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    Integración de inteligencia artificial en estrategias de farmacovigilancia para la monitorización de medicamentos biológicos y biosimilares: una revisión bibliográfica

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    jlavellaneda.pdf (463.9Kb)
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    Date
    2024-12-09
    Author
    Avellaneda, Jaury Leonardo
    González López, María del Carmen
    Ramírez Beltrán, Keren Dayana
    Rodríguez, Cindy Yulieth
    Sanabria Montalvo, Jaime Ernesto
    Advisor
    Melo Angulo, Alexander

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Integración de inteligencia artificial en estrategias de farmacovigilancia para la monitorización de medicamentos biológicos y biosimilares: una revisión bibliográfica AU - Avellaneda, Jaury Leonardo AU - González López, María del Carmen AU - Ramírez Beltrán, Keren Dayana AU - Rodríguez, Cindy Yulieth AU - Sanabria Montalvo, Jaime Ernesto Y1 - 2024-12-09 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/65052 AB - RESUMEN Introducción. La Inteligencia Artificial (IA) ha transformado la farmacovigilancia, especialmente en el monitoreo de los efectos adversos de los medicamentos biológicos y biosimilares. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos permite detectar reacciones adversas de manera temprana, mejorando la seguridad del paciente. Este análisis busca comprender cómo la IA optimiza los procesos de vigilancia farmacológica, garantizando una respuesta más eficiente y precisa. Objetivo. Analizar el impacto y el papel de la Inteligencia Artificial (IA) en la farmacovigilancia, específicamente en el monitoreo de los efectos adversos de los medicamentos biológicos y biosimilares mejorando la seguridad del paciente al detectar tempranamente reacciones adversas, optimizando así los procesos de vigilancia farmacológica. Metodología. Corresponde al método de revisión de la literatura bibliográfica de tipo cualitativo. Se realizaron revisiones bibliográficas de fuentes académicas y científicas actualizadas sobre el uso de la Inteligencia Artificial en farmacovigilancia, así como en la monitorización de efectos adversos de medicamentos biológicos y biosimilares. Además, se emplearon análisis de casos y estudios previos para identificar cómo la IA ha sido implementada en el monitoreo de reacciones adversas. Resultados: Los resultados muestran que la Inteligencia Artificial ha mejorado significativamente la detección temprana de efectos adversos de medicamentos biológicos y biosimilares, aumentando la precisión y reduciendo los tiempos de respuesta. Se evidenció que el análisis de grandes volúmenes de datos a través de IA optimiza los procesos de vigilancia farmacológica, permitiendo una identificación más eficiente de patrones y tendencias. Además, se observó un incremento en la seguridad del paciente al facilitar intervenciones rápidas ante reacciones adversas. Conclusiones: La Inteligencia Artificial tiene un potencial transformador en la farmacovigilancia, al mejorar la detección temprana de efectos adversos de medicamentos biológicos y biosimilares. Su capacidad para procesar grandes cantidades de datos optimiza los procesos de vigilancia farmacológica, incrementando la seguridad del paciente. El uso de IA en este campo representa una herramienta clave para una respuesta más ágil y precisa en la gestión de riesgos asociados a medicamentos. ER - @misc{10596_65052, author = {Avellaneda Jaury Leonardo and González López María del Carmen and Ramírez Beltrán Keren Dayana and Rodríguez Cindy Yulieth and Sanabria Montalvo Jaime Ernesto}, title = {Integración de inteligencia artificial en estrategias de farmacovigilancia para la monitorización de medicamentos biológicos y biosimilares: una revisión bibliográfica}, year = {2024-12-09}, abstract = {RESUMEN Introducción. La Inteligencia Artificial (IA) ha transformado la farmacovigilancia, especialmente en el monitoreo de los efectos adversos de los medicamentos biológicos y biosimilares. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos permite detectar reacciones adversas de manera temprana, mejorando la seguridad del paciente. Este análisis busca comprender cómo la IA optimiza los procesos de vigilancia farmacológica, garantizando una respuesta más eficiente y precisa. Objetivo. Analizar el impacto y el papel de la Inteligencia Artificial (IA) en la farmacovigilancia, específicamente en el monitoreo de los efectos adversos de los medicamentos biológicos y biosimilares mejorando la seguridad del paciente al detectar tempranamente reacciones adversas, optimizando así los procesos de vigilancia farmacológica. Metodología. Corresponde al método de revisión de la literatura bibliográfica de tipo cualitativo. Se realizaron revisiones bibliográficas de fuentes académicas y científicas actualizadas sobre el uso de la Inteligencia Artificial en farmacovigilancia, así como en la monitorización de efectos adversos de medicamentos biológicos y biosimilares. Además, se emplearon análisis de casos y estudios previos para identificar cómo la IA ha sido implementada en el monitoreo de reacciones adversas. 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Este análisis busca comprender cómo la IA optimiza los procesos de vigilancia farmacológica, garantizando una respuesta más eficiente y precisa. Objetivo. Analizar el impacto y el papel de la Inteligencia Artificial (IA) en la farmacovigilancia, específicamente en el monitoreo de los efectos adversos de los medicamentos biológicos y biosimilares mejorando la seguridad del paciente al detectar tempranamente reacciones adversas, optimizando así los procesos de vigilancia farmacológica. Metodología. Corresponde al método de revisión de la literatura bibliográfica de tipo cualitativo. Se realizaron revisiones bibliográficas de fuentes académicas y científicas actualizadas sobre el uso de la Inteligencia Artificial en farmacovigilancia, así como en la monitorización de efectos adversos de medicamentos biológicos y biosimilares. Además, se emplearon análisis de casos y estudios previos para identificar cómo la IA ha sido implementada en el monitoreo de reacciones adversas. 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El uso de IA en este campo representa una herramienta clave para una respuesta más ágil y precisa en la gestión de riesgos asociados a medicamentos. OL Spanish (121)
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    Inteligencia Artificial Google Scholar
    Farmacovigilancia Google Scholar
    Efectos adversos. Google Scholar
    Medicamentos biológicos. Google Scholar
    Biosimilares Google Scholar
    Seguridad del paciente Google Scholar
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    RESUMEN Introducción. La Inteligencia Artificial (IA) ha transformado la farmacovigilancia, especialmente en el monitoreo de los efectos adversos de los medicamentos biológicos y biosimilares. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos permite detectar reacciones adversas de manera temprana, mejorando la seguridad del paciente. Este análisis busca comprender cómo la IA optimiza los procesos de vigilancia farmacológica, garantizando una respuesta más eficiente y precisa. Objetivo. Analizar el impacto y el papel de la Inteligencia Artificial (IA) en la farmacovigilancia, específicamente en el monitoreo de los efectos adversos de los medicamentos biológicos y biosimilares mejorando la seguridad del paciente al detectar tempranamente reacciones adversas, optimizando así los procesos de vigilancia farmacológica. Metodología. Corresponde al método de revisión de la literatura bibliográfica de tipo cualitativo. Se realizaron revisiones bibliográficas de fuentes académicas y científicas actualizadas sobre el uso de la Inteligencia Artificial en farmacovigilancia, así como en la monitorización de efectos adversos de medicamentos biológicos y biosimilares. Además, se emplearon análisis de casos y estudios previos para identificar cómo la IA ha sido implementada en el monitoreo de reacciones adversas. Resultados: Los resultados muestran que la Inteligencia Artificial ha mejorado significativamente la detección temprana de efectos adversos de medicamentos biológicos y biosimilares, aumentando la precisión y reduciendo los tiempos de respuesta. Se evidenció que el análisis de grandes volúmenes de datos a través de IA optimiza los procesos de vigilancia farmacológica, permitiendo una identificación más eficiente de patrones y tendencias. Además, se observó un incremento en ...
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Diplomado de profundización para grado
    Content relationship
    Tecnología en Regencia de Farmacia
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/65052
    Collections
    • Diplomado de Farmacovigilancia [738]
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