La farmacovigilanza migliora la sicurezza dei pazienti rilevando e prevenendo gli eventi avversi da farmaci. Tuttavia, esistono sfide che limitano l’individuazione degli eventi avversi da farmaci, con il risultato che molti eventi avversi da farmaci sono sottosegnalati o segnalati in modo impreciso. Una sfida è rappresentata dall’accesso a grandi serie di dati provenienti da varie fonti, tra cui le cartelle cliniche elettroniche e i dispositivi medici indossabili.
L’intelligenza artificiale, che include i metodi di apprendimento automatico, come l’elaborazione del linguaggio naturale e il deep learning, può rilevare ed estrarre informazioni sugli eventi avversi da farmaci, automatizzando così il processo di farmacovigilanza e migliorando la sorveglianza degli eventi avversi da farmaci noti e documentati. Inoltre, con l’aumento della domanda di servizi di teleassistenza, per la gestione di malattie acute e croniche, i metodi di intelligenza artificiale possono svolgere un ruolo nel rilevare e prevenire gli eventi avversi da farmaci. In questa rassegna, vengono discussi due casi di utilizzo di come i metodi di intelligenza artificiale possano essere utili per migliorare la qualità della farmacovigilanza e il ruolo dell’intelligenza artificiale nelle pratiche di teleassistenza.
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