Η φαρμακοεπαγρύπνηση περιλαμβάνει την παρατήρηση, την αξιολόγηση και τον μετριασμό παρενεργειών της φαρμακευτικής αγωγής. Μέσω αυτής, η τεχνητή νοημοσύνη (AI) είναι ένα ζωτικό εργαλείο για τη βελτίωση της υγειονομικής περίθαλψης. Στόχος της έρευνας είναι ο προσδιορισμός αυτών των κρίσιμων στοιχείων μέσω μιας μεθοδικής αξιολόγησης της βιβλιογραφίας. Παρά τα εμπόδια ερμηνείας, η μηχανική μάθηση βοηθά στην ψηφιοποίηση της υγειονομικής περίθαλψης, δημιουργώντας μεγάλα σύνολα δεδομένων. Γίνεται ακόμη έρευνα για τη βελτίωση της ακρίβειας του μοντέλου για την ομαλή ενσωμάτωση της υγειονομικής περίθαλψης, με έμφαση στη σημασία των γνωστικών υπηρεσιών και των τυποποιημένων δεδομένων για καλύτερα αποτελέσματα.
Η εξόρυξη δεδομένων ψηφιακής τεχνολογίας βρίσκει μοτίβα σε μεγάλα σύνολα δεδομένων και έτσι η φαρμακοεπαγρύπνηση κερδίζει από οργανισμούς όπως ο FDA, αν και υπάρχουν δυσκολίες λόγω της έλλειψης κατάλληλης ομάδας ελέγχου. Τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και τα ηλεκτρονικά αρχεία υγείας παρέχουν χρήσιμα δεδομένα για τη φαρμακοεπαγρύπνηση, γεγονός που δίνει κίνητρο για περαιτέρω μελέτη για την ενίσχυση των αναλυτικών τεχνικών. Από τη μία τεχνικές όπως η ομαδοποίηση, η ανάλυση σύνδεσης και η ανίχνευση ανωμαλιών αποδεικνύονται κρίσιμες για τον εντοπισμό ανεπιθύμητων αντιδράσεων στα φάρμακα και τη διεξαγωγή αναλύσεων συσχέτισης και από την άλλη το προγνωστικό μοντέλο βοηθά στην πρόβλεψη, την ταξινόμηση και τον προσδιορισμό των τάσεων.
Τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης διαδραματίζουν κρίσιμο ρόλο στην επιρροή του ρυθμού ανακλήσεων των φαρμάκων μέσω της διάδοσης πληροφοριών και της συγκέντρωσης έκθεσης. Ζωτικής σημασίας είναι επίσης οι κανονισμοί που αφορούν την ψηφιακή φαρμακοεπαγρύπνηση, οι οποίοι δίνουν έμφαση στην αναφορά ανεπιθύμητων ενεργειών και στα μέσα μετά την κυκλοφορία. Στην ουσία, η φαρμακοεπαγρύπνηση αλλάζει ως αποτέλεσμα της ενσωμάτωσης της τεχνητής νοημοσύνης με την εξόρυξη κειμένου, τη μηχανική μάθηση και την ανάλυση δεδομένων. Παρά τα εμπόδια που δημιουργούνται από τα κενά στην ερμηνευσιμότητα των μοντέλων, την κακή ποιότητα δεδομένων και τις αυξανόμενες ανησυχίες για την ασφάλεια, αναζητούνται συνεργατικές λύσεις που υπόσχονται πολλά για τον κλάδο.
(EL)
Pharmacovigilance includes observing, evaluating and mitigating side effects of medication. Through this, artificial intelligence (AI) is a vital tool for improving healthcare. The aim of the research is to determine these critical elements through a methodical evaluation of the literature. Despite interpretation barriers, machine learning is helping to digitize healthcare by generating large datasets. Research is also underway to improve model accuracy for smooth healthcare integration, with an emphasis on the importance of cognitive services and standardized data for better outcomes.
Digital data mining finds patterns in large data sets and so pharmacovigilance gains from organizations like the FDA, although there are difficulties due to the lack of a suitable control group. Social media and electronic health records provide useful data for pharmacovigilance, which motivates further study to enhance analytical techniques. On the one hand, techniques such as clustering, linkage analysis, and anomaly detection are proving critical for identifying adverse drug reactions and conducting association analyses, and on the other hand, predictive modeling helps predict, classify, and identify trends.
Social media plays a critical role in influencing the rate of drug recalls by spreading information and gathering exposure. Digital pharmacovigilance regulations, which emphasize adverse event reporting and post-marketing media, are also vital. In essence, pharmacovigilance is changing as a result of the integration of artificial intelligence with text mining, machine learning and data analysis. Despite obstacles created by gaps in model interpretability, poor data quality, and growing security concerns, collaborative solutions are being sought that hold great promise for the industry.
(EN)
/aggregator-openarchives/portal/institutions/uoa
