INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (IA) NA FARMACOVIGILÂNCIA PARA A DETECÇÃO PRECOCE DE REAÇÕES ADVERSAS A MEDICAMENTOS

Resumo

A farmacovigilância desempenha papel fundamental no monitoramento da segurança dos medicamentos após sua comercialização, especialmente diante do aumento do volume e da complexidade dos dados em saúde. Este estudo observacional retrospectivo teve como objetivo avaliar a aplicação de técnicas de inteligência artificial (IA) na análise de dados textuais provenientes de bases secundárias de farmacovigilância, com foco na identificação e organização de potenciais reações adversas a medicamentos. Foram analisados registros textuais não estruturados, incluindo notificações espontâneas, relatos clínicos e documentos técnicos, submetidos a etapas sistemáticas de pré-processamento, mineração de texto e processamento de linguagem natural. Modelos de aprendizado de máquina foram empregados para classificação, agrupamento e detecção de padrões recorrentes nos dados. O desempenho dos modelos foi avaliado por meio de métricas estatísticas clássicas, como acurácia, precisão, sensibilidade e análise por validação cruzada. Os resultados indicaram que a IA possibilitou maior eficiência na triagem inicial dos relatos e na padronização semântica das informações, contribuindo para a identificação de sinais potenciais de segurança. Embora dependente da qualidade dos dados disponíveis e da validação por especialistas, a abordagem mostrou-se complementar aos métodos tradicionais de farmacovigilância. Conclui-se que a inteligência artificial apresenta potencial para fortalecer os sistemas de monitoramento da segurança dos medicamentos, desde que integrada a processos clínicos e regulatórios consolidados, respeitando as limitações inerentes ao delineamento retrospectivo.