| dc.contributor.advisor | Cogollo Hernandez, Wilmer Enrique | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_pasto | |
| dc.creator | Cabrera Chicaiza, Yelitza Juliana | |
| dc.creator | López Rosero, Eliana Anabelly | |
| dc.creator | Rosero Benavides, Angie Marbell | |
| dc.creator | De La Cruz Gómez, Jimena | |
| dc.creator | Vallejo Realpe, Dory Alejandra | |
| dc.date.accessioned | 2025-05-09T14:19:20Z | |
| dc.date.available | 2025-05-09T14:19:20Z | |
| dc.date.created | 2025-05-02 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/68156 | |
| dc.description.abstract | La farmacovigilancia es la disciplina encargada de identificar, evaluar y prevenir los efectos
adversos derivados del uso de medicamentos, con el objetivo de proteger la salud pública. Con la
vinculación de la inteligencia artificial en el campo de la salud, optimizar la recolección, análisis
y gestión de datos sobre reacciones adversas a medicamentos, fortaleciendo la seguridad del
paciente mediante alertas tempranas y procesos de monitoreo más eficientes.
En el caso específico de los medicamentos biológicos y biosimilares, en Colombia existe
una regulación establecida mediante el Decreto 1782 de 2014 y la Ley 1438 de 2011. En este
contexto, la farmacovigilancia cobra especial relevancia debido a la complejidad de la estructura
de estos medicamentos, sus métodos de elaboración y los distintos riesgos de reacciones adversas
que pueden presentarse en los pacientes, diferentes a los asociados con medicamentos sintéticos.
Este estudio abordó el impacto de la eficiencia de la inteligencia artificial en la
farmacovigilancia de medicamentos biológicos y biosimilares en Colombia, a través de la
revisión temática de diversos artículos publicados entre 2015 y 2025 Se aplicaron criterios de
inclusión basados en la relevancia para los objetivos del estudio, encontrándose un total de 30
artículos provenientes de fuentes confiables y bases de datos científicas, de los cuales se
seleccionaron 15 para el análisis. Se realizó una investigación temática bajo un enfoque
cualitativo y de alcance descriptivo. Los datos fueron organizados en una matriz, lo que permitió
conocer el propósito, muestra, intervención, resultados y hallazgos. | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | Uso de la inteligencia artificial en la farmacovigilancia y seguimiento de efectos adversos de medicamentos biológicos y biosimilares en colombia: una revisión temática | |
| dc.type | Diplomado de profundización para grado | |
| dc.subject.keywords | Farmacovigilancia | |
| dc.subject.keywords | Medicamentos Biológicos | |
| dc.subject.keywords | Medicamentos Biosimilares | |
| dc.subject.keywords | Inteligencia Artificial | |
| dc.subject.keywords | Investigación | |
| dc.description.abstractenglish | Pharmacovigilance is the discipline in charge of identifying, evaluating and preventing adverse
effects derived from the use of drugs, with the aim of protecting public health. With the linkage
of artificial intelligence in the field of health, optimize the collection, analysis and management
of data on adverse drug reactions, strengthening patient safety through early warnings and more
efficient monitoring processes.
In the specific case of biological and biosimilar drugs, in Colombia there is a regulation
established by Decree 1782 of 2014 and Law 1438 of 2011. In this context, pharmacovigilance
becomes particularly relevant due to the complexity of the structure of these drugs, their
manufacturing methods and the different risks of adverse reactions that may occur in patients,
different from those associated with synthetic drugs.
This study addressed the impact of the efficiency of artificial intelligence in the
pharmacovigilance of biological and biosimilar drugs in Colombia, through the thematic review
of various articles published between 2015 and 2025 Inclusion criteria were applied based on
relevance to the objectives of the study, finding a total of 30 articles from reliable sources and
scientific databases, of which 15 were selected for analysis. A thematic research was conducted
under a qualitative and descriptive approach. The data were organized in a matrix, which allowed
us to know the purpose, sample, intervention, results and findings. | |
| dc.subject.category | Tecnologia en regencia de farmacia | |