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https://repository.unad.edu.co/handle/10596/70682Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Melo Angulo, Alexander | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_pamplona | |
| dc.creator | Castro Garcia , Liseth Yadira | |
| dc.creator | Mantilla Villamizar , Ana Yesenia | |
| dc.creator | Castellanos Carvajal , Ayde | |
| dc.creator | Ramon Rivera, Yulieth Maritza | |
| dc.creator | Cordero Rubio, Zulymar | |
| dc.date.accessioned | 2025-07-11T16:01:42Z | |
| dc.date.available | 2025-07-11T16:01:42Z | |
| dc.date.created | 2025-02-17 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/70682 | |
| dc.description | No Aplica | |
| dc.description.abstract | El 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.format | ||
| dc.title | Inteligencia artificial en la farmacovigilancia de biológicos en Latinoamérica | |
| dc.type | Diplomado de profundización para grado | |
| dc.subject.keywords | Efectos Adversos | |
| dc.subject.keywords | Farmacovigilancia | |
| dc.subject.keywords | Inteligencia Artificial | |
| dc.subject.keywords | Aprendizaje Automático | |
| dc.subject.keywords | Minería de Datos | |
| dc.subject.keywords | Redes Neuronales | |
| dc.subject.keywords | Medicamentos Biológicos | |
| dc.subject.keywords | Medicamentos Biosimilares | |
| dc.subject.keywords | Interacciones Farmacológicas | |
| dc.subject.keywords | Seguridad del Paciente | |
| dc.subject.keywords | Sistemas de Salud | |
| dc.description.abstractenglish | This 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.category | Investigación | |
| Appears in Collections: | Diplomado de Farmacovigilancia | |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Aydecastellanoscarvajal.pdf | 672.84 kB | Adobe PDF | ![]() View/Open |
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