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https://repository.unad.edu.co/handle/10596/65446Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Duarte Cadena, Danilo | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_josé_celestino_mutis | |
| dc.creator | Julio Mendoza, Mille del Carmen | |
| dc.creator | Alvarez Teheran, Ivon Scarlet | |
| dc.creator | Acosta Arias, Karen Dayhana | |
| dc.creator | Pacheco Robles, Abner | |
| dc.creator | Andrade Mercado, Luis Daniel | |
| dc.date.accessioned | 2024-12-20T02:40:15Z | - |
| dc.date.available | 2024-12-20T02:40:15Z | - |
| dc.date.created | 2024-12-09 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/65446 | - |
| dc.description.abstract | Este trabajo de investigación aborda la integración de la inteligencia artificial (IA) en la farmacovigilancia, con un enfoque especial en los medicamentos biológicos y biosimilares. Dado el aumento en el uso de estos medicamentos para tratar enfermedades complejas, es crucial mejorar los sistemas de monitoreo y detección de eventos adversos. La IA se presenta como una herramienta poderosa para optimizar la vigilancia, permitiendo una detección temprana de riesgos y un monitoreo en tiempo real. A través de una metodología descriptiva y exploratoria, el estudio analiza las limitaciones de las estrategias tradicionales de farmacovigilancia, tales como la falta de capacidad para procesar grandes volúmenes de datos y la escasez de personal capacitado. Además, se examinan las aplicaciones actuales de la IA en este ámbito, destacando sus ventajas, como la mejora en la precisión y velocidad de respuesta. Finalmente, se proponen lineamientos estratégicos para la implementación efectiva de la IA en la farmacovigilancia, incluyendo la capacitación en IA, la integración tecnológica y la actualización de normativas. Este enfoque innovador promete mejorar la seguridad del paciente y la eficiencia en la detección de riesgos asociados a medicamentos biológicos y biosimilares. | |
| dc.format | ||
| dc.title | Optimización de las estrategias de farmacovigilancia en medicamentos biológicos y biosimilares mediante la aplicación de inteligencia artificial | |
| dc.type | Diplomado de profundización para grado | |
| dc.subject.keywords | Inteligencia Artificial (IA) | |
| dc.subject.keywords | Farmacovigilancia | |
| dc.subject.keywords | Medicamentos biológicos | |
| dc.subject.keywords | Biosimilares | |
| dc.subject.keywords | Seguridad del paciente | |
| dc.subject.keywords | Eventos adversos | |
| dc.subject.keywords | Detección temprana | |
| dc.subject.keywords | Monitoreo de medicamentos | |
| dc.description.abstractenglish | This research work addresses the integration of artificial intelligence (AI) in pharmacovigilance, with a special focus on biological and biosimilar medicines. Given the increase in the use of these drugs to treat complex diseases, it is crucial to improve systems for monitoring and detecting adverse events. AI is presented as a powerful tool to optimize surveillance, allowing early detection of risks and real-time monitoring. Through a descriptive and exploratory methodology, the study analyzes the limitations of traditional pharmacovigilance strategies, such as the lack of capacity to process large volumes of data and the shortage of trained personnel. In addition, the current applications of AI in this area are examined, highlighting its advantages, such as improved accuracy and speed of response. Finally, strategic guidelines for effective implementation are proposed | |
| dc.subject.category | Ciencias de la Salud | |
| Appears in Collections: | Diplomado de Farmacovigilancia | |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
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