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    Estrategias de farmacovigilancia y promoción de la salud para la monitorización de medicamentos biológicos y biosimilares mediante IA: una revisión temática

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    Date
    2024-12-12
    Author
    Garzón Yate, Alix Briyith
    Garzón Hernández, Yeniffer Astrid
    Reyes Quintero, Jorge Leonardo
    Rodríguez Benjumea, Olga Karina
    Vargas Parra, Laura Valentina
    Advisor
    Mantilla Pastrana, María Inés

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Estrategias de farmacovigilancia y promoción de la salud para la monitorización de medicamentos biológicos y biosimilares mediante IA: una revisión temática AU - Garzón Yate, Alix Briyith AU - Garzón Hernández, Yeniffer Astrid AU - Reyes Quintero, Jorge Leonardo AU - Rodríguez Benjumea, Olga Karina AU - Vargas Parra, Laura Valentina Y1 - 2024-12-12 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/65298 AB - El presente trabajo aborda una revisión temática sobre las estrategias de farmacovigilancia y promoción de la salud para la monitorización de medicamentos biológicos y biosimilares, con un enfoque en el uso de inteligencia artificial (IA). Los medicamentos biológicos y biosimilares han ganado relevancia por su eficacia en el tratamiento de enfermedades complejas, pero presentan desafíos significativos en términos de seguridad y efectividad debido a su complejidad estructural y variabilidad en su fabricación. Diversos estudios resaltan que la IA ha surgido como una herramienta prometedora en la farmacovigilancia. Los algoritmos de aprendizaje automático permiten analizar grandes volúmenes de datos provenientes de registros clínicos electrónicos y bases de datos globales de eventos adversos, facilitando la detección de patrones de riesgo en tiempo real. No obstante, se identifican limitaciones relacionadas con la calidad y cantidad de datos disponibles, la falta de interoperabilidad de los sistemas y la necesidad de algoritmos más robustos que logren abordar reacciones adversas raras y complejas, estas barreras se agravan, creando escenarios con menor confiabilidad en comparación con los sistemas tradicionales de farmacovigilancia. Por otro lado, la literatura destaca la importancia de combinar las capacidades de la IA con las metodologías tradicionales de farmacovigilancia para potenciar la seguridad del paciente. La IA puede mejorar la eficiencia y precisión en la notificación y seguimiento de eventos adversos, mientras que los métodos convencionales aportan experiencia clínica y validación de datos. En conclusión, aunque la IA presenta oportunidades únicas para transformar los procesos de farmacovigilancia, su efectividad depende de superar limitaciones técnicas, éticas y regulatorias, así como de una integración adecuada con sistemas tradicionales. La combinación de ambos enfoques no solo maximiza la seguridad del paciente, sino que también mejora la trazabilidad y permite tomar decisiones más informadas en el uso de medicamentos biológicos y biosimilares. ER - @misc{10596_65298, author = {Garzón Yate Alix Briyith and Garzón Hernández Yeniffer Astrid and Reyes Quintero Jorge Leonardo and Rodríguez Benjumea Olga Karina and Vargas Parra Laura Valentina}, title = {Estrategias de farmacovigilancia y promoción de la salud para la monitorización de medicamentos biológicos y biosimilares mediante IA: una revisión temática}, year = {2024-12-12}, abstract = {El presente trabajo aborda una revisión temática sobre las estrategias de farmacovigilancia y promoción de la salud para la monitorización de medicamentos biológicos y biosimilares, con un enfoque en el uso de inteligencia artificial (IA). Los medicamentos biológicos y biosimilares han ganado relevancia por su eficacia en el tratamiento de enfermedades complejas, pero presentan desafíos significativos en términos de seguridad y efectividad debido a su complejidad estructural y variabilidad en su fabricación. Diversos estudios resaltan que la IA ha surgido como una herramienta prometedora en la farmacovigilancia. Los algoritmos de aprendizaje automático permiten analizar grandes volúmenes de datos provenientes de registros clínicos electrónicos y bases de datos globales de eventos adversos, facilitando la detección de patrones de riesgo en tiempo real. No obstante, se identifican limitaciones relacionadas con la calidad y cantidad de datos disponibles, la falta de interoperabilidad de los sistemas y la necesidad de algoritmos más robustos que logren abordar reacciones adversas raras y complejas, estas barreras se agravan, creando escenarios con menor confiabilidad en comparación con los sistemas tradicionales de farmacovigilancia. Por otro lado, la literatura destaca la importancia de combinar las capacidades de la IA con las metodologías tradicionales de farmacovigilancia para potenciar la seguridad del paciente. 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Los medicamentos biológicos y biosimilares han ganado relevancia por su eficacia en el tratamiento de enfermedades complejas, pero presentan desafíos significativos en términos de seguridad y efectividad debido a su complejidad estructural y variabilidad en su fabricación. Diversos estudios resaltan que la IA ha surgido como una herramienta prometedora en la farmacovigilancia. Los algoritmos de aprendizaje automático permiten analizar grandes volúmenes de datos provenientes de registros clínicos electrónicos y bases de datos globales de eventos adversos, facilitando la detección de patrones de riesgo en tiempo real. No obstante, se identifican limitaciones relacionadas con la calidad y cantidad de datos disponibles, la falta de interoperabilidad de los sistemas y la necesidad de algoritmos más robustos que logren abordar reacciones adversas raras y complejas, estas barreras se agravan, creando escenarios con menor confiabilidad en comparación con los sistemas tradicionales de farmacovigilancia. Por otro lado, la literatura destaca la importancia de combinar las capacidades de la IA con las metodologías tradicionales de farmacovigilancia para potenciar la seguridad del paciente. La IA puede mejorar la eficiencia y precisión en la notificación y seguimiento de eventos adversos, mientras que los métodos convencionales aportan experiencia clínica y validación de datos. 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    farmacovigilancia Google Scholar
    medicamentos biosimilares Google Scholar
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    efectos adversos en medicamentos Google Scholar
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    El presente trabajo aborda una revisión temática sobre las estrategias de farmacovigilancia y promoción de la salud para la monitorización de medicamentos biológicos y biosimilares, con un enfoque en el uso de inteligencia artificial (IA). Los medicamentos biológicos y biosimilares han ganado relevancia por su eficacia en el tratamiento de enfermedades complejas, pero presentan desafíos significativos en términos de seguridad y efectividad debido a su complejidad estructural y variabilidad en su fabricación. Diversos estudios resaltan que la IA ha surgido como una herramienta prometedora en la farmacovigilancia. Los algoritmos de aprendizaje automático permiten analizar grandes volúmenes de datos provenientes de registros clínicos electrónicos y bases de datos globales de eventos adversos, facilitando la detección de patrones de riesgo en tiempo real. No obstante, se identifican limitaciones relacionadas con la calidad y cantidad de datos disponibles, la falta de interoperabilidad de los sistemas y la necesidad de algoritmos más robustos que logren abordar reacciones adversas raras y complejas, estas barreras se agravan, creando escenarios con menor confiabilidad en comparación con los sistemas tradicionales de farmacovigilancia. Por otro lado, la literatura destaca la importancia de combinar las capacidades de la IA con las metodologías tradicionales de farmacovigilancia para potenciar la seguridad del paciente. La IA puede mejorar la eficiencia y precisión en la notificación y seguimiento de eventos adversos, mientras que los métodos convencionales aportan experiencia clínica y validación de datos. En conclusión, aunque la IA presenta oportunidades únicas para transformar los procesos de farmacovigilancia, su efectividad depende de superar limitaciones técnicas, éticas ...
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Diplomado de profundización para grado
    Content relationship
    Farmacovigilancia
    Salud
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/65298
    Collections
    • Diplomado de Farmacovigilancia [738]
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