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Revista de la Facultad de Medicina
versão impressa ISSN 0120-0011
Resumo
SANCHEZ-DUQUE, Jorge Andrés; GAVIRIA-MENDOZA, Andrés; MORENO-GUTIERREZ, Paula Andrea e MACHADO-ALBA, Jorge Enrique. Big data, farmacoepidemiología y farmacovigilancia. rev.fac.med. [online]. 2020, vol.68, n.1, pp.117-120. ISSN 0120-0011. https://doi.org/10.15446/revfacmed.v68n1.73456.
Big data es un término que comprende un grupo de herramientas tecnológicas capaces de procesar conjuntos de datos heterogéneos extremadamente grandes, los cuales se recolectan de manera continua, están disponibles para ser usados y constituyen una fuente de evidencia científica.
En el área de la farmacoepidemiología, los análisis generados a partir de estos conjuntos de datos pueden resultar en la obtención de terapias médicas más eficientes, con menor número de reacciones adversas y menos costosas. Asimismo, el uso de herramientas como el Text Mining o el Machine Learning también ha llevado a grandes avances en las áreas de farmacoepidemiología y farmacovigilancia, por lo que es probable que su empleo sea cada vez mayor.
Palavras-chave : Procesamiento automatizado de datos; Minería de datos; Aprendizaje automático; Exactitud de los datos; Inteligencia artificial; Sistema de registros (DeCS).