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dc.contributor.advisorMelo Angulo, Alexander
dc.coverage.spatialccav_-_sahagún
dc.creatorLuna Ramos, Carmen Lucía
dc.creatorGuerrero Causil, Martha Viviana
dc.creatorGaviria Pérez, Alfonso Manuel
dc.creatorMartínez Buelvas, Yarley Patricia
dc.creatorPetro Llorente, Elizabeth
dc.date.accessioned2024-12-18T18:25:56Z
dc.date.available2024-12-18T18:25:56Z
dc.date.created2024-12-10
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/65380
dc.description.abstractLa farmacovigilancia es un proceso clave en la atención sanitaria, cuyo propósito es identificar, prevenir y evaluar las reacciones adversas a los medicamentos, la inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta esencial para incrementar la eficiencia y eficacia de la farmacovigilancia hospitalaria. Gracias a su capacidad para analizar grandes volúmenes de información en tiempo real, como reportes de efectos adversos, historiales clínicos electrónicos y literatura científica, la IA permite detectar patrones y señales de alerta que podrían anticipar problemas de salud pública, en esta investigación Se analizó el impacto de la inteligencia artificial en la detección y prevención de reacciones adversas a medicamentos en la farmacovigilancia hospitalaria a partir de la revisión de literatura en revistas especializas en el periodo 2020-2024, los resultados indican que la IA representa un apoyo significativo, al procesar extensos conjuntos de datos mediante algoritmos que identifican tendencias y predicen interacciones medicamentosas. Estas capacidades contribuyen a garantizar la seguridad de los tratamientos, mejoran la atención a los pacientes y optimizan tanto los diagnósticos como los procedimientos terapéuticos, de manera rápida y precisa, entre las técnicas más destacadas de la inteligencia artificial se encuentran el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático y las redes neuronales. Estas soluciones innovadoras transforman los procesos de farmacovigilancia, permitiendo una mayor calidad en el trabajo de los profesionales de la salud, no obstante, la implementación de la IA en este ámbito enfrenta desafíos importantes, entre ellos se encuentran barreras tecnológicas como la dependencia de una conectividad adecuada, problemas relacionados con la privacidad y protección de los datos de los pacientes, la falta de formación adecuada para el personal, y la ausencia de herramientas tecnológicas accesibles que faciliten su adopción, aunque la IA ofrece beneficios significativos en la farmacovigilancia hospitalaria, su integración requiere superar obstáculos técnicos y educativos para garantizar su uso efectivo y ético.
dc.formatpdf
dc.titleRevisión bibliográfica del impacto de la inteligencia artificial en la farmacovigilancia hospitalaria: optimización en la detección y prevención de reacciones adversas
dc.typeDiplomado de profundización para grado
dc.subject.keywordsInteligencia Artificial
dc.subject.keywordsFarmacovigilancia
dc.subject.keywordsReacciones adversas
dc.subject.keywordsAprendizaje autónomo
dc.subject.keywordsRedes neuronales
dc.description.abstractenglishPharmacovigilance is a key process in healthcare, the purpose of which is to identify, prevent and evaluate adverse reactions to medications. Artificial intelligence (AI) has emerged as an essential tool to increase the efficiency and effectiveness of hospital pharmacovigilance. Thanks to its ability to analyze large volumes of information in real time, such as adverse event reports, electronic medical records and scientific literature, AI makes it possible to detect patterns and warning signs that could anticipate public health problems. In this research, a bibliographic review was carried out covering the period 2020-2024. The results indicate that AI represents a significant support, by processing extensive data sets using algorithms that identify trends and predict drug interactions. These capabilities contribute to ensuring the safety of treatments, improving patient care and optimizing both diagnoses and therapeutic procedures, quickly and accurately. Among the most notable techniques of artificial intelligence are deep learning, machine learning and neural networks. These innovative solutions transform pharmacovigilance processes, allowing for higher quality in the work of healthcare professionals. However, the implementation of AI in this field faces significant challenges, including technological barriers such as dependence on adequate connectivity, issues related to privacy and protection of patient data, lack of adequate training for staff, and the absence of accessible technological tools that facilitate its adoption. Although AI offers significant benefits in hospital pharmacovigilance, its integration requires overcoming technical and educational obstacles to ensure its effective and ethical use.
dc.subject.categoryTecnología de regencia de farmacias


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