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https://repository.unad.edu.co/handle/10596/68251Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Echeverri Sanchez, Eliana Gisela | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_Tunja | |
| dc.creator | Hernandez Vargas, Sandra Lucia | |
| dc.creator | Ruiz Soler, Luz Dary | |
| dc.creator | Rodriguez Cruz, Martha Lizeth | |
| dc.creator | Muñoz Rueda, Raquel | |
| dc.creator | Bermudez Contreras, Leidy Biviana | |
| dc.date.accessioned | 2025-05-13T17:04:09Z | |
| dc.date.available | 2025-05-13T17:04:09Z | |
| dc.date.created | 2025-05-12 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/68251 | |
| dc.description | No aplica | |
| dc.description.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. | |
| dc.format | ||
| dc.title | Estrategias de farmacovigilancia y promoción de la salud para la monitorización de medicamentos biológicos y biosimilares mediante IA, una revisión temática en Latinoamérica | |
| dc.type | Diplomado de profundización para grado | |
| dc.subject.keywords | Farmacovigilancia | |
| dc.subject.keywords | Medicamentos biológicos y biosimilares | |
| dc.subject.keywords | Inteligencia Artificial (IA) | |
| dc.subject.keywords | Seguridad de medicamentos | |
| dc.description.abstractenglish | This work was a thematic review of pharmacovigilance and health promotion strategies for monitoring biological and biosimilar medicines using Artificial Intelligence (AI) in Latin America. The study aimed to analyze the impact of artificial intelligence on optimizing pharmacovigilance strategies for biological and biosimilar medicines, examining both thechallenges and opportunities that arise with its implementation by applying a thematic review of the topic in Latin America. This research considered several relevant aspects, such as early signal detection. AI algorithms and predictive models can identify early signals of adverse drug reactions (ADRs) from various data sources. Integration with global databases such as VigiBase allows for the detection of patterns and potential safety issues. AI can analyze mentions of ADRs on social media, allowing for the early detection of problems that might not be formally reported. Early signal detection allows for rapid intervention before safety issues become widespread. Some of the study's objectives were to evaluate the safety and efficacy of biological and biosimilar medicines, identify best practices for implementing AI in pharmacovigilance, and analyze the risks and benefits of these medicines throughout their life cycle. The study involves a comprehensive review of existing literature to analyze how AI has been implemented in pharmacovigilance, including previous studies, regulatory standards, and emerging technologies for the detection and prediction of ADRs. This review sought to evaluate the effectiveness of AI in pharmacovigilance and contribute to the overall improvement of public health by promoting safer and more efficient use of biological and biosimilar medicines in Latin America. | |
| dc.subject.category | SALUD | |
| dc.subject.category | REVISION TEMATICA | |
| Appears in Collections: | Diplomado de Farmacovigilancia | |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| shernandezvar.pdf | 551.41 kB | Adobe PDF | ![]() View/Open |
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