Big Data y farmacovigilancia: minería de datos para reacciones adversas a medicamentos e interacciones
.P T, junio de 2018 El uso de la minería de datos para propósitos de farmacovigilancia brinda muchos beneficios únicos; sin embargo, también presenta muchos desafíos. Se pueden tomar varios pasos para mejorar el uso de la minería de datos con fines de farmacovigilancia en el futuro.
P T, junio de 2018
Los eventos adversos de medicamentos (RAM), incluidas las interacciones medicamentosas, tienen un tremendo impacto en la salud del paciente y generan costos sustanciales de atención médica. Un enfoque de "Big Data" para la farmacovigilancia implica la identificación de asociaciones RAM de fármacos mediante la extracción de datos de diversas fuentes electrónicas , incluidos: informes de eventos adversos, la literatura médica, los registros electrónicos de salud (HCE) y las redes sociales. Este enfoque ha sido útil para ayudar a la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) y otras agencias reguladoras a monitorear y la toma de decisiones con respecto a la seguridad de los medicamentos. La minería de datos también puede ayudar a las compañías farmacéuticas en los esfuerzos de vigilancia de la seguridad de los medicamentos, adhiriéndose a los planes de gestión de riesgos y recopilando evidencia en el mundo real para complementar los datos de ensayos clínicos. El uso de la minería de datos para propósitos de farmacovigilancia brinda muchos beneficios únicos; sin embargo, también presenta muchos desafíos. Se pueden tomar varios pasos para mejorar el uso de la minería de datos con fines de farmacovigilancia en el futuro.
el artículo
Lee Ventola, C
Big Data and Pharmacovigilance: Data Mining for Adverse Drug Events and Interactions
P T. 2018; 43 (6): 340-351