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Dynamic production sequencing to minimize patient delays for compounded medications

Descrizione del progetto

Un algoritmo per la produzione di farmaci personalizzati

Le farmacie galeniche sono essenziali per creare farmaci personalizzati quando le opzioni standard non sono idonee, spesso a causa di allergie del paziente. Tuttavia, queste farmacie affrontano notevoli difficoltà per gestire in modo efficiente il processo di produzione. Farmaci diversi richiedono una manipolazione specifica ed è fondamentale prevenire la contaminazione incrociata, con conseguenti ritardi nella somministrazione del trattamento ai pazienti. Con la crescente domanda e i requisiti legali per una consegna puntuale, l’ottimizzazione della sequenza di produzione è fondamentale. Con il supporto del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto CompoundingPharma si propone di risolvere questi problemi sviluppando un algoritmo di controllo dinamico della produzione, utilizzando un’euristica innovativa ispirata all’equazione di Riccati dipendente dallo stato. Questa innovazione è stata concepita per snellire le operazioni, riducendo i ritardi e migliorando l’accesso ai farmaci personalizzati.

Obiettivo

When standard medications are not appropriate for a patient’s needs, e.g. due to their allergies, retail pharmacies must rely on compounding pharmacies to blend raw ingredients and produce a personalized medication to order. Given the growth in demand for personalized medications and the legal mandate in some countries that compel pharmacies to provide such medications to patients, the efficient operation of compounding pharmacies is critical to timely access to medications. However, there are complex operational dynamics when sequencing production driven by differences in medications and the need to prevent cross-contamination that lead to production delays for patients. Inspired by discussions with the management team of a compounding pharmacy, this project aims to improve operational efficiency and reduce delays by developing a dynamic production control algorithm that sequences medication production. The challenge of identifying optimal policies for multi-product production systems in the presence of set-up times has lead researchers to focus on heuristics, however, existing policies do not account for the sequence-dependent set-up times or batch processing in this setting. We propose and evaluate a theory-driven heuristic based on a novel modification of an optimal control engineering technique, known as the State-Dependent Riccati Equation approach. The performance of this heuristic is to be evaluated both theoretically as well as numerically relative to alternative heuristic policies via simulation. This contributes to the operations management and management literature, through the development and analysis of an innovation in production governance, a critical component of the industrial value chain in this setting. Moreover, the proposed algorithm can be modified for use in other complex production settings where optimal policies are intractable, and decision-makers must rely on heuristics.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2023-PF-01

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Coordinatore

IE UNIVERSIDAD
Contributo netto dell'UE
€ 181 152,96
Indirizzo
CALLE CARDENAL ZUNIGA 12
40003 Segovia
Spagna
Regione
Centro (ES) Castilla y León Segovia
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato