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dc.contributor.advisorMelo Angulo, Alexander
dc.coverage.spatialcead_-_acacias
dc.creatorAvellaneda, Jaury Leonardo
dc.creatorGonzález López, María del Carmen
dc.creatorRamírez Beltrán, Keren Dayana
dc.creatorRodríguez, Cindy Yulieth
dc.creatorSanabria Montalvo, Jaime Ernesto
dc.date.accessioned2024-12-09T19:59:36Z-
dc.date.available2024-12-09T19:59:36Z-
dc.date.created2024-12-09
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/65052-
dc.descriptionAnexos Tabla 1 Síntesis de estudios consultados, Tabla 2 Temas Recurrentes en la Literatura, Gráfico 1 Interpretación de los resultados, Gráfico 2 Temas recurrentes en la literatura, Gráfico 3 Proceso de recolección de datos
dc.description.abstractRESUMEN Introducción. La Inteligencia Artificial (IA) ha transformado la farmacovigilancia, especialmente en el monitoreo de los efectos adversos de los medicamentos biológicos y biosimilares. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos permite detectar reacciones adversas de manera temprana, mejorando la seguridad del paciente. Este análisis busca comprender cómo la IA optimiza los procesos de vigilancia farmacológica, garantizando una respuesta más eficiente y precisa. Objetivo. Analizar el impacto y el papel de la Inteligencia Artificial (IA) en la farmacovigilancia, específicamente en el monitoreo de los efectos adversos de los medicamentos biológicos y biosimilares mejorando la seguridad del paciente al detectar tempranamente reacciones adversas, optimizando así los procesos de vigilancia farmacológica. Metodología. Corresponde al método de revisión de la literatura bibliográfica de tipo cualitativo. Se realizaron revisiones bibliográficas de fuentes académicas y científicas actualizadas sobre el uso de la Inteligencia Artificial en farmacovigilancia, así como en la monitorización de efectos adversos de medicamentos biológicos y biosimilares. Además, se emplearon análisis de casos y estudios previos para identificar cómo la IA ha sido implementada en el monitoreo de reacciones adversas. Resultados: Los resultados muestran que la Inteligencia Artificial ha mejorado significativamente la detección temprana de efectos adversos de medicamentos biológicos y biosimilares, aumentando la precisión y reduciendo los tiempos de respuesta. Se evidenció que el análisis de grandes volúmenes de datos a través de IA optimiza los procesos de vigilancia farmacológica, permitiendo una identificación más eficiente de patrones y tendencias. Además, se observó un incremento en la seguridad del paciente al facilitar intervenciones rápidas ante reacciones adversas. Conclusiones: La Inteligencia Artificial tiene un potencial transformador en la farmacovigilancia, al mejorar la detección temprana de efectos adversos de medicamentos biológicos y biosimilares. Su capacidad para procesar grandes cantidades de datos optimiza los procesos de vigilancia farmacológica, incrementando la seguridad del paciente. El uso de IA en este campo representa una herramienta clave para una respuesta más ágil y precisa en la gestión de riesgos asociados a medicamentos.
dc.formatpdf
dc.titleIntegración de inteligencia artificial en estrategias de farmacovigilancia para la monitorización de medicamentos biológicos y biosimilares: una revisión bibliográfica
dc.typeDiplomado de profundización para grado
dc.subject.keywordsInteligencia Artificial
dc.subject.keywordsFarmacovigilancia
dc.subject.keywordsEfectos adversos.
dc.subject.keywordsMedicamentos biológicos.
dc.subject.keywordsBiosimilares
dc.subject.keywordsSeguridad del paciente
dc.description.abstractenglishABSTRACT Introduction. Artificial Intelligence (AI) has transformed pharmacovigilance, especially in monitoring the adverse effects of biological and biosimilars drugs. Its ability to analyze large volumes of data allows for early detection of adverse reactions, improving patient safety. This analysis seeks to understand how AI optimizes pharmacological surveillance processes, ensuring a more efficient and accurate response. Objective. To analyze the impact and role of Artificial Intelligence (AI) in pharmacovigilance, specifically in the monitoring of adverse effects of biological and biosimilar drugs, improving patient safety when detecting adverse reactions early, thus optimizing pharmacological surveillance processes. Methodology. It corresponds to the method of review of the bibliographical literature of qualitative type. Updated literature reviews were conducted from academic and scientific sources on the use of Artificial Intelligence in pharmacovigilance, as well as in the monitoring of adverse effects of biological and biosimilar drugs. In addition, case analyzes and previous studies were used to identify how AI has been implemented in the monitoring of adverse reactions. Results. The results show that Artificial Intelligence has significantly improved the early detection of adverse effects of biological and biosimilars drugs, increasing accuracy and reducing response times. It was checked that the analysis of large volumes of data through AI optimizes the pharmacological surveillance processes, allowing a more efficient identification of patterns and trends. In addition, an increase in the security of the patient was observed. Conclusions. Artificial Intelligence has a transformative potential in pharmacovigilance, improving the early detection of adverse effects of biological and biosimilars drugs. Conclusions: Artificial Intelligence has a transformative potential in pharmacovigilance, improving the early detection of adverse effects of biological and biosimilar drugs. Its ability to process large amounts of data optimizes pharmacological surveillance processes, increasing patient safety. The use of AI in this field represents a key tool for a more agile and accurate response in the management of risks associated with the medicines.
dc.subject.categoryTecnología en Regencia de Farmacia
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