Farmacología
Argentina aprobó una guía para una Inteligencia Artificial ética y centrada en las personas
                    22 agosto 2023
                
            
            La Subsecretaría de Tecnologías de la Información aprobó las “Recomendaciones para una Inteligencia Artificial Fiable”. Con esta iniciativa, Argentina busca garantizar el desarrollo responsable y beneficioso de la IA. Subsecretaría de Tecnologías de la Información, junio de 2023
Lectura de mamografías asistida por inteligencia artificial versus método estándar
                    02 agosto 2023
                
            
            El rastreo con mamografía respaldado por inteligencia artificial dio como resultado una tasa de detección de cáncer similar a la de la lectura doble estándar, con una carga de trabajo de lectura de pantalla sustancialmente menor. The Lancet Oncology, agosto de 2023.
Comité Internacional de Editores de Revistas Médicas: uso de inteligencia artificial en las publicaciones científicas
                    27 julio 2023
                
            
            Si bien estas tecnologías pueden ofrecer beneficios teóricos prometedores para la práctica clínica, las tareas administrativas y la vida cotidiana, su adopción demasiado rápida corre el riesgo de tener graves consecuencias no deseadas. La propensión de las versiones actuales de las tecnologías asistidas por IA a generar información errónea y errores es inaceptable en la ciencia, que depende fundamentalmente en la exactitud, la precisión y la reproducibilidad, y todos los investigadores y académicos que se sientan tentados a utilizar herramientas de IA en su trabajo deben ser conscientes de ello. Canadian Medical Association Journal, 24 de julio de 2023.
¿El futuro de la farmacovigilancia estará más automatizado?
                    14 julio 2023
                
            
            el uso de herramientas de inteligencia artificial y automatización inteligente ayudará a un amplio espectro de actividades de farmacovigilancia, tanto en sistemas de farmacovigilancia públicos como privados, en particular para tareas de bajo valor agregado (por ejemplo, control de calidad inicial, verificación de información regulatoria esencial, búsqueda de duplicados). Probar, validar e integrar estas herramientas en la rutina farmacovigilancia son los desafíos reales de los sistemas de farmacovigilancia modernos para garantizar estándares de alta calidad en términos de gestión de casos y detección de señales. Expert Opin Drug Safe, 12 de julio de 2023
Futuro de ChatGPT en Farmacovigilancia
                    16 junio 2023
                
            
            