Post on 18-Oct-2018
Sistema de Indicadores de Acceso y Financiación del Gasto en
Medicamentos basado en el uso de Tecnologías de la Información
Geográfica. Panamá. 2007-2011
Beatriz Gómez, Carlos Gordón, Víctor Herrera, Reina Roa.
2011 2012 2013 2014 2015
Sistema de indicadores de acceso y financiación del gasto en medicamentos
Análisis de datos sobre gasto Sistema de Información de precios de medicamentos genéricos y de marca
Implementación de estrategias de medicamentos Genéricos para mejorar el acceso
Medicamentos Genéricos y de marca y uso racional de medicamentos
Promoción y publicidad en la demanda y oferta de los medicamentos genéricos y de marca
Línea de investigación:
Medicamentos genéricos y de marca
2011- 2015
Desarrollar un Sistema de Información de
Medicamentos
Perspectiva de la población
sobre necesidades (morbilidad),
recurso que cuentan para llenar
las necesidades.
Bien de mercado que tiene
fallos para acceso Viene del presupuesto público
y de los aportes del CSS
Población Necesidades y recursos
Medicamentos Mercado y circulación
Financiación Fuentes y modalidades
Flujo económico del medicamento
I NIVEL Centros ULAPS
Subcentros
Puestos
II NIVEL Hospitales Regionales y de
Área
Policentros Policlínicas
III
NIVEL Hospital Nal.
Hosp. Esp
Sociedad
Fuentes de
financiamiento Presupuesto nacional
Presupuesto regional
Crédito extraordinario
Autogestión
Donaciones
Medicamentos
Organización instalaciones de salud
Niveles de complejidad y atención
Rector en salud:
regulación y
vigilancia
Proveedor de
servicios de salud
La distribución y el
acceso se relaciona con
los niveles de
complejidad y atención
en salud
Mortalidad proporcional estimada para las principales causas de muerte en
Panamá, según sexos. Años: 2001-2009
Hombres Mujeres
Fuente: Hechos vitales, 2001- 2009. INEC
gene
ALMACÉN NAL DE MEDICAMENTOS
ALMACÉN REGIONAL DE MEDICAMENTOS
Hospitales Subcentros y
Centros Puestos de
Salud
Flujo de medicamentos
Despachos Presupuesto nacional
Créditos extraordinarios
Donaciones
Otras fuentes
Compras directas Presupuesto regional
Créditos extraordinarios
Autogestión
Donaciones
Otras fuentes
Problema
• Debilidad en la integración de los sistemas de información de atención primaria y especializada
• La estandarización del sistema de registro de la información y de codificación
• Obsolescencia de las plataformas tecnológicas utilizadas
• Bajo nivel de capacitación en el uso de los datos, su recopilación y de su adecuado aprovechamiento en los ejercicios de planificación y en la toma de decisiones que se generan en las entidades de salud en el país.
Objetivo
• Desarrollar un sistema de información del gasto y financiación de medicamentos de las instituciones del sector público de salud de Panamá, Ministerio de Salud (MINSA) y la Caja de Seguro Social (CSS), durante el período 2007-2011
Metodología • Desarrollo de base de datos que incorpora información
del MINSA y CSS según niveles de atención.
• Base de datos se incluyó variables económicas y se clasificaron los medicamentos según grupos anatómico-terapéuticos. ATC.
• Datos del Registro de Hechos Vitales 2001-2011 y Censo Nacional de Población 2010. INEC
• Encuesta de Ingresos y Gastos de 2007, estadísticas del Ministerio de Salud. Informes de aumento de precio del medicamento publicados por la Autoridad de Protección del Consumidor y Asuntos de la Competencia
• Se aplicó la técnica de Mapa Auto Organizativo (SOM) a los datos sobre el gasto en medicamento tanto del CSS y el MINSA para agrupar la información
Retocar para resaltar imagen y variables
a) Medicamento
b) Grupo farmacológico
c) Unidad
d) Cantidad
e) Valor unitario
f) Monto total
g) Fecha de adquisición
h) Tipo de adquisición
Variables recopiladas
Metodología Base de datos para captura de información MINSA
Gasto público global en las instituciones públicas de salud (MINSA- CSS) como % del PIB.
Panamá. 2007- 2011
Panama
Chile
Colombia
Cuba
Costa Rica
Mexico
Guatemala
Paraguay
El Salvador
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
30.0
35.0
40.0
Países
% d
el g
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to e
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d
Chile
Panama
Colombia
Cuba
Mexico
Costa Rica
Guatemala
El Salvador
Paraguay
0.0
0.5
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2.0
2.5
3.0
Países
Ga
sto
en
me
dic
am
en
tos
% d
el P
IB
Paraguay
Colombia
Guatemala
Panama
El Salvador
Cuba
Chile
Costa Rica
Mexico
0.0
20.0
40.0
60.0
80.0
100.0
120.0
140.0
160.0
Países
Ga
sto
pe
r cá
pita
$U
S
Como % del PIB Como % del Gasto en salud
Algunos indicadores del gasto en medicamento en países seleccionados y Panamá. 2006
Gasto per cápita ($US)
Panama
Paraguay
Costa Rica
El Salvador
Guatemala
Cuba
Chile
Colombia
Mexico
0.0
2000.0
4000.0
6000.0
8000.0
10000.0
12000.0
14000.0
16000.0
Países
Mo
nto
en
millo
ne
s $
US
Gasto total ($US)
Fuente: The World Medicine Situation. WHO. 2011
Gasto global en medicamentos en las instituciones públicas de salud (MINSA- CSS) según grupo
farmacológico. Panamá. 2007- 2011
Gasto anual en los principales grupos farmacológicos de mayor monto en las instituciones públicas de salud (MINSA-
CSS) según grupo farmacológico. Panamá. 2007- 2011
Gasto global en medicamentos despachados por el Almacén de Abastos de la CSS según grupo
farmacológico. Panamá. 2007- 2011
Gasto global en medicamentos adquiridos localmente por las instalaciones de salud de la CSS según grupo
farmacológico. Panamá. 2007- 2011
2007 2008 2009 2010 20110
5000000
10000000
15000000
20000000
25000000
2,344,647
8,626,943
14,115,019
19,184,374 18,979,077
Años
Monto
en
B/
B/ 63,250,060.73
Gasto global en vacunas realizado por el MINSA. Panamá. 2007- 2011
Gasto en vacunas del MINSA según Región de Salud y por las 10 vacunas de mayor gasto. Panamá. 2007- 2011
Gasto en medicamentos en los Hospitales Nacionales de la CSS y el MINSA. Panamá. 2007- 2011
B/.249,488,630.91
Gasto global en medicamentos del Hospital de Especialidades Pediátricas (CSS) según grupo
farmacológico. Panamá. 2007- 2011
Gasto global en medicamentos del Hospital Santo Tomás (MINSA) según grupo farmacológico.
Panamá. 2007- 2011
Gasto global en medicamentos del Hospital del Niño (MINSA) según grupo farmacológico.
Panamá. 2007- 2011
Gasto global en medicamentos del Instituto Oncológico Nacional (ION) según grupo
farmacológico. Panamá. 2007- 2011
Gasto global en medicamentos del Instituto Nacional de Salud Mental (INSAM) según grupo farmacológico.
Panamá. 2007- 2011
Guna Yala
Darién
Nivel Central
Panamá Este
Ngäbe Buglé
Bocas del Toro
San Miguelito
Los Santos
Veraguas
Herrera
Panamá Oeste
Colón
Coclé
Chiriquí
Metro
.0050,000,000.00
100,000,000.00
150,000,000.00200,000,000.00
250,000,000.00
300,000,000.00350,000,000.00
400,000,000.00
Región de salud
Monto
en B
/
Gasto global en medicamentos en las instituciones públicas de salud (MINSA- CSS) según región de salud.
Panamá. 2007- 2011
Guna Yala
Darién
Ngäbe Buglé
Panamá Este
San Miguelito
Nivel Central
Bocas del Toro
Los Santos
Veraguas
Panamá Oeste
Colón
Herrera
Coclé
Chiriquí
Metro
.00
50,000,000.00
100,000,000.00
150,000,000.00
200,000,000.00
250,000,000.00
300,000,000.00
Regiones de salud
Mo
nto
en
B/
Gasto en medicamentos de la Caja de Seguro Social (CSS) según región de salud. Panamá. 2007- 2011
Nivel Central
Guna Yala
Darién
Panamá Este
Bocas del Toro
Herrera
Los Santos
Coclé
Ngäbe Buglé
Colón
Panamá Oeste
San Miguelito
Veraguas
Chiriquí
Metro
.00
20,000,000.00
40,000,000.00
60,000,000.00
80,000,000.00
100,000,000.00
Región de salud
Mo
nto
en
B/
Gasto en medicamentos y vacunas del MINSA según región de salud. Panamá. 2007- 2011
CSSOtros MINSA
Guna YalaPanamá Este
DariénBocas del Toro
Ngäbe BugléSan Miguelito
Panamá OesteColón
CocléHerrera
VeraguasLos Santos
ChiriquíMetro
0
10000000
20000000
30000000
40000000
50000000
60000000
70000000
80000000
90000000
Región de salud
Mo
nto
en
B/
Gasto global en medicamentos del MINSA según región de salud. Panamá. 2007- 2011
Gasto per cápita en medicamentos por las instituciones públicas de salud (MINSA- CSS) según Región de salud.
Panamá. 2007- 2011
GUNA YALA
DARIEN
NGOBE BUGLE
SAN MIGUELITO
P. ESTE
P. OESTE
B DEL TORO
VERAGUAS
COLON
COCLE
CHIRIQUI
LOS SANTOS
HERRERA
METRO
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
0 0 0 2.17 6.42 7.54 10.55 11.8 14.55 17.1725.44 27.2
32.07
76.67
Región de salud
Gas
to e
n B
/
Gasto per cápita en medicamentos de la Caja de Seguro Social según Región de salud. Panamá. 2007- 2011
SAN MIGUELITO
P. OESTE
COCLE
COLON
CHIRIQUI
P. ESTE
B DEL TORO
VERAGUAS
NGOBE BUGLE
HERRERA
DARIEN
GUNA YALA
LOS SANTOS
METRO
0
5
10
15
20
25
30
4.785.95
9.83 10.1511.44 11.64 12.14 13.19
16.0318.13 19.11 20.33
25.3427.65
Región de salud
Mo
nto
en
B/
Gasto per cápita en medicamentos del Ministerio de Salud según Región de salud. Panamá. 2007- 2011
Panamá Colón Chiriquí Coclé Veraguas Herrera Los Santos Bocas del Darién
Participación relativa 67.1 15.7 6.9 2.7 2.6 1.9 1.6 1.2 0.3
0
10
20
30
40
50
60
70
80
En p
orc
en
taje
s
COMPOSICIÓN PORCENTUAL DEL PRODUCTO INTERNO BRUTO POR PROVINCIA. AÑO 2007
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Po
rce
nta
je d
e in
gre
sos
Porcentaje de personas
Curva de Lorenz (Encuesta de Ingresos y Gastos 2007-2008) Ingresos promedios mensuales no agropecuarios (Coeficiente de Gini = 0.58)
Curva de Lorenz
Línea de Equidad
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Po
rce
nta
je d
e in
gre
sos
Porcentaje de personas
Curva de Lorenz (Encuesta de Ingresos y Gastos 2007-2008) Ingresos promedios mensuales agropecuarios (Coeficiente de Gini = 0.68)
Curva de Lorenz
Línea de Equidad
Coeficiente de GINI
GINI (No agrícola) GINI (agrícola)
µ 263.08 µ 462.61
Σ ny 1,814,605,468.23 Σ ny 2,059,821.18
(1/n) 0.00017437 (1/n) 0.00609756
n2µ 8652650224 n2µ 12442452.04
2/n2µ 2.31143E-10 2/n2µ 1.6074E-07
2/n2µ*Σ ny 0.42 2/n2µ*Σ ny 0.33
(1/n)-(2/n2µ)*Σ ny (0.42)
(1/n)-(2/n2µ)*Σ ny
(0.32)
G=1+(1/n)-(2/n2)(Σ ny) 0.58
G=1+(1/n)-(2/n2)(Σ ny) 0.68
-
20,000,000.00
40,000,000.00
60,000,000.00
80,000,000.00
100,000,000.00
120,000,000.00
140,000,000.00
160,000,000.00
15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 50-54 55-59 60-64 65-69 70-74 75-79
En B
/.
Grupos de edades de ocurencia de las defunciones
Años de vida potenciales perdidos valorizados respecto de la renta nacional disponible promedio por habitante (2001-2009)
Años de vida potenciales perdidos pordefunciones por diabetes (Valorizados en B/.)*
Años de vida potenciales perdidos pordefunciones por circulatorias (Valorizados enB/.)*
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Ingreso Monetario 205.00 349.88 463.01 581.21 719.72 872.90 1,068.99 1,343.16 1,840.99 3,702.64
Años de escolaridad 7.7 8.8 9.0 9.7 10.2 10.7 11.0 12.2 13.3 15.1
Gasto en productosmedicinales
4.01 7.31 7.70 10.50 12.12 15.28 16.13 18.28 30.62 53.92
205.00 349.88 463.01 581.21 719.72 872.90 1,068.99 1,343.16 1,840.99 3,702.64
7.7 8.8 9.0
9.7 10.2 10.7
11.0 12.2
13.3 15.1
4.01 7.31 7.70
10.50 12.12
15.28 16.13 18.28
30.62
53.92
-
500.00
1,000.00
1,500.00
2,000.00
2,500.00
3,000.00
3,500.00
4,000.00
-
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
En B
/.
Añ
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pro
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de
esc
ola
rid
ad
Distribución del del gasto en productos medicinales por decil de ingreso monetario y años de escolaridad promedio por deciles de ingreso total (Encuesta
de Ingresos y Gastos de 2007)
59.29
17.92
9.45 11.39
7.87
2.84
5.90
23.93
12.86
39.69
8.61 10.32
28.65
19.84
10.12
42.69
33.81
24.53
18.79
44.58
29.08
13.21
30.04
5.39
10.78
37.30
54.04
0.00
10.00
20.00
30.00
40.00
50.00
60.00
70.00
Ale
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Suiza
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B/.
Precios promedio vigentes de las comunicaciones de aumento por país
(2005-2010)
Total
0.00
20.00
40.00
60.00
80.00
100.00
120.00
140.00
160.00
Un
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An
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En B
/.
Laboratorio
Precios promedio vigentes de las comunicaciones de aumento por laboratorio (2005-2010) (20 principales con los precios promedio más altos)
ANÁLISIS DEL GASTO DE BOLSILLO ELASTICIDADES INGRESO DE LA DEMANDA
Para efectos de estimación econométrica, este coeficiente se obtiene a partir de la siguiente forma funcional lineal: 𝑙𝑛𝑞 = 𝑙𝑛𝛼 + 𝛽𝑙𝑛𝑦 + 𝑒 Donde: lnq: Logaritmo natural de la demanda lny: Logaritmo natural del ingreso e: Término residual lnα: Ordena al origen (en logaritmo) β: Coeficiente de elasticidad ingreso de la demanda Se puede demostrar que: β es la elasticidad ingreso de la demanda, mediante
de las derivadas logarítmicas. Sea el crecimiento G de 𝑓 𝑦 = 1
𝑦
𝛿𝑦
𝛿𝑡
1
𝑞
𝛿𝑞
𝛿𝑡= 𝛽
1
𝑦
𝛿𝑦
𝛿𝑡 , donde 𝛽 =
1
𝑞
𝛿𝑞
𝛿𝑡
1
𝑦
𝛿𝑦
𝛿𝑡
ANÁLISIS DEL GASTO DE BOLSILLO ELASTICIDADES INGRESO DE LA DEMANDA Encuesta de ingresos y gastos (2007-2008)
Estimación de la elasticidad ingreso de la demanda de gastos médicos y cuidados de la salud por dominios
Encuesta de Ingresos y gastos (2007-2008)
N° Dominios/Gasto monetario en cuidados médicos y la
salud Coeficiente de
elasticidad t-Stundent p-value Durbin-Watson r2
1 Changuinola (cabecera) y Almirante. 0.813 13.618 0.000 1.809 0.180
2
Penonomé (cabecera), Aguadulce (cabecera) y Pocrí. 0.808 13.512 0.000 1.854 0.189
3
Barrio Norte, Barrio Sur, Cativá, Cristóbal, Puerto Pilón y Sabanitas.
0.982 16.287 0.000 1.935 0.248
4
David (cabecera), Las Lomas y Pedregal. 0.876 17.031 0.000 1.962 0.261
5
Chitré (cabecera), La Arena, Monagrillo, Llano Bonito, San Juan Bautista y Las Tablas (cabecera).
0.980 16.680 0.000 1.983 0.246
6 Distrito de Panamá urbano. 0.978 17.871 0.000 1.822 0.267
7 Distrito de San Miguelito. 1.003 18.137 0.000 1.951 0.248
8
Barrio Balboa, Barrio Colón, El Coco (cabecera), Guadalupe (Altos de San Francisco), Arraiján (cabecera), Juan Demóstenes Arosemena y Vista Alegre.
0.752 11.047 0.000 1.987 0.135
9 Santiago (cabecera) y Canto del Llano. 0.903 17.268 0.000 1.928 0.265
Total Todos los dominios 0.895 46.898 0.000 1.874 0.225
Fuente: Elaboración propia con datos de la Encuesta de Ingresos y Gastos de 2007
Estimación de la elasticidad ingreso de la demanda de gastos en productos medicinales por dominios
Encuesta de Ingresos y gastos (2007-2008)
N° Dominios/Gasto en productos medicinales Coeficiente de
elasticidad t-Stundent p-value Durbin-Watson r2
1 Changuinola (cabecera) y Almirante. 0.660 10.773 0.000 1.838 0.138
2 Penonomé (cabecera), Aguadulce (cabecera) y Pocrí. 0.622 10.009 0.000 1.840 0.128
3 Barrio Norte, Barrio Sur, Cativá, Cristóbal, Puerto Pilón y Sabanitas.
0.704 11.321 0.000 1.850 0.154
4 David (cabecera), Las Lomas y Pedregal. 0.758 14.309 0.000 1.804 0.212
5 Chitré (cabecera), La Arena, Monagrillo, Llano Bonito, San Juan Bautista y Las Tablas (cabecera).
0.789 13.299 0.000 1.977 0.188
6 Distrito de Panamá urbano. 0.747 13.113 0.000 1.802 0.179
7 Distrito de San Miguelito. 0.784 13.339 0.000 2.073 0.170
8
Barrio Balboa, Barrio Colón, El Coco (cabecera), Guadalupe (Altos de San Francisco), Arraiján (cabecera), Juan Demóstenes Arosemena y Vista Alegre.
0.594 8.267 0.000 2.003 0.090
9 Santiago (cabecera) y Canto del Llano. 0.693 13.352 0.000 1.816 0.190
Total Todos los dominios 0.699 35.520 0.000 1.851 0.157
Fuente: Elaboración propia con datos de la Encuesta de Ingresos y Gastos de 2007
Gasto global en medicamentos en las instituciones de salud del sector público (MINSA- CSS).
Panamá. 2007- 2011
Gasto en medicamentos en las instituciones de salud pública (MINSA- CSS) según fuente de financiación.
Panamá. 2007- 2011
CSS MINSA
ANÁLISIS ECONOMÉTRICO DE TENDENCIAS: DATOS DE PANEL
Modelo de panel por efectos aleatorios por Mínimos Cuadrados
Generalizados (Semielasticidad):
𝑋 𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝑇𝑖𝑡 + 𝑢𝑖𝑡
Donde: ln(Xit): Logaritmo natural del despacho del almacén
central/abastos/compras directas, para cada regional “i” en cada período “t”.
𝛽0: Ordenada al origen
𝛽1: Crecimiento absoluto promedio anual
Tit: Tendencia lineal para todo “i”
𝑢𝑖𝑡 : Residuos
ANÁLISIS ECONOMÉTRICO DE TENDENCIAS: DATOS DE PANEL
Modelo de panel por efectos aleatorios por Mínimos Cuadrados
Generalizados (Semielasticidad):
𝑙𝑛𝑋 𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝑇𝑖𝑡 + 𝑢𝑖𝑡
Donde: ln(Xit): Logaritmo natural del despacho del almacén
central/abastos/compras directas, para cada regional “i” en cada período “t”.
𝛽0: Ordenada al origen
𝛽1: Tasa de crecimiento promedio anual
Tit: Tendencia lineal para todo “i”
𝑢𝑖𝑡 : Residuos
Resultados MINSA
Estimación del crecimiento del gasto (Modelo MINSA) Estimación de las tasas de crecimiento del gasto (Modelo MINSA)
Tasa de crecimiento absoluta Tasa de crecimiento relativa
Variables Coeficiente z/X2 p-value r2
Variables Coeficiente z/X2 p-value r2
Constante 966,634.40 3.670 0.000 Intragrupos = 0.1967 Entregrupos =
0.2520 General = 0.0951
Constante 13.43 65.110 0.000 Intragrupos = 0.1635
Entregrupos = 0.5623 General =
0.1080
Tendencia 11,722.37 3.950 0.000
Tendencia 0.0089 3.490 0.000
Hausman test X2 0.000 0.999 Acepto H0
Hausman test X2 0.000 0.999 Acepto H0
Breush &
Pagan test x2 79.500 0.000 Rechazo H0
Breush &
Pagan test x2 59.920 0.000 Rechazo H0
n = 78 n = 78
Número de grupos = 16 Número de grupos = 16
Resultados CSS
Estimación del crecimiento del gasto (Modelo Compras Abastos CSS) Estimación de las tasas de crecimiento del gasto (Modelo Compras Abastos CSS)
Tasa de crecimiento absoluta Tasa de crecimiento relativa
Variables Coeficiente z/X2 p-value r2
Variables Coeficiente z/X2 p-value r2
Constante 2,795,495.00 1.300 0.000
Intragrupos = 0.3051 Entregrupos
= 0.0.0018 General = 0.0.0108
Constante 14.04 44.060
Intragrupos = 0.5747
Entregrupos = 0.0590 General =
0.0421 Tendencia 46,577.23 4.580 0.000
Tendencia 0.02 7.950
Hausman test X2 0.000 0.978 Acepto H0
Hausman test X2 0.330 0.566 Acepto H0
Breush &
Pagan test x2 111.120 0.000 Rechazo H0
Breush &
Pagan test x2 104.440 0.000 Rechazo H0
n = 60 n = 60
Número de grupos = 12 Número de grupos = 12
¿Qué es una RNA?
• Para el neurobiólogo – Modelo matemático del sistema nervioso
• Para el ingeniero – Arquitectura computacional inspirada en la biología
• Masivamente paralela • Un gran número de unidades de procesamiento idénticas trabajan en
paralelo al mismo tiempo en una tarea
• Finamente distribuida • Unidades realizan operaciones de bajo nivel
• Máquina que aprende • Distribución de la tarea sucede por adaptación (aprendizaje basado en la
experiencia), entre las unidades de procesamiento, no por un esquema rígido predeterminado
E. Merényi: Artificial Neural Networks and Information Theory I. Rice University, 2002.
Las RNAs son buenas para:
• Tareas en las que los humanos tradicionalmente son buenos – Tareas más fáciles de resolver aprendiendo de ejemplos
que definiendo reglas: • Las reglas pueden no ser bien conocidas
• Las reglas pueden ser complicadas o imprácticas de formular
• Amplia gama de aplicaciones – Reconocimiento de patrones y clasificación
– Predicción
– Optimización
• Distintas arquitecturas para distintos tipos de tareas
E. Merényi: Artificial Neural Networks and Information Theory I. Rice University, 2002.
Arquitecturas de Redes Neurales
• Aprendizaje no supervisado
• Self-Organizing Map (SOM) – Mapa auto-organizativo
• Neuronas se organizan para representar grupos de datos con características estadísticas similares – Mapa topográfico
• No requiere de hipótesis previas con respecto a las asociaciones de interés
http://www.mperfect.net/aiSomPic/
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
18000
Polyclinics CHAAM Regional Hospitals
CSS CSS CSS
31.79% of total CSS medicationpurchases
20.03% of total CSS medicationpurchases
19.84% of total CSS medicationpurchases
Principal Medication Expense Segments in the CSS during 2007-2011 by Self-
Organizing-Map Analysis
Average items per order
Average total cost per order ($USD)
0.00% 5.00% 10.00% 15.00% 20.00% 25.00%
ALIMENTARY TRACT AND METABOLISM
ANTINEOPLASTICS AND IMMUNOMODULATORS
ANTIPARASITICS
BLOOD AND BLOOD DERIVATIVES
CARDIOVASCULAR SYSTEM
CENTRAL NERVOUS SYSTEM
DERMATOLOGIC PRODUCTS
GENITOURINARY SYSTEM AND SEX HORMONES
HIV
MENTAL HEALTH
MUSCULOSKELETAL SYSTEM
ORGANS OF SENSES
OTHER AGENTS NOT CLASSIFIED
RESPIRATORY SYSTEM
SERUMS AND IMMUNOGLOBULINS
SYSTEMIC HORMONES EXCLUDING SEX HORMONES AND INSULINS
VARIOUS
Distribution of Medication Expense in CSS by Self-Organizing-Map Analysis Segment 1: Polyclinics
0.00% 2.00% 4.00% 6.00% 8.00% 10.00% 12.00% 14.00% 16.00%
ANTINEOPLASTICS AND IMMUNOMODULATORS
ANTIPARASITICS
BLOOD AND BLOOD DERIVATIVES
CARDIOVASCULAR SYSTEM
CENTRAL NERVOUS SYSTEM
DERMATOLOGIC PRODUCTS
GENERAL SYSTEMIC ANTIBIOTICS
GENITOURINARY SYSTEM AND SEX HORMONES
HIV
MENTAL HEALTH
MUSCULOSKELETAL SYSTEM
ORGANS OF SENSES
OTHER AGENTS NOT CLASSIFIED
RESPIRATORY SYSTEM
SERUMS AND IMMUNOGLOBULINS
SYSTEMIC HORMONES EXCLUDING SEX HORMONES AND INSULINS
VARIOUS
Distribution of Medication Expense in CSS by Self-Organizing-Map Analysis Segment 3: Regional Hospitals
0.00% 5.00% 10.00% 15.00% 20.00% 25.00% 30.00%
ALIMENTARY TRACT AND METABOLISM
ANTINEOPLASTICS AND IMMUNOMODULATORS
ANTIPARASITICS
BLOOD AND BLOOD DERIVATIVES
CARDIOVASCULAR SYSTEM
CENTRAL NERVOUS SYSTEM
DERMATOLOGIC PRODUCTS
GENITOURINARY SYSTEM AND SEX HORMONES
HIV
IMMUNOSUPRESSORS
MENTAL HEALTH
MUSCULOSKELETAL SYSTEM
ORGANS OF SENSES
OTHER AGENTS NOT CLASSIFIED
RESPIRATORY SYSTEM
SERUMS AND IMMUNOGLOBULINS
SYSTEMIC HORMONES EXCLUDING SEX HORMONES AND INSULINS
VARIOUS
Distribution of Medication Expense in CSS by Self-Organizing-Map Analysis Segment 2: CHAAM
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
Central Warehouse Regional Warehouse Central Warehouse (71%) Central Warehouse (62.4%)
MINSA MINSA MINSA MINSA
30.09% of total MINSAmedication purchases
21.72% of total MINSAmedication purchases
16.86% of total MINSAmedication purchases
12.95% of total MINSAmedication purchases
Principal Medication Expense Segments in the MINSA during 2007-2011 by Self-Organizing-Map Analysis
Average items per order
Average total cost per order ($USD)
0.00% 2.00% 4.00% 6.00% 8.00% 10.00% 12.00% 14.00% 16.00%
ANTINEOPLASTICS AND IMMUNOMODULATORS
ANTIPARASITICS
BLOOD AND BLOOD DERIVATIVES
CARDIOVASCULAR SYSTEM
CENTRAL NERVOUS SYSTEM
DERMATOLOGIC PRODUCTS
GENITOURINARY SYSTEM AND SEX HORMONES
HIV
IMMUNOSUPRESSORS
MENTAL HEALTH
MUSCULOSKELETAL SYSTEM
ORGANS OF SENSES
RESPIRATORY SYSTEM
SERUMS AND IMMUNOGLOBULINS
SYSTEMIC HORMONES EXCLUDING SEX HORMONES AND INSULINS
TOBACCO CESSATION
VARIOUS
Distribution of Medication Expense in MINSA by Self-Organizing-Map Analysis Segment 1: Central Warehouse
0.00% 2.00% 4.00% 6.00% 8.00% 10.00% 12.00% 14.00% 16.00% 18.00% 20.00%
ANTINEOPLASTICS AND IMMUNOMODULATORS
ANTIPARASITICS
BLOOD AND BLOOD DERIVATIVES
CARDIOVASCULAR SYSTEM
CENTRAL NERVOUS SYSTEM
DERMATOLOGIC PRODUCTS
GENITOURINARY SYSTEM AND SEX HORMONES
HIV
IMMUNOSUPRESSORS
MENTAL HEALTH
MUSCULOSKELETAL SYSTEM
ORGANS OF SENSES
RESPIRATORY SYSTEM
SERUMS AND IMMUNOGLOBULINS
SYSTEMIC HORMONES EXCLUDING SEX HORMONES AND INSULINS
TOBACCO CESSATION
VARIOUS
Distribution of Medication Expense in MINSA by Self-Organizing-Map Analysis Segment 2: Regional Warehouse
0.00% 20.00% 40.00% 60.00% 80.00% 100.00% 120.00%
GENERAL SYSTEMIC ANTIBIOTICS
Distribution of Medication Expense in MINSA by Self-Organizing-Map Analysis Segment 3: Central Warehouse (71%)
0.00% 20.00% 40.00% 60.00% 80.00% 100.00% 120.00%
ALIMENTARY TRACT AND METABOLISM
Distribution of Medication Expense in MINSA by Self-Organizing-Map Analysis Segment 4: Central Warehouse (62.4%)
Conclusiones
Las razones que pueden explicar el aumento en el gasto en medicamentos del sector público incluyen:
• Aumento de la esperanza de vida, el perfil epidemiológico del país
• Cobertura de salud ampliada de la CSS
• El modelo organizativo del sector público para la prestación deservicios de salud
• Asimetrías en el mercado nacional
Recomendaciones
• El Estado debe desarrollar cuentas nacionales de medicamentos que permitiría una mejor comprensión de cómo el gasto está estructurado; identificar alternativas y evaluar para optimizar el gasto de medicamentos y mejorar el acceso social y geográfica a los medicamentos.