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Content LAB para CAEMe
Content LAB es la unidad de generación de ideas y contenidos de LA NACION para las marcas con distribución en sus plataformas digitales y redes sociales. Este contenido fue producido para un anunciante y publicado por el Content LAB. La redacción de LA NACION no estuvo involucrada en la generación de este contenido.
Cómo la inteligencia artificial se volvió clave en la seguridad de los medicamentos
Más allá de la participación de profesionales de la salud, pacientes y autoridades, el análisis de grandes volúmenes de datos permite detectar posibles señales de riesgo que necesitan ser estudiadas
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Cuando un medicamento sale a la venta no termina allí su atención por parte de la industria farmacéutica, sino que durante su comercialización se inicia una etapa llamada farmacovigilancia. La calidad, eficacia y seguridad se evalúan constantemente y, en ese proceso, la irrupción de la inteligencia artificial vino a marcar una verdadera evolución gracias a que permite el procesamiento de grandes volúmenes de datos en tiempo real.
La farmacovigilancia es la actividad relacionada con la detección, evaluación, comprensión y prevención de los efectos adversos o de cualquier aspecto inesperado relacionado con medicamentos una vez que ya están aprobados y disponibles para su uso. Permite conocer mejor cómo los medicamentos se comportan en diferentes poblaciones y actualizar recomendaciones a medida que se acumula nueva evidencia.
“Que un medicamento haya sido aprobado significa que su calidad, eficacia y seguridad fueron rigurosamente evaluadas y que sus beneficios superan los riesgos conocidos para las indicaciones autorizadas. Esa evaluación es, a su vez, parte de un proceso continuo de generación de conocimiento que se amplía con la experiencia de uso en la práctica médica”, explicó Carolina Sian, directora de asuntos regulatorios de la Cámara Argentina de Especialidades Medicinales (CAEMe).
Es una tarea de vital importancia para la industria. VigiBase, la base mundial de reportes de seguridad de medicamentos y vacunas del Programa Internacional de Farmacovigilancia del centro de monitoreo Uppsala, ya superó los 40 millones de reportes acumulados en los últimos 60 años y reúne información procedente de más de 180 países.
Esa información permite buscar patrones y detectar potenciales señales de seguridad a partir de algunos casos o de la experiencia de un país. Esos datos permiten identificar situaciones que merezcan ser investigadas con mayor profundidad por parte las compañías y las autoridades.
Según explican los expertos, reportar un posible efecto adverso no significa confirmar una relación causal con un medicamento. Cada notificación aporta información que debe analizarse en contexto, considerando qué ocurrió, cuándo, los antecedentes de el o la paciente y otros tratamientos que pudiera estar utilizando. La farmacovigilancia permite construir evidencia y detectar posibles señales que requieren mayor análisis.
“La farmacovigilancia permite transformar esa experiencia en nuevo conocimiento para seguir mejorando la forma en que utilizamos los medicamentos y contribuir a un uso cada vez más seguro”, sostuvo Sian y aclaró que dependiendo de la evidencia obtenida, cada autoridad regulatoria puede disponer cambios en prospectos, nuevas advertencias, recomendaciones, restricciones de uso o medidas de mayor alcance.
En Argentina, esta tarea se articula a través del Sistema Nacional de Farmacovigilancia, coordinado por la la Administración Nacional de Medicamentos, Alimentos y Tecnología Médica (ANMAT), del que participan la autoridad sanitaria, efectores de salud, profesionales, pacientes e industria farmacéutica.
La evolución con la llegada de la inteligencia artificial
El desafío hoy ya no es reunir la información, sino analizar cantidades crecientes de datos procedentes de múltiples fuentes, por eso la irrupción de la inteligencia artificial se volvió clave en la industria farmacéutica.
Este año, las autoridades regulatorias de Estados Unidos y Europa publicaron conjuntamente diez principios para orientar las buenas prácticas en el uso de IA durante todo el ciclo de vida de los medicamentos. Establecieron que debe incluir estándares adecuados de gestión, calidad de los datos, documentación, evaluación del desempeño, gestión del riesgo y un enfoque centrado en las personas.
“Estos avances reflejan una evolución que acompaña a la propia innovación farmacéutica. El desarrollo de terapias cada vez más específicas y sofisticadas requiere, al mismo tiempo, sistemas capaces de generar, integrar y evaluar continuamente nueva evidencia sobre su utilización en la práctica clínica. Hoy contamos con cantidades de información y capacidad de análisis que eran impensadas años atrás y siempre se tiene en cuenta que detrás de cada dato hay una persona”, aseguró Carolina Martinenghi, directora de comunicaciones de CAEMe.
“Detrás de cada actualización, nueva recomendación o decisión regulatoria hay información que fue recopilada, analizada y evaluada. Es un trabajo permanente y muchas veces invisible, pero esencial para la seguridad de los pacientes. Cuanto más aprendemos de la experiencia en la vida real, mejores herramientas permiten tomar decisiones informadas y promover el uso seguro y responsable de los medicamentos”, concluyeron desde CAEMe.
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