Las herramientas de big data hacen posible el almacenamiento y procesamiento de enormes cantidades de datos, mientras que la inteligencia artificial los utiliza para analizar y encontrar patrones en poco tiempo. Estas nuevas tecnologías permiten automatizar las tareas rutinarias y reducir la carga de trabajo, pero sus virtudes van mucho más allá. También tienen un gran potencial para mejorar los sistemas de detección de casos sospechosos de reacción adversa a medicamentos.
Así lo cree la Sociedad Española de Farmacología Clínica (SEFC) que, en la Semana Internacional de la Farmacovigilancia, hace una apuesta decidida por la inteligencia artificial y el big data en las labores de farmacovigilancia. En cualquier caso, la SEFC aclara que su potencial debe explotarse siempre bajo la supervisión de especialistas en Farmacología Clínica para garantizar la seguridad de los procesos.
En farmacovigilancia, “el big data se utiliza para recopilar y analizar grandes cantidades de información de diversas fuentes, como registros electrónicos de salud, ensayos clínicos y redes sociales”. En este sentido se ha pronunciado Joaquín Sáez Peñataro, facultativo especialista en Farmacología Clínica del Hospital Clínic de Barcelona, quien ha destacado que “esta información se puede utilizar luego para identificar patrones y asociaciones que indiquen una posible señal de seguridad”.
En cuanto a la inteligencia artificial y, en concreto, el ‘machine learning’ o aprendizaje automático, “permite analizar estos datos masivos y utilizarlos para encontrar patrones y relaciones que los analistas humanos podrían tener dificultades para detectar, categorizar reacciones desfavorables a medicamentos, prever interacciones probables o señalar factores de riesgo para efectos secundarios específicos. Finalmente, con toda esta información se elabora un algoritmo que facilita tanto la detección como el análisis y el tratamiento posterior de las reacciones adversas a medicamentos”, ha incidido.
Automatización de la rutina
La implementación de estas herramientas en las labores de farmacovigilancia se traduce en una reducción de la carga de trabajo manual. “La automatización de tareas permite que los profesionales se centren en actividades más estratégicas, como el análisis de datos y la toma de decisiones”, ha subrayado Cristina Aguilera Martín, facultativa especialista del Servicio de Farmacología Clínica del Hospital Universitario Vall d’Hebron de Barcelona.
En ese sentido, Aguilera ha apuntado a que la automatización contribuye, además, a reducir la posibilidad de errores humanos en la notificación y el análisis de reacciones adversas a medicamentos, “lo que aumenta la fiabilidad de la farmacovigilancia”. Sin embargo, no ha perdido de vista los desafíos que entrañan las nuevas tecnologías, sobre todo, en cuanto a privacidad de datos y seguridad. “Por tanto, el uso del big data y la inteligencia artificial tiene un gran potencial para mejorar la farmacovigilancia en España y en todo el mundo, pero debe realizarse con cuidado y supervisión adecuada para garantizar su eficacia y seguridad”.
Tecnologías complementarias
En esta labor de vigilancia de las nuevas tecnologías, los farmacólogos clínicos adquieren un papel primordial, puesto que aportan “una combinación única de conocimientos farmacológicos, experiencia clínica y habilidades analíticas que los convierten en profesionales clave en la identificación y evaluación de efectos adversos de medicamentos, lo que contribuye a la seguridad de los pacientes y la mejora de la farmacovigilancia”, ha destacado Aguilera.
En esa línea, Mario González Ruiz, jefe de la Unidad de Farmacología Clínica de la Gerencia de Atención Primaria del Servicio Cántabro de Salud y Centro de Farmacovigilancia de Cantabria, ha apostado por la convivencia entre las nuevas tecnologías y la farmacovigilancia clásica basada en la notificación espontánea. “Las nuevas tecnologías pueden cubrir los déficits de la notificación espontánea gracias a la introducción y codificación de los registros sanitarios en las historias clínicas electrónicas, así como la gestión y el análisis de los datos”, ha precisado.
