Integración de características de distribución de temas en la previsión y optimización de inventarios: Evidencia del...

Área de la Ciencia:

• Investigación de Operaciones en Atención Médica
• Ciencia de Datos
• Salud Pública

Sus antecedentes:

• Los volúmenes de donación de sangre presentan una alta volatilidad debido a eventos externos como pandemias y días festivos.
• Los modelos estadísticos tradicionales luchan por tener en cuenta los shocks impulsados por eventos en el suministro de sangre.
• Los datos de texto no estructurados de noticias y redes sociales contienen información valiosa para predecir las fluctuaciones de las donaciones.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un marco de previsión mejorado semánticamente para la donación de sangre.
• Integrar datos estructurados de donación con datos de texto no estructurados para mejorar la predicción.
• Mejorar la resiliencia de las cadenas de suministro de sangre frente a la demanda impredecible.

Principales métodos:

• Se compararon métodos de modelado de temas, seleccionando BERTopic por su rendimiento.
• Se agregaron distribuciones de temas a nivel de documento, se comprimieron mediante Análisis de Componentes Principales (PCA) y se transformaron en predictores rezagados.
• Se combinaron características semánticas con datos estructurados para entrenar modelos Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM, CatBoost, Random Forest, GAM y SARIMAX.

Principales resultados:

• Las características semánticas mejoraron significativamente la precisión predictiva, logrando Gradient Boosting el mejor rendimiento.
• Se observó una reducción del 28% en el error cuadrático medio (RMSE) y un aumento de 0,33 en R-cuadrado.
• SHapley Additive exPlanations (SHAP) identificó predictores clave, incluidos indicadores de campaña, sitios de donación móviles, datos demográficos de los donantes y temas relacionados con epidemias/desastres.

Conclusiones:

• El pipeline de «predecir y optimizar» mejora la resiliencia del suministro de sangre al incorporar información semántica.
• El marco es generalizable a otras cadenas de suministro de atención médica o perecederas que enfrentan volatilidad impulsada por eventos.
• La previsión precisa de los volúmenes de donación de sangre es crucial para una gestión eficiente del inventario y la optimización del nivel de servicio.