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Negli ultimi decenni, la farmacovigilanza (PV) ha svolto un ruolo fondamentale nell'individuazione, nella valutazione, nella comprensione e nella prevenzione degli eventi avversi. Nel corso del tempo, le aziende produttrici di farmaci hanno implementato sistemi di sicurezza e PV con la dovuta diligenza per rimanere conformi ai Health Authority (HA) .
I nuovi requisiti normativi imposti dalle autorità sanitarie hanno imposto alle organizzazioni di prendere in considerazione le informazioni sugli eventi avversi provenienti da diverse fonti, quali social media, forum pubblici, chatbot e altre piattaforme. Questa mossa ha portato a una crescita del numero di canali di dati. Con un maggior numero di canali in considerazione, l'aumento del volume dei dati è evidente. In questi scenari, gli attuali sistemi di FV sono abbastanza efficienti per analizzare i dati sugli eventi avversi? Le organizzazioni sono attrezzate per gestire i dati sugli eventi avversi provenienti da più fonti? Sicuramente no.
Un'impennata dei dati sugli eventi avversi
La gamma di dati sugli eventi avversi da analizzare ha aumentato la complessità del processo di FV. In mezzo all'aumento dei dati, la separazione dei casi legittimi di disagio dai falsi allarmi sta portando via tempo cruciale, rallentando il rilevamento dei segnali. Senza una traccia tempestiva dei segnali, gli eventi avversi vanno fuori controllo e il loro numero cresce proporzionalmente al tasso di consumo del farmaco. Se le organizzazioni non sono in grado di controllare il numero di eventi avversi, potrebbero dover affrontare richiami di prodotti e subire sanzioni finanziarie. Tali eventi influiscono anche sull'immagine sociale di un marchio. In questi scenari, le organizzazioni devono gestire in modo efficiente il cluster di dati. Ma come?
L'automazione è una strada da percorrere?
I risultati del settore suggeriscono che l'automazione può ridurre l'onere delle organizzazioni nell'analisi dell'eccessivo flusso di dati. Grazie alle loro capacità intuitive di individuare e separare i casi rilevanti, gli strumenti automatizzati possono aiutare gli stakeholder reach rapidamente reach conclusioni attuabili, riducendo drasticamente il margine di errore. Nel contempo, gli esperti e i principali opinion leader ritengono che l'automazione della raccolta e della separazione dei dati relativi agli eventi avversi nella farmacovigilanza potrebbe non essere completamente scalabile senza un'adeguata convalida da parte di analisti professionisti.
La strada da percorrere deve prevedere uno sforzo congiunto. Per cominciare, i produttori devono adottare strumenti automatizzati per raccogliere e organizzare i dati sugli eventi avversi. I dati raccolti possono poi essere esaminati da esperti per avere una comprensione di alto livello degli eventi avversi, in modo da creare segnali appropriati che possano aiutare a prevenire o mitigare eventuali casi futuri.
L'esigenza del momento è quella di integrare l'automazione con un sistema di FV completo che includa una solida strategia di sicurezza, una gestione dei segnali a prova di errore, la presentazione di rapporti periodici sulla sicurezza in base ai requisiti HA regionali e un efficace sistema di controllo della qualità per supervisionare il processo. Con un approccio mirato alla creazione di database e sistemi di farmacovigilanza, le organizzazioni possono ridurre efficacemente il numero di eventi avversi. Rimanere informati. Rimanere conformi.
