Inteligencia artificial al servicio de la farmacovigilancia: retos y oportunidades en biológicos y biosimilares en Latinoamérica

Abstract

El presente estudio analiza las estrategias de farmacovigilancia y promoción de la salud que integran inteligencia artificial (IA) para el monitoreo de medicamentos biológicos y biosimilares en Latinoamérica durante el periodo 2015–2025. A partir de una revisión documental de diez artículos científicos, seleccionados teniendo unos criterios de inclusión específicos como el año de publicación y las fuentes bibliográficas, y mediante el uso de herramientas como la matriz de análisis temático y comparativa de hallazgos, se examinan las aplicaciones de la IA en la detección temprana de eventos adversos, la automatización del análisis de reportes, la predicción de riesgos y la optimización de la trazabilidad. Se identifican también los desafíos regulatorios, tecnológicos y formativos que se enfrenta para su implementación. Los resultados muestran que el machine learning, el procesamiento del lenguaje natural y la minería de datos son las técnicas más empleadas en farmacovigilancia digital, con impactos positivos en la identificación de señales de seguridad, la eficiencia operativa y la calidad de los datos. El estudio concluye que pese a las barreras normativas y pocos estudios pilotos de implementación, la IA representa una herramienta prometedora para fortalecer la seguridad del paciente y propone recomendaciones orientadas al rol del personal de la salud en la gestión, educación y vigilancia de estos medicamentos.