Framework basado en minería de datos para el apoyo de los procesos en la gestión del riesgo en la cadena de suministro hospitalaria

Abstract

La gestión eficiente de la cadena de suministro hospitalaria se constituye como un componente estratégico para asegurar la continuidad y la calidad en la prestación de servicios de salud en Colombia. Sin embargo, este entorno se caracteriza por una alta complejidad y la presencia de incertidumbres operativas que amenazan constantemente la logística sanitaria. Para abordar estos desafíos, el presente trabajo propone y desarrolla un modelo de decisión integral orientado a la identificación, priorización y mitigación de riesgos en el contexto hospitalario, consolidando un enfoque innovador basado en datos.

La estructura metodológica del estudio se fundamenta en la integración sistemática de análisis de datos y modelos de decisión cuantitativa. Inicialmente, se aplicaron técnicas de minería de texto para procesar información no estructurada, lo que permitió descubrir y categorizar factores de riesgo críticos que suelen pasar desapercibidos en análisis convencionales, con un enfoque particular en la seguridad de datos, riesgos tecnológicos y aquellos derivados del entorno (tanto interno como externo). Estos factores fueron posteriormente evaluados mediante un modelo de Toma de Decisiones Multicriterio (MCDM); específicamente, se utilizó el Proceso de Jerarquía Analítica (AHP) para determinar la importancia relativa de cada criterio, y el método TOPSIS para priorizar los riesgos según su nivel de criticidad y probabilidad de ocurrencia.

Finalmente, el resultado central de la investigación se materializa en la construcción de un Framework metodológico. Este modelo proporciona una ruta clara para diagnosticar vulnerabilidades y seleccionar estrategias de respuesta basadas en evidencia. Se concluye que la combinación propuesta ofrece una solución práctica y adaptable para mejorar la toma de decisiones y la resiliencia operativa de las instituciones de salud.