Blockchain e Inteligencia Artificial en la trazabilidad de la cadena de suministro farmacéutica: Una Revisión Sistemática - Damian Rojas, Adrian Stefano; Martel Morales, Oscar Fabiano; Ibañez Estrella, Jose Luis; Rueda Ñopo, Melisa Isabel (LACCEI, 2025)
El objetivo de esta revisión sistemática fue analizar cómo las tecnologías de Blockchain e Inteligencia Artificial (IA) se aplican para mejorar la trazabilidad en la cadena de suministro farmacéutica, identificando sus beneficios y limitaciones. Como método, se aplicó la metodología PRISMA y protocolo PICO (P(Población), I(Intervención), C(Contexto), O(Resultados)) para la búsqueda y selección de artículos en la base de datos Scopus, Web of Science e IEEE Xplire publicados entre 2020 y 2025. Tras filtrar 1731 publicaciones, se seleccionaron 60 estudios para el análisis final. Los resultados demostraron que la integración de Blockchain e IA mejora significativamente la autenticación de medicamentos y la eficiencia logística, con redes neuronales alcanzando precisiones de hasta el 95% en la detección de fraudes. Sin embargo, se identificaron como barreras críticas los altos costos de implementación, los desafíos de interoperabilidad con sistemas existentes y la necesidad de personal técnico especializado. Se concluye que, si bien la combinación de Blockchain e IA posee un enorme potencial para crear una cadena de suministro más segura y transparente, su adopción a gran escala está actualmente limitada por barreras económicas y operativas significativas, revelando una brecha entre la viabilidad teórica y la implementación práctica.