IMPACTO DE LOS ALGORITMOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA DETECCIÓN DE INTERACCIONES MEDICAMENTOSAS Y LA PREVENCIÓN DE ERRORES DE PRESCRIPCIÓN

Resumen

La Inteligencia Artificial (IA) ha demostrado avances importantes en el área de la salud, especialmente como herramienta de apoyo para la seguridad del paciente y la toma de decisiones clínicas. Este estudio tuvo como objetivo analizar el impacto de los algoritmos de IA en la detección de interacciones medicamentosas y en la prevención de errores de prescripción, destacando su contribución a la actuación del farmacéutico clínico en el ámbito hospitalario. Se realizó una revisión integrativa de la literatura mediante la búsqueda de estudios en las bases PubMed, Scopus, Web of Science, Embase, Biblioteca Virtual en Salud y SciELO, considerando publicaciones entre 2019 y 2026. Después del proceso de selección basado en las recomendaciones PRISMA 2020, se incluyeron 42 estudios para el análisis. Los resultados demostraron que herramientas basadas en Machine Learning, Deep Learning, Procesamiento del Lenguaje Natural y Sistemas de Apoyo a la Decisión Clínica son capaces de analizar grandes volúmenes de datos, identificar interacciones medicamentosas, detectar errores de prescripción, predecir eventos adversos y apoyar decisiones terapéuticas más seguras. La IA contribuye a la reducción de riesgos farmacoterapéuticos, optimiza la revisión de prescripciones y fortalece las intervenciones clínicas realizadas por el farmacéutico. Sin embargo, limitaciones como sesgos algorítmicos, calidad de los datos, costos de implementación y necesidad de validación clínica aún representan desafíos. Se concluye que la IA actúa como una herramienta complementaria en la Farmacia Clínica, ampliando la capacidad de análisis y apoyo a la decisión, sin sustituir el juicio clínico ni la responsabilidad de los profesionales de la salud.