Inteligência artificial e métodos computacionais na paisagem de farmacovigilância Ásia-Pacífico: uma revisão sistemática

Revisão sistemáticaNível 1 · Evidência consolidadaInternational journal of public health11 set 20260 citações

O que aconteceu

Examinar a aplicação da inteligência artificial (IA) na farmacovigilância em todo o Pacífico Asiático e identificar os desafios de implementação metodológica relatados. MEDLINE, Scopus e Google Scholar foram pesquisados utilizando termos relacionados à inteligência artificial, detecção computacional de sinais, farmacovigilância e países da Ásia-Pacífico. Foram incluídos estudos originais revisados por pares publicados em inglês. Seguiu-se a diretriz PRISMA 2020.

O que encontraram

Foram incluídos 64 estudos em 14 países focados principalmente em 1) identificação da Reação Adversa de Medicamentos (RAM), 2) predição de RAM e modelagem de fatores de risco, 3) segurança, monitoramento e avaliação de medicamentos, 4) modelagem preditiva e 5) gerenciamento de informações. Técnicas de aprendizado de máquina (ML) foram os métodos de IA mais comumente aplicados na farmacovigilância, seguidos de processamento de linguagem natural, aprendizagem profunda, redes neurais e IA simbólica e explicável. Métodos de análise de desproporcionalidade também foram comumente utilizados em estudos. Alguns desafios relatados foram relevantes para questões de qualidade dos dados, generalização, integração clínica do fluxo de trabalho, técnicas de implementação e barreiras culturais.

Por que isso importa

Para superar os desafios da aplicação de IA na Ásia-Pacífico, uma estratégia de implementação em camadas pode ser utilizada através do estabelecimento de um quadro de colaboração regional e tendo em conta as disparidades de maturidade tecnológica entre os países.

Tradução automática do resumo original, publicado em International journal of public health sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.