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https://repository.unad.edu.co/handle/10596/65298| Title: | Estrategias de farmacovigilancia y promoción de la salud para la monitorización de medicamentos biológicos y biosimilares mediante IA: una revisión temática |
| metadata.dc.creator: | Garzón Yate, Alix Briyith Garzón Hernández, Yeniffer Astrid Reyes Quintero, Jorge Leonardo Rodríguez Benjumea, Olga Karina Vargas Parra, Laura Valentina |
| metadata.dc.date.created: | 2024-12-12 |
| metadata.dc.subject.keywords: | farmacovigilancia medicamentos biosimilares medicamentos biológicos efectos adversos en medicamentos |
| metadata.dc.format.*: | |
| metadata.dc.type: | Diplomado de profundización para grado |
| Abstract: | El 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 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. Diversos estudios resaltan que la IA ha surgido como una herramienta prometedora en la farmacovigilancia. Los algoritmos de aprendizaje automático permiten analizar grandes volúmenes de datos provenientes de registros clínicos electrónicos y bases de datos globales de eventos adversos, facilitando la detección de patrones de riesgo en tiempo real. No obstante, se identifican limitaciones relacionadas con la calidad y cantidad de datos disponibles, la falta de interoperabilidad de los sistemas y la necesidad de algoritmos más robustos que logren abordar reacciones adversas raras y complejas, estas barreras se agravan, creando escenarios con menor confiabilidad en comparación con los sistemas tradicionales de farmacovigilancia. 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 experiencia clínica 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. |
| Description: | No Aplica |
| URI: | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/65298 |
| metadata.dc.subject.category: | Farmacovigilancia Salud |
| metadata.dc.coverage.spatial: | cead_-_josé_acevedo_y_gómez |
| Appears in Collections: | Diplomado de Farmacovigilancia |
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