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    Inteligencia Artificial en farmacovigilancia de biologico y biosimilares en latinoamerica

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    ytamayoo.pdf (596.5Kb)
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    Date
    2025-06-08
    Author
    Bolaños Cruz , Laura Valentina
    Bravo, sandra Jhohana
    Cadavid ,German
    Mueses Narvaez, Paula
    Tamayo Ospitia , Yulianna
    Advisor
    Marino Cuadro , Hernan

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Inteligencia Artificial en farmacovigilancia de biologico y biosimilares en latinoamerica AU - Bolaños Cruz , Laura Valentina AU - Bravo, sandra Jhohana AU - Cadavid ,German AU - Mueses Narvaez, Paula AU - Tamayo Ospitia , Yulianna Y1 - 2025-06-08 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/69855 AB - Este trabajo de revisión podemos observar las barreras que impiden la implementación efectiva de sistemas de farmacovigilancia que utilicen inteligencia artificial (IA) para monitorear las reacciones adversas a medicamentos biológicos y biosimilares en Latinoamérica. Se identifican varias barreras, incluyendo la falta de capacitación del personal de salud, la baja tasa de reporte de eventos adversos por parte de los pacientes, la infraestructura tecnológica deficiente, la escasez de recursos y la falta de armonización regulatoria entre los países de la región. El estudio destaca la importancia de la IA para optimizar la farmacovigilancia, incluyendo la detección temprana de reacciones adversas y la gestión de la seguridad del paciente. Se propone la necesidad de fortalecer los sistemas de información pública, implementar estrategias claras de divulgación, armonizar los registros sanitarios y abordar las barreras sistémicas que limitan el acceso a tratamientos seguros y eficaces. La investigación utiliza una metodología cualitativa y cuantitativa, combinando análisis de documentos, revisiones sistemáticas y estudios de caso, para obtener una visión integral del tema ER - @misc{10596_69855, author = {Bolaños Cruz Laura Valentina and Bravo sandra Jhohana and Cadavid German and Mueses Narvaez Paula and Tamayo Ospitia Yulianna}, title = {Inteligencia Artificial en farmacovigilancia de biologico y biosimilares en latinoamerica}, year = {2025-06-08}, abstract = {Este trabajo de revisión podemos observar las barreras que impiden la implementación efectiva de sistemas de farmacovigilancia que utilicen inteligencia artificial (IA) para monitorear las reacciones adversas a medicamentos biológicos y biosimilares en Latinoamérica. Se identifican varias barreras, incluyendo la falta de capacitación del personal de salud, la baja tasa de reporte de eventos adversos por parte de los pacientes, la infraestructura tecnológica deficiente, la escasez de recursos y la falta de armonización regulatoria entre los países de la región. El estudio destaca la importancia de la IA para optimizar la farmacovigilancia, incluyendo la detección temprana de reacciones adversas y la gestión de la seguridad del paciente. Se propone la necesidad de fortalecer los sistemas de información pública, implementar estrategias claras de divulgación, armonizar los registros sanitarios y abordar las barreras sistémicas que limitan el acceso a tratamientos seguros y eficaces. La investigación utiliza una metodología cualitativa y cuantitativa, combinando análisis de documentos, revisiones sistemáticas y estudios de caso, para obtener una visión integral del tema}, url = {https://repository.unad.edu.co/handle/10596/69855} }RT Generic T1 Inteligencia Artificial en farmacovigilancia de biologico y biosimilares en latinoamerica A1 Bolaños Cruz , Laura Valentina A1 Bravo, sandra Jhohana A1 Cadavid ,German A1 Mueses Narvaez, Paula A1 Tamayo Ospitia , Yulianna YR 2025-06-08 LK https://repository.unad.edu.co/handle/10596/69855 AB Este trabajo de revisión podemos observar las barreras que impiden la implementación efectiva de sistemas de farmacovigilancia que utilicen inteligencia artificial (IA) para monitorear las reacciones adversas a medicamentos biológicos y biosimilares en Latinoamérica. Se identifican varias barreras, incluyendo la falta de capacitación del personal de salud, la baja tasa de reporte de eventos adversos por parte de los pacientes, la infraestructura tecnológica deficiente, la escasez de recursos y la falta de armonización regulatoria entre los países de la región. El estudio destaca la importancia de la IA para optimizar la farmacovigilancia, incluyendo la detección temprana de reacciones adversas y la gestión de la seguridad del paciente. Se propone la necesidad de fortalecer los sistemas de información pública, implementar estrategias claras de divulgación, armonizar los registros sanitarios y abordar las barreras sistémicas que limitan el acceso a tratamientos seguros y eficaces. La investigación utiliza una metodología cualitativa y cuantitativa, combinando análisis de documentos, revisiones sistemáticas y estudios de caso, para obtener una visión integral del tema OL Spanish (121)
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    medicamentos Google Scholar
    farmacovigilancia Google Scholar
    biologico Google Scholar
    biosimilares Google Scholar
    Regional / Country coverage
    udr_-_Cali
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    Description of the content
    Este trabajo de revisión podemos observar las barreras que impiden la implementación efectiva de sistemas de farmacovigilancia que utilicen inteligencia artificial (IA) para monitorear las reacciones adversas a medicamentos biológicos y biosimilares en Latinoamérica. Se identifican varias barreras, incluyendo la falta de capacitación del personal de salud, la baja tasa de reporte de eventos adversos por parte de los pacientes, la infraestructura tecnológica deficiente, la escasez de recursos y la falta de armonización regulatoria entre los países de la región. El estudio destaca la importancia de la IA para optimizar la farmacovigilancia, incluyendo la detección temprana de reacciones adversas y la gestión de la seguridad del paciente. Se propone la necesidad de fortalecer los sistemas de información pública, implementar estrategias claras de divulgación, armonizar los registros sanitarios y abordar las barreras sistémicas que limitan el acceso a tratamientos seguros y eficaces. La investigación utiliza una metodología cualitativa y cuantitativa, combinando análisis de documentos, revisiones sistemáticas y estudios de caso, para obtener una visión integral del tema
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Diplomado de profundización para grado
    Content relationship
    revisión teórica
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/69855
    Collections
    • Diplomado de Farmacovigilancia [738]
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