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Durante las últimas décadas, la farmacovigilancia (PV) ha sido fundamental para detectar, evaluar, comprender y prevenir los acontecimientos adversos. Con el tiempo, las organizaciones de fabricación de medicamentos han implementado sistemas de seguridad y de PV con la debida diligencia para cumplir con los requisitos de las autoridades sanitarias (HA).
Los nuevos requisitos reglamentarios aplicados por las autoridades sanitarias llevaron a las organizaciones a considerar la información sobre eventos adversos procedente de diferentes fuentes, como redes sociales, foros públicos, chatbots y otras plataformas. Este cambio ha provocado un aumento en el número de canales de datos. Con más canales a tener en cuenta, el incremento en el volumen de datos es evidente. En tales escenarios, ¿son los sistemas actuales de farmacovigilancia lo suficientemente eficientes como para analizar los datos sobre eventos adversos? ¿Están las organizaciones totalmente preparadas para lidiar con datos de eventos adversos procedentes de múltiples fuentes? Definitivamente, la respuesta es no.
Un repunte en los datos de eventos adversos
La variedad de datos sobre eventos adversos que se deben analizar ha incrementado la complejidad en el proceso de farmacovigilancia. En medio de este aumento de datos, separar los casos legítimos de malestar de las falsas alarmas consume un tiempo crucial que ralentiza la detección de señales. Si no se realiza un seguimiento oportuno de las señales, los eventos adversos escapan al control y su número aumenta de forma proporcional a la tasa de consumo del medicamento. Si las organizaciones no consiguen controlar el número de eventos adversos, es posible que tengan que afrontar retiradas de productos y asumir sanciones económicas. Estos sucesos también afectan a la imagen social de una marca. En tales situaciones, las organizaciones deben gestionar de manera eficiente el cúmulo de datos. Pero ¿cómo?
¿Es la automatización el camino a seguir?
Los hallazgos de la industria han sugerido que la automatización puede reducir la carga de las organizaciones para analizar la entrada excesiva de datos. Equipadas con capacidades intuitivas para detectar y separar el tipo correcto de casos, las herramientas automatizadas pueden ayudar a las partes interesadas a llegar rápidamente a conclusiones prácticas, al tiempo que reducen drásticamente el margen de error. Por su parte, los expertos y los líderes de opinión clave opinan que la automatización de la recopilación y segregación de datos de acontecimientos adversos en la PV puede no ser totalmente escalable sin la debida validación por parte de analistas profesionales.
El camino a seguir debe incluir un esfuerzo combinado. Para empezar, los fabricantes deben adoptar herramientas automatizadas para recopilar y organizar los datos de eventos adversos. A continuación, los expertos pueden revisar los datos recopilados para obtener una comprensión general de los eventos adversos y crear así señales adecuadas que puedan ayudar a prevenir o mitigar cualquier caso futuro.
La necesidad del momento es complementar la automatización con un sistema de farmacovigilancia integral que incluya una estrategia de seguridad sólida, una gestión de señales infalible, la presentación de informes periódicos de seguridad según los requisitos de las autoridades sanitarias regionales, junto con un sistema de control de calidad eficaz para supervisar el proceso. Con un enfoque centrado en la base de datos de farmacovigilancia y la configuración del sistema, las organizaciones pueden reducir eficazmente el número de eventos adversos. Manténgase informado. Manténgase en cumplimiento.
