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dc.contributor.advisorMelo Angulo, Alexander
dc.coverage.spatialcead_-_pamplona
dc.creatorCastro Garcia , Liseth Yadira
dc.creatorMantilla Villamizar , Ana Yesenia
dc.creatorCastellanos Carvajal , Ayde
dc.creatorRamon Rivera, Yulieth Maritza
dc.creatorCordero Rubio, Zulymar
dc.date.accessioned2025-07-11T16:01:42Z
dc.date.available2025-07-11T16:01:42Z
dc.date.created2025-02-17
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/70682
dc.descriptionNo Aplica
dc.description.abstractEl presente documento realiza una revisión teórica sobre las estrategias de inteligencia artificial aplicadas a la farmacovigilancia, con énfasis en medicamentos biológicos y biosimilares en América Latina. Se examinan los beneficios, desafíos y perspectivas que ofrece el uso de tecnologías como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural en la detección de reacciones adversas, mejorando así la seguridad del paciente y la eficiencia de los sistemas regulatorios. Asimismo, se identifican barreras regulatorias, técnicas y éticas que limitan la implementación efectiva de estas tecnologías en la región. El análisis sugiere que una integración progresiva de la inteligencia artificial en los sistemas de farmacovigilancia podría contribuir significativamente a una toma de decisiones más ágil, precisa y centrada en el paciente.
dc.formatpdf
dc.titleInteligencia artificial en la farmacovigilancia de biológicos en Latinoamérica
dc.typeDiplomado de profundización para grado
dc.subject.keywordsEfectos Adversos
dc.subject.keywordsFarmacovigilancia
dc.subject.keywordsInteligencia Artificial
dc.subject.keywordsAprendizaje Automático
dc.subject.keywordsMinería de Datos
dc.subject.keywordsRedes Neuronales
dc.subject.keywordsMedicamentos Biológicos
dc.subject.keywordsMedicamentos Biosimilares
dc.subject.keywordsInteracciones Farmacológicas
dc.subject.keywordsSeguridad del Paciente
dc.subject.keywordsSistemas de Salud
dc.description.abstractenglishThis paper presents a theoretical review of artificial intelligence strategies applied to pharmacovigilance, focusing on biological and biosimilar drugs in Latin America. It examines the benefits, challenges, and prospects of using technologies such as machine learning and natural language processing for detecting adverse drug reactions, thereby enhancing patient safety and the efficiency of regulatory systems. Regulatory, technical, and ethical barriers to effective implementation of these technologies in the region are also identified. The analysis suggests that the progressive integration of artificial intelligence into pharmacovigilance systems could significantly support faster, more accurate, and patient-centered decision-making.
dc.subject.categoryInvestigación
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