Abstract
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.
Publisher
Universidad Nacional de Colombia
Reference34 articles.
1. Saint-Gerons MD, de la Fuente-Honrubia C, de Andrés-Trelles F, Catalá-López F. Perspectiva futura de la farmacoepidemiología en la era del "Big data" y la expansión de las fuentes de información. Rev Esp Salud Pública. 2016;90(1):1-7.
2. Stokes LB, Rogers JW, Hertig JB, Weber RJ. Big data: Implications for Health system pharmacy. Hosp Pharm. 2016;51(7):599-603. http://doi.org/c8d7.
3. Hernandez I, Zhang Y. Using predictive analytics and big data to optimize pharmaceutical outcomes. Am J Health Syst Pharm. 2017;74(18):1494-500. http://doi.org/gbx3fx.
4. Issa NT, Byers SW, Dakshanamurthy S. Big data: the next frontier for innovation in therapeutics and healthcare. Expert Rev Clin Pharmacol. 2014;7(3):293-298. http://doi.org/f55ppj.
5. Baldwin JN, Bootman JL, Carter RA, Crabtree BL, Piascik P, Ekoma JO, et al. Pharmacy practice, education, and research in the era of big data: 2014-15 Argus Commission Report. Am J Pharm Educ. 2015;79(10):S26. http://doi.org/c8ff.
Cited by
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