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Au cours des dernières décennies, la pharmacovigilance (PV) a joué un rôle déterminant dans la détection, l'évaluation, la compréhension et la prévention des effets indésirables. Par la suite, les entreprises pharmaceutiques ont mis en place des systèmes de sécurité et de pharmacovigilance avec toute la diligence requise pour se conformer aux exigences des autorités de santé.
Les nouvelles exigences réglementaires imposées par les autorités de santé ont incité les organisations à prendre en compte les informations relatives aux effets indésirables provenant de différentes sources, telles que les réseaux sociaux, les forums publics, les chatbots et autres plateformes. Cette évolution a entraîné une augmentation du nombre de canaux de données. Avec un plus grand nombre de canaux pris en compte, l'augmentation du volume de données est évidente. Dans de telles situations, les systèmes de pharmacovigilance actuels sont-ils suffisamment efficaces pour analyser les données relatives aux effets indésirables ? Les organisations sont-elles pleinement équipées pour faire face aux données d'effets indésirables provenant de sources multiples ? Certainement pas.
Une recrudescence des données sur les effets indésirables
La palette de données sur les effets indésirables à analyser a accru la complexité du processus de pharmacovigilance. Au milieu de cette vague de données, isoler les cas légitimes de détresse des fausses alertes prend un temps précieux qui ralentit la détection des signaux. Sans un suivi opportun des signaux, les effets indésirables échappent à tout contrôle, leur nombre augmentant proportionnellement au taux de consommation du médicament. Si les organisations ne parviennent pas à maîtriser le nombre d'effets indésirables, elles risquent de faire face à des rappels de produits et de supporter des sanctions financières. De tels événements nuisent également à l'image sociale d'une marque. Dans ce contexte, les organisations doivent gérer efficacement cet ensemble de données. Mais comment ?
L'automatisation est-elle la voie à suivre ?
Des études sectorielles ont suggéré que l'automatisation pouvait réduire la charge des entreprises face à l'afflux massif de données. Dotés de capacités intuitives pour détecter et isoler les cas pertinents, les outils automatisés aident les parties prenantes à tirer rapidement des conclusions exploitables tout en réduisant considérablement la marge d'erreur. Parallèlement, les experts et les leaders d'opinion estiment que l'automatisation de la collecte et du tri des données d'effets indésirables en pharmacovigilance ne peut pas être pleinement déployée sans une validation adéquate par des analystes professionnels.
La voie à suivre doit passer par un effort combiné. Pour commencer, les fabricants doivent adopter des outils automatisés pour regrouper et organiser les données sur les effets indésirables. Les données collectées peuvent ensuite être examinées par des experts afin d'acquérir une compréhension globale des effets indésirables, et ainsi créer des signaux appropriés susceptibles d'aider à prévenir ou à atténuer d'éventuels incidents futurs.
La nécessité de l'heure est de compléter l'automatisation par un système de pharmacovigilance complet comprenant une stratégie de sécurité solide, une gestion infaillible des signaux, la soumission de rapports périodiques de sécurité conformément aux exigences des autorités de santé régionales, ainsi qu'un système de contrôle de la qualité efficace pour superviser le processus. En adoptant une approche ciblée sur la base de données et la configuration du système de pharmacovigilance, les organisations peuvent réduire efficacement le nombre d'effets indésirables. Restez informé. Restez conforme.
