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    Optimización de las estrategias de farmacovigilancia en medicamentos biológicos y biosimilares mediante la aplicación de inteligencia artificial

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    Fecha
    2024-12-09
    Autor
    Julio Mendoza, Mille del Carmen
    Alvarez Teheran, Ivon Scarlet
    Acosta Arias, Karen Dayhana
    Pacheco Robles, Abner
    Andrade Mercado, Luis Daniel
    Director
    Duarte Cadena, Danilo

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Optimización de las estrategias de farmacovigilancia en medicamentos biológicos y biosimilares mediante la aplicación de inteligencia artificial AU - Julio Mendoza, Mille del Carmen AU - Alvarez Teheran, Ivon Scarlet AU - Acosta Arias, Karen Dayhana AU - Pacheco Robles, Abner AU - Andrade Mercado, Luis Daniel Y1 - 2024-12-09 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/65446 AB - Este trabajo de investigación aborda la integración de la inteligencia artificial (IA) en la farmacovigilancia, con un enfoque especial en los medicamentos biológicos y biosimilares. Dado el aumento en el uso de estos medicamentos para tratar enfermedades complejas, es crucial mejorar los sistemas de monitoreo y detección de eventos adversos. La IA se presenta como una herramienta poderosa para optimizar la vigilancia, permitiendo una detección temprana de riesgos y un monitoreo en tiempo real. A través de una metodología descriptiva y exploratoria, el estudio analiza las limitaciones de las estrategias tradicionales de farmacovigilancia, tales como la falta de capacidad para procesar grandes volúmenes de datos y la escasez de personal capacitado. Además, se examinan las aplicaciones actuales de la IA en este ámbito, destacando sus ventajas, como la mejora en la precisión y velocidad de respuesta. Finalmente, se proponen lineamientos estratégicos para la implementación efectiva de la IA en la farmacovigilancia, incluyendo la capacitación en IA, la integración tecnológica y la actualización de normativas. Este enfoque innovador promete mejorar la seguridad del paciente y la eficiencia en la detección de riesgos asociados a medicamentos biológicos y biosimilares. 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    Palabras clave
    Inteligencia Artificial (IA) Google Scholar
    Farmacovigilancia Google Scholar
    Medicamentos biológicos Google Scholar
    Biosimilares Google Scholar
    Seguridad del paciente Google Scholar
    Eventos adversos Google Scholar
    Detección temprana Google Scholar
    Monitoreo de medicamentos Google Scholar
    Cobertura regional / País
    cead_-_josé_celestino_mutis
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    Descripción del contenido
    Este trabajo de investigación aborda la integración de la inteligencia artificial (IA) en la farmacovigilancia, con un enfoque especial en los medicamentos biológicos y biosimilares. Dado el aumento en el uso de estos medicamentos para tratar enfermedades complejas, es crucial mejorar los sistemas de monitoreo y detección de eventos adversos. La IA se presenta como una herramienta poderosa para optimizar la vigilancia, permitiendo una detección temprana de riesgos y un monitoreo en tiempo real. A través de una metodología descriptiva y exploratoria, el estudio analiza las limitaciones de las estrategias tradicionales de farmacovigilancia, tales como la falta de capacidad para procesar grandes volúmenes de datos y la escasez de personal capacitado. Además, se examinan las aplicaciones actuales de la IA en este ámbito, destacando sus ventajas, como la mejora en la precisión y velocidad de respuesta. Finalmente, se proponen lineamientos estratégicos para la implementación efectiva de la IA en la farmacovigilancia, incluyendo la capacitación en IA, la integración tecnológica y la actualización de normativas. Este enfoque innovador promete mejorar la seguridad del paciente y la eficiencia en la detección de riesgos asociados a medicamentos biológicos y biosimilares.
    Formato
    pdf
    Tipo de Recurso Digital
    Diplomado de profundización para grado
    Relación del contenido
    Ciencias de la Salud
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/65446
    Colecciones
    • Diplomado de Farmacovigilancia [738]
    Guías de usoNormatividadLineamientos para el Director de trabajo de gradoLineamientos para el estudiante que carga trabajo de gradoNormas APA 7 EdiciónTips Normas Apa 7 ed.

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