Farmacología
Inteligencia artificial en la gestión de la polifarmacia en adultos mayores: revisión panorámica
29 septiembre 2025
Los resultados sugieren que la IA tiene potencial para gestionar la polifarmacia, en particular para mejorar la seguridad de los medicamentos, la adherencia y la predicción de factores de riesgo de errores relacionados con la medicación en adultos mayores. Se necesitan futuras investigaciones centradas en el efecto a largo plazo de la IA en los resultados de los pacientes, su papel en la farmacoterapia personalizada y los desafíos actuales relacionados con la transparencia algorítmica, la mitigación de sesgos y la supervisión regulatoria. Cureus, 24 de agosto de 2025 .
Inteligencia artificial y aprendizaje automático para la farmacología clínica
17 octubre 2023
El objetivo de este artículo es capacitar a los farmacólogos clínicos para que adopten y lideren el uso seguro y eficaz de la inteligencia artificial en la atención sanitaria. Br J Clin Pharmacol. 16 de octubre de 2023
Rendimiento y usabilidad del aprendizaje automático para el cribado en revisiones sistemáticas: una evaluación comparativa de tres herramientas
25 noviembre 2019
AHRQ , 15 de noviembre de 2019 La carga de trabajo y el ahorro de tiempo que ofrece la simulación automatizada conlleva un mayor riesgo de excluir erróneamente los registros relevantes. Complementar las decisiones de un solo revisor con predicciones de relevancia (simulación semiautomatizada) mejoró la proporción perdida en algunos casos, pero el rendimiento varió según la herramienta y el RS. El diseño de herramientas basadas en las preferencias autoidentificadas de los revisores puede mejorar su compatibilidad con los flujos de trabajo actuales.
Cómo leer artículos que utilizan el aprendizaje automático: guías de usuario para la literatura médica.
21 noviembre 2019
JAMA, 12 de noviembre de 2019Los modelos de aprendizaje automático generalmente tienen configuraciones preespecificadas adicionales llamadas hiperparámetros, que deben ajustarse en un conjunto de datos independiente del conjunto de validación. En el conjunto de validación, el resultado contra el cual se evalúa el modelo se denomina estándar de referencia
Patrones de causalidad para detectar reacciones adversas a medicamentos de las redes sociales: enfoque de minería de textos.
11 mayo 2018