A farmacovigilância, área essencial para garantir a segurança dos medicamentos após sua entrada no mercado, passa por uma transformação silenciosa, mas poderosa: a integração da Inteligência Artificial (IA) ao processo de monitoramento. Em um contexto em que o volume de dados clínicos e relatos de eventos adversos cresce exponencialmente, ferramentas tecnológicas surgem como aliadas indispensáveis - não para substituir, mas para ampliar a atuação do farmacêutico.
Segundo o professor do ICTQ – Instituto de Pesquisa e Pós-Graduação para o Mercado Farmacêutico e founder and CEO da Predict AI e FHI Group, Fabrício Silva, “os algoritmos de IA utilizam técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) para analisar grandes volumes de relatos textuais de eventos adversos, sejam eles provenientes de fontes internas da empresa ou de sistemas públicos de notificação”.
A Inteligência Artificial é capaz de identificar padrões ocultos e recorrências nesses relatos, mesmo quando escritos de forma não padronizada. Assim, torna-se possível detectar, por exemplo, sintomas que ocorrem com frequência incomum, reações em grupos específicos (como idosos ou pacientes polimedicados) e até interações medicamentosas não previstas. Isso representa um avanço expressivo frente aos métodos tradicionais de análise.
O que a IA vê que os humanos não veem
A farmacovigilância moderna opera com um ecossistema diverso de dados, alimentando os modelos de IA com fontes que vão além dos tradicionais relatórios médicos. Entre os insumos mais relevantes estão:
- Relatos feitos por profissionais de saúde ou pacientes em plataformas públicas e privadas;
- Prontuários eletrônicos, prescrições médicas e resultados de exames laboratoriais;
- Informações captadas em serviços de atendimento ao cliente, como SACs e formulários online;
- Dados de bases internas das próprias indústrias farmacêuticas, que incluem o histórico de casos e desfechos;
- Publicações científicas, bulas e bancos regulatórios;
- Dados não estruturados como menções em redes sociais e fóruns especializados.
“Quando esses dados são analisados por soluções com NLP — sigla em inglês para Processamento de Linguagem Natural — a IA consegue processar menções que escapariam a uma triagem humana”, explica o professor Fabrício Silva.
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Um exemplo dessa eficácia está em uma pesquisa realizada por instituições norte-americanas como o Massachusetts Institute of Technology (MIT), Brigham and Women’s Hospital e Duke University. Os pesquisadores desenvolveram um modelo de IA baseado em machine learning — aprendizado de máquina — para prever interações entre medicamentos. O sistema analisou apenas 23 medicamentos, mas foi capaz de prever cerca de 2 milhões de possíveis interações, algumas com potencial para causar efeitos adversos graves. “Essas interações não eram evidentes por métodos convencionais”, destaca Silva. O modelo também diferenciava os alertas reais dos falsos positivos, refinando a assertividade da análise.
Farmacêutico continua sendo peça-chave
Embora a automação traga eficiência e capacidade de escala, o papel do farmacêutico no processo de farmacovigilância continua sendo decisivo. É ele quem valida os dados, interpreta os alertas e decide as medidas a serem tomadas com base nas evidências identificadas pela IA.
“O farmacêutico define estratégias de resposta, como notificação à autoridade sanitária, atualização de bulas ou comunicação ao médico prescritor”, detalha Silva. Também é sua responsabilidade ajustar os parâmetros de monitoramento, levando em conta a experiência clínica e os conhecimentos técnicos, além de garantir a interpretação ética e em conformidade com a legislação vigente, como as normas da Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa).
Nesse sentido, a IA não substitui o farmacêutico, mas atua como uma extensão da sua capacidade analítica. “Ela potencializa a atuação do profissional, ampliando sua capacidade de análise e resposta”, afirma o professor.
Com o avanço da IA no setor regulatório, torna-se imprescindível que os farmacêuticos estejam capacitados para operar, interpretar e validar esses sistemas. O domínio de conceitos como machine learning, PLN e análise preditiva, aliados ao conhecimento clínico e regulatório, define o novo perfil do profissional de farmacovigilância.
“A IA já está revolucionando o monitoramento de segurança, mas é o farmacêutico quem garante que essa revolução beneficie verdadeiramente os pacientes”, conclui Fabrício Silva. A capacitação, portanto, não é uma opção, mas uma exigência da realidade tecnológica que já chegou à farmacovigilância brasileira.
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