Inteligência artificial na farmacovigilância de eventos adversos pós comercialização: uma revisão narrativa

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dc.contributor.authorMoura, Luara Baena
dc.date.accessioned2025-11-14T00:37:26Z
dc.date.available2025-11-14T00:37:26Z
dc.date.issued2025-11-14
dc.description.abstractA farmacovigilância é a área da saúde voltada para monitorar reações adversas a medicamentos com foco principal na segurança do paciente e papel essencial na promoção do uso seguro dos medicamentos na pós comercialização. Com o avanço tecnológico, a Inteligência Artificial (IA) surge como ferramenta estratégica no campo da farmacovigilância para otimizar processos, reduzir subnotificações e aumentar a acurácia na detecção de potenciais eventos. O presente estudo teve como objetivo analisar o uso e a contribuição de IA nos processos de farmacovigilância de eventos adversos. Trata-se de uma revisão narrativa conduzida por meio de levantamento bibliográfico em bases como MEDLINE, PubMed, LILACS, SciELO e Science Direct, considerando artigos publicados entre janeiro de 2020 e agosto de 2025. Foram selecionados 68 estudos que abordam diretamente a aplicação da IA na farmacovigilância na Fase IV do desenvolvimento do fármaco. Os resultados indicaram predominância do uso de técnicas como aprendizado de máquina, redes neurais, processamento de linguagem natural (NLP) e modelos híbridos, com destaque para abordagens voltadas à detecção automática de reações adversas. Observou-se tendência crescente na utilização de dados do mundo real (RWD) para vigilância ativa, permitindo maior rapidez e eficiência na análise. Entre as vantagens, destacaram-se a redução do tempo de processamento, automatização da extração de dados e melhoria na sensibilidade, especificidade dos métodos e uma atuação mais rápida dos órgãos regulatórios. Contudo, persistem desafios relacionados à padronização, validação externa, qualidade dos dados não estruturados e questões éticas sobre privacidade. A IA vem representando um avanço significativo para a farmacovigilância, mas requer regulamentação robusta e estratégias para superar limitações técnicas e éticas, consolidando sua aplicação como suporte à segurança do paciente.
dc.identifier.urihttps://dspace.unila.edu.br/handle/123456789/9420
dc.language.isovi
dc.subjectfarmacovigilância
dc.subjectsegurança do paciente
dc.subjectinteligência artificial
dc.subjectmedicamentos - efeitos colaterais
dc.titleInteligência artificial na farmacovigilância de eventos adversos pós comercialização: uma revisão narrativa
dcterms.abstractPharmacovigilance is the field of healthcare dedicated to monitoring adverse drug reactions, with a primary focus on patient safety and a fundamental role in promoting the safe use of medications in the post-marketing phase. With technological advances, Artificial Intelligence (AI) has emerged as a strategic tool in pharmacovigilance to optimize processes, reduce underreporting, and increase accuracy in detecting potential adverse events. This study aimed to analyze the use and contribution of AI to pharmacovigilance processes related to adverse events. A narrative review was conducted through a literature search in databases such as MEDLINE, PubMed, LILACS, SciELO, and Science Direct, considering articles published between January 2020 and August 2025. A total of 68 studies were selected, all addressing the application of AI in Phase IV drug development. The results indicated a predominance of techniques such as machine learning, neural networks, natural language processing (NLP), and hybrid models, with emphasis on approaches focused on the automatic detection of adverse reactions. A growing trend was observed in the use of real-world data (RWD) for active surveillance, enabling greater speed and efficiency in analysis. Among the advantages, the reduction of processing time, automation of data extraction, and improved sensitivity and specificity of methods were highlighted, along with faster regulatory response. However, challenges remain regarding standardization, external validation, quality of unstructured data, and ethical issues related to privacy. AI represents a significant advancement for pharmacovigilance, yet requires robust regulation and strategies to overcome technical and ethical limitations, consolidating its role as a support mechanism for patient safety.

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