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Au cours des dernières décennies, la pharmacovigilance (PV) a joué un rôle essentiel dans la détection, l'évaluation, la compréhension et la prévention des événements indésirables. En temps voulu, les organisations de fabrication de médicaments ont mis en place des systèmes de sécurité et de PV avec la diligence requise pour rester en conformité avec les exigences des autorités sanitaires.
Les nouvelles exigences réglementaires mises en œuvre par les AP ont demandé aux organisations de prendre en compte les informations sur les événements indésirables provenant de différentes sources telles que les médias sociaux, les forums publics, les chatbots et d'autres plateformes. Cette évolution a entraîné une augmentation du nombre de canaux de données. Avec plus de canaux en considération, l'augmentation du volume de données est évidente. Dans de tels scénarios, les systèmes de PV actuels sont-ils suffisamment efficaces pour analyser les données relatives aux événements indésirables ? Les organisations sont-elles entièrement équipées pour traiter les données d'événements indésirables provenant de sources multiples ? C'est définitivement un non.
Une augmentation des données sur les événements indésirables
L'éventail des données d'événements indésirables à analyser a accru la complexité du processus de PV. Au milieu de l'afflux de données, la distinction entre les cas légitimes de détresse et les fausses alertes prend un temps crucial qui ralentit la détection des signaux. Sans un suivi opportun des signaux, les événements indésirables échappent à tout contrôle, leur nombre augmentant proportionnellement au taux de consommation du médicament. Si les organisations ne parviennent pas à contrôler le nombre d'événements indésirables, elles risquent d'être confrontées à des rappels de produits et de devoir supporter des sanctions financières. De tels événements affectent également l'image sociale d'une marque. Dans de tels scénarios, les organisations doivent gérer efficacement la masse de données. Mais comment ?
L'automatisation est-elle une voie d'avenir ?
Les conclusions de l'industrie suggèrent que l 'automatisation peut réduire la charge de travail des organisations qui doivent analyser un afflux excessif de données. Dotés de capacités intuitives pour détecter et séparer les bons types de cas, les outils automatisés peuvent aider les parties prenantes à parvenir rapidement à des conclusions exploitables tout en réduisant considérablement la marge d'erreur. Par ailleurs, les experts et les leaders d'opinion estiment que l'automatisation de la collecte et de la séparation des données relatives aux événements indésirables dans les PV peut ne pas être totalement évolutive sans une validation appropriée par des analystes professionnels.
La voie à suivre doit passer par un effort combiné. Pour commencer, les fabricants doivent adopter des outils automatisés pour rassembler et organiser les données relatives aux événements indésirables. Les données collectées peuvent ensuite être examinées par des experts afin d'obtenir une compréhension de haut niveau des événements indésirables et de créer ainsi des signaux appropriés susceptibles d'aider à prévenir ou à atténuer tout événement futur.
L'heure est venue de compléter l'automatisation par un système de PV complet comprenant une stratégie de sécurité solide, une gestion des signaux à toute épreuve, la soumission de rapports de sécurité périodiques conformément aux exigences régionales de l'AP, ainsi qu'un système de contrôle de la qualité efficace pour superviser le processus. En adoptant une approche ciblée de la base de données et du système de pharmacovigilance, les organisations peuvent réduire efficacement le nombre d'événements indésirables. Rester informé. Restez en conformité.
