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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 en Latinoamérica

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    shernandezvar.pdf (551.4Kb)
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    Date
    2025-05-12
    Author
    Hernandez Vargas, Sandra Lucia
    Ruiz Soler, Luz Dary
    Rodriguez Cruz, Martha Lizeth
    Muñoz Rueda, Raquel
    Bermudez Contreras, Leidy Biviana
    Advisor
    Echeverri Sanchez, Eliana Gisela

    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 en Latinoamérica AU - Hernandez Vargas, Sandra Lucia AU - Ruiz Soler, Luz Dary AU - Rodriguez Cruz, Martha Lizeth AU - Muñoz Rueda, Raquel AU - Bermudez Contreras, Leidy Biviana Y1 - 2025-05-12 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/68251 AB - Este trabajo trató de una revisión temática sobre las estrategias de farmacovigilancia y promoción de la salud para el monitoreo de medicamentos biológicos y biosimilares utilizando Inteligencia Artificial (IA) en América Latina. El estudio tuvo como objetivo analizar el impacto de la inteligencia artificial en la optimización de las estrategias de farmacovigilancia para medicamentos biológicos y biosimilares, examinando tanto los retos como las oportunidades que surgen con su implementación aplicando una revisión temática del tema en América Latina. En esta investigación se tuvieron en cuenta algunos aspectos relevantes como la detección temprana de señales, los algoritmos de IA y los modelos predictivos pueden identificar señales tempranas de reacciones adversas a medicamentos (RAM) a partir de diversas fuentes de datos, la integración con bases de datos globales como VigiBase permite la detección de patrones y posibles problemas de seguridad, la IA puede analizar las menciones de ADR en las redes sociales, lo que permite la detección temprana de problemas que podrían no informarse formalmente. La detección temprana de señales permite una intervención rápida antes de que los problemas de seguridad se generalicen. Algunos objetivos de estudio fueron evaluar la seguridad y eficacia de medicamentos biológicos y biosimilares, identificar las mejores prácticas para implementar IA en farmacovigilancia, analizar los riesgos y beneficios de estos medicamentos a lo largo de su ciclo de vida. El estudio implica una revisión exhaustiva de la literatura existente para analizar cómo se ha implementado la IA en farmacovigilancia, incluyendo estudios previos, normas regulatorias y tecnologías emergentes para la detección y predicción de RAM. Esta revisión buscó evaluar la efectividad de la IA en la farmacovigilancia y contribuir a la mejora general de la salud pública promoviendo un uso más seguro y eficiente de medicamentos biológicos y biosimilares en América Latina. ER - @misc{10596_68251, author = {Hernandez Vargas Sandra Lucia and Ruiz Soler Luz Dary and Rodriguez Cruz Martha Lizeth and Muñoz Rueda Raquel and Bermudez Contreras Leidy Biviana}, title = {Estrategias de farmacovigilancia y promoción de la salud para la monitorización de medicamentos biológicos y biosimilares mediante IA, una revisión temática en Latinoamérica}, year = {2025-05-12}, abstract = {Este trabajo trató de una revisión temática sobre las estrategias de farmacovigilancia y promoción de la salud para el monitoreo de medicamentos biológicos y biosimilares utilizando Inteligencia Artificial (IA) en América Latina. El estudio tuvo como objetivo analizar el impacto de la inteligencia artificial en la optimización de las estrategias de farmacovigilancia para medicamentos biológicos y biosimilares, examinando tanto los retos como las oportunidades que surgen con su implementación aplicando una revisión temática del tema en América Latina. 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El estudio tuvo como objetivo analizar el impacto de la inteligencia artificial en la optimización de las estrategias de farmacovigilancia para medicamentos biológicos y biosimilares, examinando tanto los retos como las oportunidades que surgen con su implementación aplicando una revisión temática del tema en América Latina. En esta investigación se tuvieron en cuenta algunos aspectos relevantes como la detección temprana de señales, los algoritmos de IA y los modelos predictivos pueden identificar señales tempranas de reacciones adversas a medicamentos (RAM) a partir de diversas fuentes de datos, la integración con bases de datos globales como VigiBase permite la detección de patrones y posibles problemas de seguridad, la IA puede analizar las menciones de ADR en las redes sociales, lo que permite la detección temprana de problemas que podrían no informarse formalmente. La detección temprana de señales permite una intervención rápida antes de que los problemas de seguridad se generalicen. Algunos objetivos de estudio fueron evaluar la seguridad y eficacia de medicamentos biológicos y biosimilares, identificar las mejores prácticas para implementar IA en farmacovigilancia, analizar los riesgos y beneficios de estos medicamentos a lo largo de su ciclo de vida. El estudio implica una revisión exhaustiva de la literatura existente para analizar cómo se ha implementado la IA en farmacovigilancia, incluyendo estudios previos, normas regulatorias y tecnologías emergentes para la detección y predicción de RAM. Esta revisión buscó evaluar la efectividad de la IA en la farmacovigilancia y contribuir a la mejora general de la salud pública promoviendo un uso más seguro y eficiente de medicamentos biológicos y biosimilares en América Latina. OL Spanish (121)
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    Keywords
    Farmacovigilancia Google Scholar
    Medicamentos biológicos y biosimilares Google Scholar
    Inteligencia Artificial (IA) Google Scholar
    Seguridad de medicamentos Google Scholar
    Regional / Country coverage
    cead_-_Tunja
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    Este trabajo trató de una revisión temática sobre las estrategias de farmacovigilancia y promoción de la salud para el monitoreo de medicamentos biológicos y biosimilares utilizando Inteligencia Artificial (IA) en América Latina. El estudio tuvo como objetivo analizar el impacto de la inteligencia artificial en la optimización de las estrategias de farmacovigilancia para medicamentos biológicos y biosimilares, examinando tanto los retos como las oportunidades que surgen con su implementación aplicando una revisión temática del tema en América Latina. En esta investigación se tuvieron en cuenta algunos aspectos relevantes como la detección temprana de señales, los algoritmos de IA y los modelos predictivos pueden identificar señales tempranas de reacciones adversas a medicamentos (RAM) a partir de diversas fuentes de datos, la integración con bases de datos globales como VigiBase permite la detección de patrones y posibles problemas de seguridad, la IA puede analizar las menciones de ADR en las redes sociales, lo que permite la detección temprana de problemas que podrían no informarse formalmente. La detección temprana de señales permite una intervención rápida antes de que los problemas de seguridad se generalicen. Algunos objetivos de estudio fueron evaluar la seguridad y eficacia de medicamentos biológicos y biosimilares, identificar las mejores prácticas para implementar IA en farmacovigilancia, analizar los riesgos y beneficios de estos medicamentos a lo largo de su ciclo de vida. El estudio implica una revisión exhaustiva de la literatura existente para analizar cómo se ha implementado la IA en farmacovigilancia, incluyendo estudios previos, normas regulatorias y tecnologías emergentes para la detección y predicción de RAM. Esta revisión buscó evaluar la efectividad ...
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Diplomado de profundización para grado
    Content relationship
    SALUD
    REVISION TEMATICA
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/68251
    Collections
    • Diplomado de Farmacovigilancia [738]
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