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https://repository.unad.edu.co/handle/10596/65380| Title: | Revisión bibliográfica del impacto de la inteligencia artificial en la farmacovigilancia hospitalaria: optimización en la detección y prevención de reacciones adversas |
| metadata.dc.creator: | Luna Ramos, Carmen Lucía Guerrero Causil, Martha Viviana Gaviria Pérez, Alfonso Manuel Martínez Buelvas, Yarley Patricia Petro Llorente, Elizabeth |
| metadata.dc.date.created: | 2024-12-10 |
| metadata.dc.subject.keywords: | Inteligencia Artificial Farmacovigilancia Reacciones adversas Aprendizaje autónomo Redes neuronales |
| metadata.dc.format.*: | |
| metadata.dc.type: | Diplomado de profundización para grado |
| Abstract: | La farmacovigilancia es un proceso clave en la atención sanitaria, cuyo propósito es identificar, prevenir y evaluar las reacciones adversas a los medicamentos, la inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta esencial para incrementar la eficiencia y eficacia de la farmacovigilancia hospitalaria. Gracias a su capacidad para analizar grandes volúmenes de información en tiempo real, como reportes de efectos adversos, historiales clínicos electrónicos y literatura científica, la IA permite detectar patrones y señales de alerta que podrían anticipar problemas de salud pública, en esta investigación Se analizó el impacto de la inteligencia artificial en la detección y prevención de reacciones adversas a medicamentos en la farmacovigilancia hospitalaria a partir de la revisión de literatura en revistas especializas en el periodo 2020-2024, los resultados indican que la IA representa un apoyo significativo, al procesar extensos conjuntos de datos mediante algoritmos que identifican tendencias y predicen interacciones medicamentosas. Estas capacidades contribuyen a garantizar la seguridad de los tratamientos, mejoran la atención a los pacientes y optimizan tanto los diagnósticos como los procedimientos terapéuticos, de manera rápida y precisa, entre las técnicas más destacadas de la inteligencia artificial se encuentran el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático y las redes neuronales. Estas soluciones innovadoras transforman los procesos de farmacovigilancia, permitiendo una mayor calidad en el trabajo de los profesionales de la salud, no obstante, la implementación de la IA en este ámbito enfrenta desafíos importantes, entre ellos se encuentran barreras tecnológicas como la dependencia de una conectividad adecuada, problemas relacionados con la privacidad y protección de los datos de los pacientes, la falta de formación adecuada para el personal, y la ausencia de herramientas tecnológicas accesibles que faciliten su adopción, aunque la IA ofrece beneficios significativos en la farmacovigilancia hospitalaria, su integración requiere superar obstáculos técnicos y educativos para garantizar su uso efectivo y ético. |
| URI: | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/65380 |
| metadata.dc.subject.category: | Tecnología de regencia de farmacias |
| metadata.dc.coverage.spatial: | ccav_-_sahagún |
| Appears in Collections: | Diplomado de Farmacovigilancia |
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