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https://repository.unad.edu.co/handle/10596/69855Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Marino Cuadro , Hernan | |
| dc.coverage.spatial | udr_-_Cali | |
| dc.creator | Bolaños Cruz , Laura Valentina | |
| dc.creator | Bravo, sandra Jhohana | |
| dc.creator | Cadavid ,German | |
| dc.creator | Mueses Narvaez, Paula | |
| dc.creator | Tamayo Ospitia , Yulianna | |
| dc.date.accessioned | 2025-06-11T19:11:12Z | - |
| dc.date.available | 2025-06-11T19:11:12Z | - |
| dc.date.created | 2025-06-08 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/69855 | - |
| dc.description | no aplica | |
| dc.description.abstract | Este trabajo de revisión podemos observar las barreras que impiden la implementación efectiva de sistemas de farmacovigilancia que utilicen inteligencia artificial (IA) para monitorear las reacciones adversas a medicamentos biológicos y biosimilares en Latinoamérica. Se identifican varias barreras, incluyendo la falta de capacitación del personal de salud, la baja tasa de reporte de eventos adversos por parte de los pacientes, la infraestructura tecnológica deficiente, la escasez de recursos y la falta de armonización regulatoria entre los países de la región. El estudio destaca la importancia de la IA para optimizar la farmacovigilancia, incluyendo la detección temprana de reacciones adversas y la gestión de la seguridad del paciente. Se propone la necesidad de fortalecer los sistemas de información pública, implementar estrategias claras de divulgación, armonizar los registros sanitarios y abordar las barreras sistémicas que limitan el acceso a tratamientos seguros y eficaces. La investigación utiliza una metodología cualitativa y cuantitativa, combinando análisis de documentos, revisiones sistemáticas y estudios de caso, para obtener una visión integral del tema | |
| dc.format | ||
| dc.title | Inteligencia Artificial en farmacovigilancia de biologico y biosimilares en latinoamerica | |
| dc.type | Diplomado de profundización para grado | |
| dc.subject.keywords | medicamentos | |
| dc.subject.keywords | farmacovigilancia | |
| dc.subject.keywords | biologico | |
| dc.subject.keywords | biosimilares | |
| dc.description.abstractenglish | This review examines the barriers that impede the effective implementation of pharmacovigilance systems that utilize artificial intelligence (AI) to monitor adverse reactions to biological and biosimilar drugs in Latin America. Several barriers are identified, including a lack of training for healthcare personnel, a low rate of adverse event reporting by patients, poor technological infrastructure, a shortage of resources, and a lack of regulatory harmonization among countries in the region. The study highlights the importance of AI in optimizing pharmacovigilance, including the early detection of adverse reactions and patient safety management. It proposes the need to strengthen public information systems, implement clear disclosure strategies, harmonize health records, and address systemic barriers that limit access to safe and effective treatments. The research uses qualitative and quantitative methodology, combining document analysis, systematic reviews, and case studies to obtain a comprehensive view of the topic | |
| dc.subject.category | revisión teórica | |
| Appears in Collections: | Diplomado de Farmacovigilancia | |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| ytamayoo.pdf | 596.5 kB | Adobe PDF | ![]() View/Open |
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