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https://repository.unad.edu.co/handle/10596/68251| Title: | Estrategias de farmacovigilancia y promoción de la salud para la monitorización de medicamentos biológicos y biosimilares mediante IA, una revisión temática en Latinoamérica |
| metadata.dc.creator: | Hernandez Vargas, Sandra Lucia Ruiz Soler, Luz Dary Rodriguez Cruz, Martha Lizeth Muñoz Rueda, Raquel Bermudez Contreras, Leidy Biviana |
| metadata.dc.date.created: | 2025-05-12 |
| metadata.dc.subject.keywords: | Farmacovigilancia Medicamentos biológicos y biosimilares Inteligencia Artificial (IA) Seguridad de medicamentos |
| metadata.dc.format.*: | |
| metadata.dc.type: | Diplomado de profundización para grado |
| Abstract: | Este trabajo trató de una revisión temática sobre las estrategias de farmacovigilancia y promoción de la salud para el monitoreo de medicamentos biológicos y biosimilares utilizando Inteligencia Artificial (IA) en América Latina. El estudio tuvo como objetivo analizar el impacto de la inteligencia artificial en la optimización de las estrategias de farmacovigilancia para medicamentos biológicos y biosimilares, examinando tanto los retos como las oportunidades que surgen con su implementación aplicando una revisión temática del tema en América Latina. En esta investigación se tuvieron en cuenta algunos aspectos relevantes como la detección temprana de señales, los algoritmos de IA y los modelos predictivos pueden identificar señales tempranas de reacciones adversas a medicamentos (RAM) a partir de diversas fuentes de datos, la integración con bases de datos globales como VigiBase permite la detección de patrones y posibles problemas de seguridad, la IA puede analizar las menciones de ADR en las redes sociales, lo que permite la detección temprana de problemas que podrían no informarse formalmente. La detección temprana de señales permite una intervención rápida antes de que los problemas de seguridad se generalicen. Algunos objetivos de estudio fueron evaluar la seguridad y eficacia de medicamentos biológicos y biosimilares, identificar las mejores prácticas para implementar IA en farmacovigilancia, analizar los riesgos y beneficios de estos medicamentos a lo largo de su ciclo de vida. El estudio implica una revisión exhaustiva de la literatura existente para analizar cómo se ha implementado la IA en farmacovigilancia, incluyendo estudios previos, normas regulatorias y tecnologías emergentes para la detección y predicción de RAM. Esta revisión buscó evaluar la efectividad de la IA en la farmacovigilancia y contribuir a la mejora general de la salud pública promoviendo un uso más seguro y eficiente de medicamentos biológicos y biosimilares en América Latina. |
| Description: | No aplica |
| URI: | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/68251 |
| metadata.dc.subject.category: | SALUD REVISION TEMATICA |
| metadata.dc.coverage.spatial: | cead_-_Tunja |
| Appears in Collections: | Diplomado de Farmacovigilancia |
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