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Tradicionalmente, a vigilância da literatura tem sido um processo trabalhoso, exigindo que especialistas em farmacovigilância pesquisem, revisem e analisem manualmente grandes quantidades de dados publicados/não publicados em busca de possíveis eventos adversos (AEs) e informações relacionadas à segurança. No entanto, a Inteligência Artificial (IA), com seus recursos de aprendizagem automática (ML) e processamento de linguagem natural (NLP), está a mudar o jogo.
Os sistemas de IA estão atualmente treinados para processar dados de farmacovigilância da literatura e de outras fontes, identificando substâncias medicinais experimentais, indicações e EAs. Estes sistemas utilizam algoritmos sofisticados para analisar grandes bases de dados bibliográficas, extraindo informações relevantes com maior rapidez e precisão do que seria humanamente possível.
As vantagens da IA na vigilância da literatura
- Eficiência melhorada: A IA pode rastrear e analisar a literatura a uma escala sem precedentes, reduzindo significativamente o tempo e os recursos necessários para a vigilância.
- Precisão melhorada: Ao minimizar o erro humano, a IA garante uma deteção mais consistente e fiável de sinais de segurança a partir de dados publicados/não publicados.
- Relação custo-eficácia: Os sistemas de IA podem funcionar continuamente a um custo inferior em comparação com os processos manuais tradicionais, tornando a farmacovigilância mais sustentável para as empresas farmacêuticas.
- Utilização de dados do mundo real: A IA pode integrar e analisar dados do mundo real, fornecendo informações sobre interações medicamentosas, eficácia pós-aprovação e outros parâmetros críticos de segurança.
- Vigilância proactiva: A análise preditiva da IA pode identificar proactivamente potenciais problemas de segurança antes de estes se generalizarem, melhorando a segurança dos doentes.
Desafios e considerações
Apesar das vantagens, a implementação da IA na vigilância da literatura traz consigo um conjunto de desafios. Garantir a validade e a fiabilidade dos sistemas de IA é fundamental. Órgãos reguladores, como a Agência Europeia de Medicamentos (EMA), estão a trabalhar ativamente em estruturas para avaliar o uso da IA na farmacovigilância. A proteção de dados e a privacidade também são questões críticas, uma vez que os sistemas de IA frequentemente lidam com dados pessoais confidenciais.
Além disso, os sistemas de IA não são infalíveis. Eles podem ser sobrecarregados com características de dados errados e produzir erros imprevisíveis. Portanto, é necessário um equilíbrio entre a automação da IA e a supervisão humana para gerenciar a identificação de ICSR e a detecção de sinais na literatura e garantir a segurança dos medicinal products.
O futuro da IA na vigilância da literatura
À medida que a IA continua a amadurecer, podemos esperar aplicações mais sofisticadas na vigilância da literatura. As agências reguladoras e as empresas farmacêuticas estão a investir em IA para melhorar a monitorização da segurança dos medicamentos. No futuro, os sistemas de IA poderão aprender e adaptar-se continuamente a novos dados, melhorando ainda mais o processo de farmacovigilância.
Conclusão
A IA está destinada a desempenhar um papel fundamental no futuro da vigilância literária para farmacovigilância. Ao aproveitar o poder da IA, a indústria farmacêutica pode garantir uma maior segurança dos pacientes e cumprir as obrigações regulamentares de forma mais eficaz. No entanto, é crucial enfrentar os desafios com cuidado, garantindo que os sistemas de IA sejam transparentes, confiáveis e validados de acordo com os mais altos padrões de proteção de dados e segurança do paciente. Com a abordagem certa e o parceiro regulatório certo, como a Freyr , a IA pode ser uma aliada poderosa na busca contínua para monitorizar e melhorar a segurança dos medicinal products.
