Digitalization in Biomedical Supply Chain:A Systematic Literature Review and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the findings of a systematic literature review focused on digital transformation within biomedical supply chains (BMSCs). The review analyzed peer-reviewed articles published to identify digital enablers and barriers, classify applied technologies, and highlight trends across literature. Using a function-oriented framework based on the SCOR-DS model, the study categorizes blockchain, smart contracts, AI/ML, cloud computing, IoT, RFID, digital twin and additive manufacturing as digital technologies according to their contributions across planning, sourcing, manufacturing, delivery, and returns. The findings highlight that while significant attention has been given to technologies supporting traceability, real-time monitoring, and automation, limited studies explore the integration of underrepresented tools such as digital twins and 3D printing. The research identifies critical enablers such as enhanced visibility and process optimization and barriers including cybersecurity risks, high implementation costs, and interoperability issues. The review contributes a structured classification and graphical synthesis of digital technologies in BMSCs, filling a gap in current literature that often overlooks function-based integration. These findings establish a foundation for future research into interdependent digital factors influencing supply chain performance, offering practical insights to support the design of more efficient, resilient, and technology-driven biomedical supply chains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».