A pesar de los esfuerzos de la Organización Mundial de la Salud, las transfusiones de sangre y la entrega siguen siendo los desafíos cruciales en la gestión de la cadena de suministro de sangre, especialmente cuando hay una alta demanda y no hay suficiente inventario de sangre. En consecuencia, reducir la incertidumbre en la demanda de sangre, el desperdicio y las escaseces se ha convertido en un objetivo principal. En este documento, proponemos un enfoque orientado a plataformas inteligentes que creará una cadena de suministro y demanda de sangre robusta capaz de lograr los objetivos de reducir la incertidumbre en la demanda de sangre mediante la previsión de la recolección/demanda de sangre, y reducir el desperdicio y la escasez de sangre equilibrando la recolección y distribución de sangre basada en una gestión efectiva del inventario de sangre. Utilizamos modelos de aprendizaje automático y previsión de series temporales para desarrollar un sistema de soporte de decisiones de IA/ML. Es una herramienta efectiva con tres módulos principales que impactan directa e indirectamente todas las fases de la cadena de suministro de sangre: (i) el módulo de previsión de demanda de sangre está diseñado para prever la demanda de sangre; (ii) la clasificación de donantes de sangre ayuda a predecir donantes no reservados diarios, mejorando así la capacidad de controlar el volumen de sangre recolectada según los resultados de la previsión de demanda de sangre; y (iii) la programación de citas para donaciones de sangre de acuerdo con el número y tipo esperado de donaciones de sangre, mejorando así la cantidad de sangre al reducir el número de citas canceladas, y mejorando indirectamente la calidad y cantidad del suministro de sangre al disminuir el número de donantes no calificados, reduciendo así la cantidad de sangre inválida antes y después de la preparación. Como resultado de las mejoras del sistema, se pueden reducir las escaseces y el desperdicio de sangre. La solución propuesta proporciona predicciones robustas y precisas e identifica importantes predictores clínicos para la previsión de demanda de sangre. En comparación con los datos históricos del año pasado, nuestro sistema propuesto integrado aumentó el volumen de sangre recolectada en un 11%, disminuyó el desperdicio de inventario en un 20% y tuvo una baja incidencia de escaseces.