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    Estrategias de farmacovigilancia y promoción de la salud para el seguimiento de medicamentos biológicos y biosimilares con apoyo de inteligencia artificial en Latinoamérica

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    gamunozac.pdf (1.125Mb)
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    Date
    2025-11-08
    Author
    Muñoz Acero, Gregory Adrian
    Poloche Gonzales, Rosa Esther
    Hernandez Solano, Yuri Lorena
    Palacios Bautista, Samy Karina
    Mora Vargas, Yudi Andrea
    Advisor
    Portilla Diaz, German Alberto

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Estrategias de farmacovigilancia y promoción de la salud para el seguimiento de medicamentos biológicos y biosimilares con apoyo de inteligencia artificial en Latinoamérica AU - Muñoz Acero, Gregory Adrian AU - Poloche Gonzales, Rosa Esther AU - Hernandez Solano, Yuri Lorena AU - Palacios Bautista, Samy Karina AU - Mora Vargas, Yudi Andrea Y1 - 2025-11-08 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/77623 AB - Este presente trabajo aborda una revisión temática sobre las estrategias de farmacovigilancia y promoción de la salud para la monitorización de medicamentos biológicos y biosimilares, con un enfoque en el uso de la inteligencia artificial (IA). Los medicamentos biológicos y biosimilares han ganado relevancia por su eficacia en el tratamiento de enfermedades complejas, pero presentan desafíos significativos en términos de seguridad y efectividad debido a su complejidad estructural y variabilidad en su fabricación. Este estudio resalta que la inteligencia artificial (IA) ha surgido como una herramienta prometedora en la farmacovigilancia. Mediante algoritmos de aprendizaje automático se puede analizar grandes volúmenes de datos provenientes de registros clínicos electrónicos y base de datos globales de eventos adversos, facilitando la detención de patrones de riesgo en tiempo real. Muchos países latinoamericanos carecen de sistemas interoperables, bases de datos bien estructuradas y calidad de datos suficientemente alta para que los modelos de la IA funcionen eficazmente. Por ende, en recursos humanos y capacitación no solo se necesitan expertos en la IA, sino también profesionales de la salud formados en farmacovigilancia digital. Por otro lado, la literatura destaca la importancia de combinar las capacidades de la IA con las metodologías tradicionales de farmacovigilancia para potenciar la seguridad del paciente. La IA puede mejorar la eficiencia y precisión en la notificación y seguimiento de eventos adversos, mientras que los métodos convencionales aportan experiencias clínicas y validación de datos. En conclusión, aunque la IA presenta oportunidades únicas para transformar los procesos de farmacovigilancia, su efectividad depende de superar limitaciones técnicas, éticas y regulatorias, así como de una integración adecuada con sistemas tradicionales. La combinación de ambos enfoques no solo maximiza la seguridad del paciente, sino que también mejora la trazabilidad y permite tomar decisiones más informadas en el uso de medicamentos biológicos y biosimilares. ER - @misc{10596_77623, author = {Muñoz Acero Gregory Adrian and Poloche Gonzales Rosa Esther and Hernandez Solano Yuri Lorena and Palacios Bautista Samy Karina and Mora Vargas Yudi Andrea}, title = {Estrategias de farmacovigilancia y promoción de la salud para el seguimiento de medicamentos biológicos y biosimilares con apoyo de inteligencia artificial en Latinoamérica}, year = {2025-11-08}, abstract = {Este presente trabajo aborda una revisión temática sobre las estrategias de farmacovigilancia y promoción de la salud para la monitorización de medicamentos biológicos y biosimilares, con un enfoque en el uso de la inteligencia artificial (IA). Los medicamentos biológicos y biosimilares han ganado relevancia por su eficacia en el tratamiento de enfermedades complejas, pero presentan desafíos significativos en términos de seguridad y efectividad debido a su complejidad estructural y variabilidad en su fabricación. Este estudio resalta que la inteligencia artificial (IA) ha surgido como una herramienta prometedora en la farmacovigilancia. Mediante algoritmos de aprendizaje automático se puede analizar grandes volúmenes de datos provenientes de registros clínicos electrónicos y base de datos globales de eventos adversos, facilitando la detención de patrones de riesgo en tiempo real. Muchos países latinoamericanos carecen de sistemas interoperables, bases de datos bien estructuradas y calidad de datos suficientemente alta para que los modelos de la IA funcionen eficazmente. Por ende, en recursos humanos y capacitación no solo se necesitan expertos en la IA, sino también profesionales de la salud formados en farmacovigilancia digital. Por otro lado, la literatura destaca la importancia de combinar las capacidades de la IA con las metodologías tradicionales de farmacovigilancia para potenciar la seguridad del paciente. 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Los medicamentos biológicos y biosimilares han ganado relevancia por su eficacia en el tratamiento de enfermedades complejas, pero presentan desafíos significativos en términos de seguridad y efectividad debido a su complejidad estructural y variabilidad en su fabricación. Este estudio resalta que la inteligencia artificial (IA) ha surgido como una herramienta prometedora en la farmacovigilancia. Mediante algoritmos de aprendizaje automático se puede analizar grandes volúmenes de datos provenientes de registros clínicos electrónicos y base de datos globales de eventos adversos, facilitando la detención de patrones de riesgo en tiempo real. Muchos países latinoamericanos carecen de sistemas interoperables, bases de datos bien estructuradas y calidad de datos suficientemente alta para que los modelos de la IA funcionen eficazmente. Por ende, en recursos humanos y capacitación no solo se necesitan expertos en la IA, sino también profesionales de la salud formados en farmacovigilancia digital. Por otro lado, la literatura destaca la importancia de combinar las capacidades de la IA con las metodologías tradicionales de farmacovigilancia para potenciar la seguridad del paciente. La IA puede mejorar la eficiencia y precisión en la notificación y seguimiento de eventos adversos, mientras que los métodos convencionales aportan experiencias clínicas y validación de datos. En conclusión, aunque la IA presenta oportunidades únicas para transformar los procesos de farmacovigilancia, su efectividad depende de superar limitaciones técnicas, éticas y regulatorias, así como de una integración adecuada con sistemas tradicionales. 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    Farmacovigilancia Google Scholar
    Inteligencia Artificial Google Scholar
    Medicamentos biológicos Google Scholar
    Medicamentos biosimilares. Google Scholar
    Latinoamérica Google Scholar
    Regional / Country coverage
    ccav_-_neiva
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    Description of the content
    Este presente trabajo aborda una revisión temática sobre las estrategias de farmacovigilancia y promoción de la salud para la monitorización de medicamentos biológicos y biosimilares, con un enfoque en el uso de la inteligencia artificial (IA). Los medicamentos biológicos y biosimilares han ganado relevancia por su eficacia en el tratamiento de enfermedades complejas, pero presentan desafíos significativos en términos de seguridad y efectividad debido a su complejidad estructural y variabilidad en su fabricación. Este estudio resalta que la inteligencia artificial (IA) ha surgido como una herramienta prometedora en la farmacovigilancia. Mediante algoritmos de aprendizaje automático se puede analizar grandes volúmenes de datos provenientes de registros clínicos electrónicos y base de datos globales de eventos adversos, facilitando la detención de patrones de riesgo en tiempo real. Muchos países latinoamericanos carecen de sistemas interoperables, bases de datos bien estructuradas y calidad de datos suficientemente alta para que los modelos de la IA funcionen eficazmente. Por ende, en recursos humanos y capacitación no solo se necesitan expertos en la IA, sino también profesionales de la salud formados en farmacovigilancia digital. Por otro lado, la literatura destaca la importancia de combinar las capacidades de la IA con las metodologías tradicionales de farmacovigilancia para potenciar la seguridad del paciente. La IA puede mejorar la eficiencia y precisión en la notificación y seguimiento de eventos adversos, mientras que los métodos convencionales aportan experiencias clínicas y validación de datos. En conclusión, aunque la IA presenta oportunidades únicas para transformar los procesos de farmacovigilancia, su efectividad depende de superar limitaciones técnicas, ...
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Diplomado de profundización para grado
    Content relationship
    Inteligencia Artificial aplicada en la salud
    Farmacovigilancia moderna
    Inteligencia artificial en la promoción de la salud
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/77623
    Collections
    • Diplomado de Farmacovigilancia [738]
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