IA aplicada en Farmacovigilancia: Casos prácticos e implementación

Descripción del taller

Taller práctico diseñado para aplicar herramientas de inteligencia artificial en actividades reales de farmacovigilancia. Su enfoque se centró en el uso responsable, trazable y útil de la IA para apoyar tareas operativas, analíticas y de implementación, sin sustituir el juicio profesional del farmacovigilante.

Dirigido a

Farmacovigilantes de industria farmacéutica, responsables locales, QPPV/responsables sanitarios y perfiles junior, intermedios o senior interesados en aplicar IA en actividades reales de farmacovigilancia.

Objetivo general

Desarrollar habilidades prácticas para aplicar herramientas de inteligencia artificial en actividades reales de farmacovigilancia, incluyendo procesamiento de ICSRs, análisis de información, revisión de literatura, identificación de RAMs/señales de seguridad, evaluación de posibles interacciones y diseño de flujos de implementación responsable, con criterios de calidad, trazabilidad, confidencialidad y control.

Resultados esperados de aprendizaje

Identificar usos reales de IA aplicables al trabajo diario del farmacovigilante.
Distinguir IA generativa, machine learning, automatización y analítica avanzada.
Construir prompts más seguros, específicos y verificables para tareas de farmacovigilancia.
Extraer información estructurada desde narrativas simuladas de ICSRs.
Evaluar outputs generados por IA con criterios de calidad, trazabilidad y control.
Usar literatura médica como fuente de información relevante para farmacovigilancia con apoyo de IA.
Explorar datos públicos y datasets preparados para análisis de RAMs/señales.
Comprender de forma introductoria conceptos como ROR, PRR, AUC, sensibilidad, especificidad y falsos positivos.
Evaluar posibles interacciones con apoyo de IA sin depender de la IA como fuente única de decisión.
Diseñar un caso de uso de IA aplicable a una organización, incluyendo riesgos y controles mínimos.

Contenido general del taller

Fundamentos prácticos de IA para farmacovigilancia.
Riesgos críticos: confidencialidad, datos personales, alucinaciones, sesgos, trazabilidad y validación.
Prompting farmacovigilante aplicado a extracción, clasificación, QC y revisión.
Extracción estructurada de información desde narrativas simuladas de ICSRs.
Revisión crítica de outputs y definición de queries/follow-up.
Uso de IA para literatura médica y detección de información de seguridad.
Datos en farmacovigilancia: datos simulados, datos públicos, FAERS/openFDA, calidad y limitaciones.
Introducción a señales de seguridad: RAMs, disproporcionalidad, ROR/PRR e interpretación.
Introducción práctica a modelos supervisados y lectura crítica de métricas.
Evaluación asistida de posibles interacciones y diseño de soluciones mediante mini-hackathon.

Criterio general de otorgamiento de la insignia

La insignia digital se otorga a participantes del taller “IA aplicada en Farmacovigilancia: Casos prácticos e implementación”, conforme a los criterios definidos por la Asociación Mexicana de Farmacovigilancia, A.C. para validar la participación correspondiente.

Esta página describe la actividad formativa y el criterio general de la insignia. La validación individual del participante se realiza mediante su credencial específica y su assertion asociada.