Disciplinas do Curso
IA em Farmacovigilância, Tecnovigilância e Cosmetovigilância (Vigilância Pós-Mercado)
Princípios de Farmacovigilância (FV), Tecnovigilância (TV) e Cosmetovigilância (CV). Importância da detecção de sinais. / Fontes de Dados de Vigilância: Relatos espontâneos (profissionais, pacientes), literatura científica, estudos observacionais, bancos de dados de saúde, redes sociais, prontuários eletrônicos. / IA na Coleta e Processamento de Relatos: NLP para extração automática de informações chave de relatos não estruturados (dados demográficos, produto suspeito, evento adverso - codificação MedDRA/WHO-DD). Tradução automática para análise global. Identificação e gerenciamento de duplicatas. / IA na Detecção de Sinais de Segurança: Algoritmos de Análise de Desproporcionalidade (ROR, PRR, IC) aprimorados por ML. Modelos de ML para identificar padrões complexos e sinais emergentes em grandes volumes de dados. Análise de sentimento em redes sociais e fóruns de pacientes. / IA na Avaliação de Causalidade: Ferramentas baseadas em ML e redes Bayesianas para auxiliar na avaliação da relação causal entre o produto e o evento adverso. / IA na Análise de Risco-Benefício Contínua: Integração de dados de vigilância com dados de eficácia e uso para monitorar o perfil de segurança do produto. / Automação de Relatórios Regulatórios Periódicos (ex: Relatórios Periódicos de Farmacovigilância - RPFs).
