| dc.contributor.advisor | Carmona, Martha Elena | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_medellín | |
| dc.creator | Alvarez, Yaned | |
| dc.date.accessioned | 2025-04-09T15:11:39Z | |
| dc.date.available | 2025-04-09T15:11:39Z | |
| dc.date.created | 2024-12-15 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/67817 | |
| dc.description.abstract | Para prevenir y fomentar la seguridad de los pacientes se han elaborado instrumentos que faciliten un mejor entendimiento de la generación de las Reacciones Asociados a los Medicamentos (RAM), la principal es la notificación de los RAM. Sin embargo, esto se ha transformado en una de las fallas más significativas de la farmacovigilancia: la ausencia de una adecuada notificación de casos de RAM.
El propósito de esta investigación es enseñar una alternativa para optimizar los sistemas de alerta de reacciones adversas y robustecer los sistemas de farmacovigilancia mediante la utilización de la Inteligencia Artificial (IA). Para esto, se llevó a cabo la revisión de documentos publicados en la base de datos de PUBMED y SCIENCE DIRECT en los últimos seis años, evidenciado que los sistemas de notificación basados en Inteligencia Artificial permiten aumentar la búsqueda, extracción y análisis de información clínicamente significativa. | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | El futuro de la farmacovigilancia impulsado desde la inteligencia artificial | |
| dc.type | Diplomado de profundización para grado | |
| dc.subject.keywords | Farmacovigilancia | |
| dc.subject.keywords | Inteligencia artificial | |
| dc.subject.keywords | Reacciones adversas | |
| dc.subject.keywords | Notificación voluntaria | |
| dc.subject.keywords | Problemas relacionados con los medicamentos | |
| dc.subject.keywords | Efectos secundarios | |
| dc.subject.keywords | | |
| dc.description.abstractenglish | To prevent and promote patient safety, instruments have been developed to facilitate a better understanding of the generation of Drug-Associated Reactions (ADRs), the main one being the notification of ADRs. However, this has become one of the most significant failures of pharmacovigilance: the lack of adequate notification of ADR cases.
The purpose of this research is to teach an alternative to optimize adverse reaction alert systems and strengthen pharmacovigilance systems through the use of Artificial Intelligence (AI). To do this, a review of documents published in the PUBMED and SCIENCE DIRECT databases in the last six years was carried out, showing that notification systems based on Artificial Intelligence allow for increased search, extraction and analysis of clinically significant information. | |
| dc.subject.category | Inteligencia Artificial para impactar sobre la Farmacovigilancia | |
