持続可能な医薬品供給のためのリスク考慮型データ分析：公立腫瘍病院のためのガバナンスフレームワーク

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a novel integration of ABC-XYZ analysis with environmental impact assessment in healthcare supply chain, with Monte Carlo validation.

🏢実務担当者:Offers actionable inventory policy adjustments that reduce stockouts, urgent orders, and carbon footprint, directly applicable to hospital pharmacy management.

🏛政策担当者:Highlights how data-driven governance can align public health procurement with climate goals, relevant for health ministry sustainability strategies.

公的医療システムにおける必須医薬品への途切れのないアクセスを確保することは、臨床的、経済的、環境的な影響を伴う永続的な課題である。腫瘍科サービスは特に欠品の影響を受けやすく、治療の継続性を損ない、二酸化炭素排出量と廃棄物のフットプリントが大きい緊急調達への依存を高める。本研究は、チリの高複雑度の公的腫瘍病院における医薬品在庫ガバナンスのための、リスクに基づくデータ駆動型フレームワークを提案し、持続可能性目標とグリーンサプライチェーン原則に整合させる。2023年から2024年の運用データを用いて、記述的分析、ABC–XYZセグメンテーション、および需要変動性、供給パフォーマンス、臨床経済的重要度を統合するLogistic Risk Index（LRI）を通じて拡張された連続レビュー（s, Q）政策を統合する。実証分析により、AX/AYセグメントへの支出の強い集中と、制度的に導出されたパラメータと分析的に導出されたパラメータとの間の有意な不整合が明らかになる。モンテカルロシミュレーション（シナリオごとにN = 1000回の実行）は、確率的な需要とリードタイム条件下で、ベースライン、調整済み、および完全にリスクに基づく政策を比較する。結果は、リスクに基づく構成が欠品リスクを最大46%削減し、充足率を改善し（93.1% → 96.4%）、補充遅延を短縮する一方で、総物流コストの安定性を維持することを示す。重要なことに、緊急発注は年間27.4件から14.8件に減少し、推定630 kgのCO2排出量と年間25 kgの包装廃棄物を回避する。これらの知見は、回復力、効率性、持続可能性は競合する目的ではなく、統合された分析とガバナンスを通じて同時に達成できることを実証している。提案されたアプローチは、事後対応型の在庫管理から予測的で透明性が高く持続可能性志向の意思決定への移行を求める公的医療システムにとって、拡張可能な青写真を提供し、SDG 3（健康と福祉）およびSDG 12（責任ある消費と生産）に貢献する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Ensuring uninterrupted access to essential medicines in public healthcare systems is a persistent challenge with clinical, economic, and environmental implications. Oncology services are particularly vulnerable to stockouts, which compromise therapeutic continuity and increase reliance on urgent procurement with high carbon and waste footprints. This study proposes a risk-informed, data-driven framework for pharmaceutical inventory governance in a high-complexity public oncology hospital in Chile, aligning with sustainability goals and green supply chain principles. Using operational data from 2023–2024, we integrate descriptive analytics, ABC–XYZ segmentation, and a continuous-review (s, Q) policy extended through a Logistic Risk Index (LRI) that consolidates demand variability, supply performance, and clinical-economic criticality. Empirical analysis reveals strong expenditure concentration in AX/AY segments and significant misalignment between institutional and analytically derived parameters. A Monte Carlo simulation N = 1000 runs per scenario) compares baseline, adjusted, and fully risk-informed policies under stochastic demand and lead-time conditions. Results show that the risk-informed configuration reduces stockout exposure by up to 46%, improves fill rates (93.1% → 96.4%), and shortens replenishment delays, while maintaining total logistic cost stability. Critically, urgent orders decrease from 27.4 to 14.8 per year, avoiding an estimated 630 kg CO2 emissions and 25 kg of packaging waste annually. These findings demonstrate that resilience, efficiency, and sustainability are not competing objectives but can be jointly achieved through integrated analytics and governance. The proposed approach offers a scalable blueprint for public health systems seeking to transition from reactive inventory management toward anticipatory, transparent, and sustainability-oriented decision-making, contributing to SDG 3 (health and well-being) and SDG 12 (responsible consumption and production).

• semanticscholar https://www.mdpi.com/2079-8954/14/4/358/pdf?version=1774601746first seen 2026-05-05 22:09:14 · last seen 2026-09-21 04:54:23