Conoce el diccionario de términos o palabras clave que permite disponer de toda la información sobre CisMED en orden alfabético.
Es un sistema de información que permite a las farmacias participantes comunicar faltas de suministro, en el mismo instante en el que se producen, a partir de una infraestructura de comunicación entre farmacias, Colegios de Farmacéuticos y Consejo General.
CisMED se caracteriza entre otras cuestiones por ser un sistema de información que evoluciona. Desde su creación se han impulsado y llevado a cabo diferentes iniciativas que han permitido consolidar y afianzar CisMED. La incorporación de nuevas técnicas de machine learning para identificar incidencias de suministro de manera precoz, la creación de una nueva web dedicada a CisMED, la optimización de la comunicación de las faltas de suministro y su almacenamiento junto al CisMED europeo son algunas de las nuevas características que se han incorporado a CisMED y que se constituyen CisMED 2.0
El Consejo General de Farmacéuticos ha liderado y lidera diferentes proyectos e iniciativas junto a organizaciones farmacéuticas nacionales de diferentes países europeos para el intercambio de información sobre incidencias de suministro de medicamentos.
Cuando la farmacia se adhiere a CisMED recibe un usuario y contraseña (credenciales) para configurar su programa de gestión y comunicar faltas de suministro a CisMED.
De manera diaria se analizan todas las faltas de suministro de medicamentos comunicadas por las farmacias. Estos criterios emplean técnicas estadísticas y de machine learning para identificar incidencias de suministro. De manera esquemática la metodología se apoya en dos procesos:
A CisMED únicamente llegan los medicamentos que no han sido suministrados a las farmacias en sus pedidos por ninguno de sus proveedores, faltas de suministro.
Para que una farmacia pueda participar en CisMED es necesario que se adhiera al sistema aceptando los términos y condiciones del servicio.
Farmacia adherida que ha configurado correctamente el programa de gestión de su farmacia mediante las credenciales proporcionadas por el sistema y que le permite comunicar faltas de suministro.
Aquellas faltas de suministro que cumplen determinados criterios (enlace a la palabra criterios) estadísticos en cuanto a número de farmacias que informan de la falta y número de días durante la semana.
Las incidencias de suministro tienen como finalidad identificar aquellas faltas de suministro más intensas y significativas. Con ese objetivo se emplean técnicas estadísticas y de machine learning.
Un problema de suministro es una situación en la que las unidades disponibles de un medicamento en el canal farmacéutico son inferiores a las necesidades de consumo nacional. En general, suelen deberse a problemas en la fabricación o distribución del medicamento. La Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios (AEMPS) es el organismo encargado de tomar las medidas necesarias para que, cuando se producen estas tensiones en la cadena de suministro, ningún paciente vea interrumpido su tratamiento.
Si un laboratorio farmacéutico (titular de la autorización de comercialización del medicamento, TAC) percibe que puede producirse cualquier restricción anormal en el suministro de sus medicamentos, está obligado a informar con antelación a la AEMPS. Las autoridades sanitarias de las comunidades autónomas también colaboran en la detección y comunicación precoz de estos problemas.
Tanto incidencias de suministro como problemas de suministro son conceptos intrínsecamente relacionados pero diferentes.
Desde 2008, la AEMPS publica en su página web la información de los problemas de suministro de medicamentos de uso humano, manteniendo esta información permanentemente actualizada.
Machine Learning, Aprendizaje en Máquinas, Aprendizaje Automático o Aprendizaje Estadístico es una disciplina que deriva de la Inteligencia Artificial (IA), de la estadística y de las ciencias de la computación. Es un componente importante de campo de la ciencia de datos. Intenta establecer técnicas que posibiliten a los dispositivos aprender. Se centra en el uso de datos y algoritmos para imitar la forma en la que los humanos aprenden, mejorando gradualmente su precisión. Mediante el uso de métodos estadísticos, los algoritmos entrenan para hacer clasificaciones o predicciones, descubriendo información clave Estos conocimientos impulsan la toma de decisiones.