| dc.contributor.advisor | Saldarriaga Genes, Guillermina | |
| dc.contributor.advisor | Gallego Súarez, Cesar Fernando | |
| dc.coverage.spatial | ceres_-_vélez | |
| dc.creator | López Bonilla, Yazmin Tatiana | |
| dc.creator | Sánchez Alvarez, Cindy Vanessa | |
| dc.creator | Contreras Contreras, Yesly Dayanna | |
| dc.creator | Bautista Acelas, Francy Stella | |
| dc.creator | Méndez Ortiz, Emilce | |
| dc.date.accessioned | 2025-12-15T14:13:08Z | |
| dc.date.available | 2025-12-15T14:13:08Z | |
| dc.date.created | 2025-12-13 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/77188 | |
| dc.description | No aplica | |
| dc.description.abstract | Esta revisión describe cómo se está aplicando la inteligencia artificial (IA) en la farmacovigilancia de medicamentos biológicos y biosimilares, tomando a Brasil como el principal país de referencia y evaluando su potencial aplicación en Colombia y otros países de América Latina. Este estudio adopta un enfoque cualitativo que incluye un formato documental mediante el estudio de la literatura existente en forma de revisión de artículos, informes y documentos oficiales publicados durante un período de tiempo (2015–2025), identificando así el estado actual, ventajas y desventajas en este campo. Nuestro estudio muestra la IA en Brasil específicamente con su uso en ANVISA, una agencia reguladora que emplea tecnologías y gestión de datos al reconocer eventos adversos, acelerando la supervisión y el uso seguro de medicamentos. En Colombia hay algunos esfuerzos preliminares enfrentados con grandes problemas, por ejemplo, con la infraestructura o la capacitación en IA; sin embargo, las lecciones de Brasil tienen un gran potencial. Esta investigación temática destaca la urgencia de la IA para una farmacovigilancia optimizada, precisa y segura en toda América Latina, sugiriendo políticas para fomentar la colaboración interinstitucional y fortalecer las capacidades locales. Basado en Braun y Clarke, en términos de metodología, la información cualitativa obtenida de artículos bien analizados fue analizada temáticamente, permitiendo así examinar patrones, beneficios y barreras hacia la implementación de la IA para la farmacovigilancia. | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | Aplicación de la inteligencia artificial en la farmacovigilancia de medicamentos biológicos y biosimilares: una propuesta para américa latina basada en el modelo brasilero, una revisión temática | |
| dc.type | Diplomado de profundización para grado | |
| dc.subject.keywords | Farmacovigilancia | |
| dc.subject.keywords | Inteligencia artificial | |
| dc.subject.keywords | Biológicos | |
| dc.subject.keywords | Biosimilares | |
| dc.subject.keywords | Seguridad del paciente | |
| dc.description.abstractenglish | This review describes how artificial intelligence (AI) is being applied in the pharmacovigilance of biologic and biosimilar medicines, using Brazil as the main reference country and evaluating its potential application in Colombia and other Latin American countries. This study adopts a qualitative approach, including a documentary format, by reviewing existing literature, including articles, reports, and official documents published over a period of time (2015–2025), thus identifying the current state, advantages, and disadvantages in this field. Our study focuses on AI in Brazil specifically through its use at ANVISA, a regulatory agency that employs technology and data management to recognize adverse events, accelerating the monitoring and safe use of medicines. It appears that in Colombia there are some preliminary efforts facing significant challenges, such as infrastructure and AI training; however, the lessons learned from Brazil offer great potential. This thematic research highlights the urgent need for AI for optimized, accurate, and safe pharmacovigilance throughout Latin America, suggesting policies to foster inter-institutional collaboration and strengthen local capacities. Based on Braun and Clarke's methodology, qualitative information obtained from well-analyzed articles was thematically analyzed, allowing for the examination of patterns, benefits, and barriers to the implementation of AI for pharmacovigilance. | |
| dc.subject.category | Investigación | |