sector Salud está integrado por cuatro investigadores y cinco especialistas en desarrollo de software e inteligencia artificial.

Además de los dos representantes veracruzanos, participan expertos de instituciones como la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), el Centro de Investigación en Matemáticas (Cimat) y el Instituto Politécnico Nacional (IPN).

El proyecto será coordinado por la Secretaría de Salud y la Agencia de Transformación Digital y Telecomunicaciones.

De acuerdo con Eduardo Clark, el próximo 23 de noviembre de 2026 se presentará el plan de trabajo para desarrollar las herramientas tecnológicas.

La implementación inicial está prevista para enero de 2027 en el IMSS y el IMSS-Bienestar, con la posibilidad de extender posteriormente los sistemas a otras instituciones públicas de salud.

Para Sánchez Ramírez y Zabaleta García, el proyecto representa la oportunidad de aplicar sus conocimientos en logística, matemáticas e inteligencia artificial a uno de los procesos del sistema de salud que impactan directamente en la atención de los pacientes.

El objetivo será que los medicamentos adquiridos por las instituciones públicas puedan localizarse, administrarse y distribuirse con mayor oportunidad hasta los hospitales y centros de salud donde se requieren.