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En las últimas décadas, la farmacovigilancia (FV) ha desempeñado un papel decisivo en la detección, evaluación, comprensión y prevención de acontecimientos adversos. A lo largo de los años, las organizaciones de fabricación de medicamentos han implantado sistemas de seguridad y farmacovigilancia con la debida diligencia para cumplir los requisitos de las autoridades sanitarias.
Los nuevos requisitos normativos impuestos por las autoridades sanitarias obligan a las organizaciones a tener en cuenta la información sobre eventos adversos procedente de distintas fuentes, como las redes sociales, los foros públicos, los chatbots y otras plataformas. Esta medida ha dado lugar a un aumento del número de canales de datos. Con más canales en consideración, el aumento del volumen de datos es tan evidente. En tales escenarios, ¿son los actuales sistemas de PV lo suficientemente eficientes para analizar los datos de eventos adversos? ¿Están las organizaciones totalmente equipadas para tratar datos de eventos adversos procedentes de múltiples fuentes? Definitivamente, no.
Aumento de los datos sobre acontecimientos adversos
La gama de datos de eventos adversos que hay que analizar ha aumentado la complejidad del proceso de PV. En medio de la oleada de datos, separar los casos legítimos de malestar de las falsas alarmas está restando un tiempo crucial que ralentiza la detección de señales. Sin un seguimiento oportuno de las señales, los acontecimientos adversos se descontrolan y su número crece proporcionalmente a la tasa de consumo del medicamento. Si las organizaciones no son capaces de controlar el número de acontecimientos adversos, podrían tener que hacer frente a retiradas de productos y soportar sanciones económicas. Estos acontecimientos también afectan a la imagen social de la marca. En tales situaciones, las organizaciones deben gestionar eficazmente el cúmulo de datos. Pero, ¿cómo?
¿Es la automatización un camino a seguir?
Los hallazgos del sector sugieren que la automatización puede reducir la carga de trabajo de las organizaciones a la hora de analizar la excesiva afluencia de datos. Dotadas de capacidades intuitivas para detectar y separar el tipo adecuado de casos, las herramientas automatizadas pueden ayudar a las partes interesadas a llegar rápidamente a conclusiones procesables al tiempo que reducen drásticamente el margen de error. Mientras tanto, los expertos y líderes de opinión opinan que la automatización de la recopilación y segregación de datos de eventos adversos en PV puede no ser totalmente escalable sin una validación adecuada por parte de analistas profesionales.
El camino a seguir debe incluir un esfuerzo combinado. Para empezar, los fabricantes deben adoptar herramientas automatizadas para cotejar y organizar los datos sobre acontecimientos adversos. A continuación, los datos recopilados pueden ser revisados por expertos para tener una comprensión de alto nivel de los acontecimientos adversos, y así crear señales adecuadas que puedan ayudar a prevenir o mitigar cualquier caso futuro.
La necesidad del momento es complementar la automatización con un sistema integral de farmacovigilancia que incluya una sólida estrategia de seguridad, una gestión de señales a toda prueba, la presentación de informes periódicos de seguridad según los requisitos de la HA regional junto con un sistema eficaz de control de calidad para supervisar el proceso. Con un enfoque centrado en la configuración de la base de datos y el sistema de farmacovigilancia, las organizaciones pueden reducir eficazmente el número de acontecimientos adversos. Manténgase informado. Cumpla las normas.
