INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) EN FARMACOVIGILANCIA PARA LA DETECCIÓN TEMPRANA DE REACCIONES ADVERSAS A MEDICAMENTOS

Resumen

La farmacovigilancia cumple una función esencial en el seguimiento de la seguridad de los medicamentos tras su comercialización, especialmente ante el crecimiento del volumen y la complejidad de los datos en salud. Este estudio observacional retrospectivo tuvo como objetivo evaluar la aplicación de técnicas de inteligencia artificial (IA) en el análisis de datos textuales procedentes de fuentes secundarias de farmacovigilancia, con énfasis en la identificación y organización de posibles reacciones adversas a medicamentos. Se analizaron registros textuales no estructurados, incluyendo notificaciones espontáneas, relatos clínicos y documentos técnicos, mediante procesos sistemáticos de preprocesamiento, minería de texto y procesamiento del lenguaje natural. Se emplearon modelos de aprendizaje automático para la clasificación, agrupamiento y detección de patrones recurrentes. El desempeño de los modelos se evaluó utilizando métricas estadísticas tradicionales, como exactitud, precisión, sensibilidad y validación cruzada. Los resultados mostraron que la IA facilitó la organización semántica de la información y mejoró la eficiencia en la revisión inicial de los registros, contribuyendo a la identificación de señales potenciales de seguridad. Aunque dependiente de la calidad de los datos y de la validación por especialistas, la IA se mostró como una herramienta complementaria a los métodos tradicionales de farmacovigilancia. Se concluye que la inteligencia artificial tiene potencial para fortalecer los sistemas de monitoreo de la seguridad de los medicamentos, siempre que se integre de manera adecuada a los procesos clínicos y regulatorios existentes.