2 min de leitura
A farmacovigilância (PV) envolve atividades para detetar, avaliar, compreender e prevenir efeitos indesejáveis/eventos adversos de medicamentos para garantir a segurança dos doentes. Na fase de pós-comercialização de qualquer empresa de fabrico farmacêutico ou biológico, os orçamentos são principalmente afetos a processos como a notificação de reações adversas a medicamentos e o processamento de casos, relatórios agregados e deteção de sinais. Um inquérito de uma empresa de consultoria líder com sede em Inglaterra mostra que um departamento de PV gasta cerca de 40-85% do orçamento atribuído em operações de processamento de casos. Por outro lado, o volume de casos tem vindo a crescer a uma taxa de 10-15% todos os anos, de acordo com o Sistema de Notificação de Eventos Adversos da Food and Drug Administration (FDA) dos US (FAERS).
A era da digitalização transformou os sistemas de PV e reuniu conhecimentos de PV, tecnologia, qualidade e regulamentação em toda a indústria para identificar oportunidades de automação. Alguns dos principais impulsionadores desta mudança de paradigma são:
- Natureza intensiva em recursos - As estratégias centradas no doente e os regimes de tratamento abriram caminho para o aumento dos processos de PV. Atualmente, os processos de PV consomem muitos recursos, o que os torna mais vulneráveis ao risco de erros e ineficiências operacionais
- Aumento do volume de casos de Eventos Adversos (EA)/RAM devido ao agravamento da carga de doença - Com novas doenças a perturbar o setor da saúde, em conjunto com os aumentos pós-COVID-19, tem-se verificado um crescimento exponencial no volume de casos de EA e RAM
- Exigências regulamentares rigorosas - As normas das autoridades de saúde globais tornaram-se mais estritas, levando as organizações a adotar uma abordagem "digital" para a gestão das operações de PV.
A FDA dos US já estava "digitalmente pronta" ou está a atualizar-se para melhor?
O lançamento do Sistema de Notificação de Eventos Adversos da Food and Drug Administration (FAERS) e do Sistema de Notificação de Eventos Adversos de Vacinas (VAERS) ajudou as partes interessadas a analisar o desempenho dos seus medicamentos no mercado com base nos casos de eventos adversos e reações adversas a medicamentos. No âmbito do projeto "Improving the Efficiency and Rigor of Pharmacovigilance at FDA", iniciado em 2014, os investigadores utilizam abordagens de Processamento de Linguagem Natural (NLP) e Machine Learning (ML) para analisar os relatórios do FAERS e do VAERS. O projeto visa melhorar o desempenho e a precisão das bases de dados utilizadas pela FDA dos US.
Digitalização nas Operações de PV
Como muitas operações de PV giram em torno do processamento de casos, relatórios agregados e deteção de sinais, muitas operações de PV digitais propõem uma "abordagem desobreposição". Esta abordagem funciona principalmente com base no modelo de machine learning (ML) e impulsiona os dados com base na informação que é recolhida, analisada e processada em qualquer uma das três operações. A segunda abordagem consiste numa aprendizagem faseada e na experimentação com várias ferramentas até serem colocadas em funcionamento.
Abordagem de ML para futuras operações de PV
Uma das revisões sistemáticas publicada no início de 2022 indicou o uso potencial de NLP na superação das práticas convencionais de PV. Os cientistas de dados revelaram que a NLP podia mapear e identificar diferentes tipos de AEs e termos relevantes para a literatura selecionada. Com resultados tão complementares e fiáveis, as operações de PV digitais serão o futuro em várias organizações baseadas em PV.
O poder da tecnologia precisa de ser aproveitado para transformar a indústria da farmacovigilância, permitindo-lhe concentrar-se mais na análise e na predição para viabilizar uma tomada de decisão ágil, a maximização da relação benefício/risco para os doentes e prestadores de cuidados de saúde, bem como o aumento da eficiência dos cuidados de saúde. Os imperativos comerciais da farmacovigilância podem agora ser simplificados quando em parceria com um parceiro experiente e conhecedor como a Freyr. Além disso, um parceiro como a Freyr pode atender a pedidos comerciais personalizados e resolvê-los com um tempo de resposta rápido. Consulte a Freyr!
