Une étude publiée dans Health Systems & Reform en 2015 par Prashant Yadav a diagnostiqué les causes profondes de la sous-performance des chaînes d'approvisionnement en produits de santé dans les pays en développement, notamment le manque de prise de décision basée sur les données. Les récentes avancées en apprentissage automatique, rapportées par l'UNICEF en 2015, visent à résoudre ces problèmes en prédisant les pénuries et en optimisant les stocks.
Les modèles d'apprentissage automatique conscients des décisions, formés sur des données historiques des systèmes de santé, peuvent prévoir la demande de médicaments essentiels comme les vaccins et les antibiotiques. Cela réduit le gaspillage et les ruptures de stock, en particulier dans les environnements à faibles ressources où les chaînes d'approvisionnement sont fragiles.
Bien que la recherche originale ait mis en évidence des problèmes systémiques tels qu'une infrastructure médiocre et des lacunes de financement, les outils d'IA offrent désormais une solution évolutive. Par exemple, des programmes pilotes en Afrique subsaharienne ont utilisé des algorithmes prédictifs pour réduire les taux de rupture de stock de médicaments jusqu'à 30 %, selon des rapports de terrain.
Cependant, les experts préviennent que la technologie seule ne peut pas résoudre tous les problèmes. Une mise en œuvre efficace nécessite des investissements dans l'infrastructure numérique, la formation des agents de santé et un soutien politique. Le rapport de l'UNICEF de 2015 a souligné la nécessité d'approches intégrées combinant innovation et réformes de gouvernance.
