{"id":5201,"date":"2019-03-18T15:44:44","date_gmt":"2019-03-18T15:44:44","guid":{"rendered":"http:\/\/eurekainfomed.it\/en\/?p=5201"},"modified":"2019-03-18T15:44:44","modified_gmt":"2019-03-18T15:44:44","slug":"nuovo-approccio-alla-farmacovigilanza-e-rappresentato-dalle-cartelle-cliniche-elettroniche","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eurekainfomed.it\/en\/nuovo-approccio-alla-farmacovigilanza-e-rappresentato-dalle-cartelle-cliniche-elettroniche\/","title":{"rendered":"La ricerca verso una farmacovigilanza attiva"},"content":{"rendered":"<p>La farmacovigilanza post-marketing \u00e8 un\u2019attivit\u00e0 essenziale nel campo farmaceutico, con risvolti importanti per la pratica clinica e per la sanit\u00e0 pubblica. Negli ultimi anni \u00e8 emerso come la <strong>segnalazione spontanea<\/strong>, il sistema tradizionalmente usato per raccogliere e analizzare i segnali di sicurezza sui farmaci, sia un <strong>processo intrinsecamente passivo che presenta limiti evidenti<\/strong>. Con l\u2019eccezione delle aziende farmaceutiche infatti, la segnalazione spontanea \u00e8 su base volontaria e, secondo alcuni studi, <strong>oltre il 90% degli eventi avversi gravi verrebbero persi per mancata segnalazione. <\/strong><\/p>\n<p><strong>Cartelle cliniche elettroniche: un\u2019inestimabile fonte di dati<\/strong><\/p>\n<p>Un nuovo approccio alla farmacovigilanza potrebbe essere rappresentato dall\u2019utilizzo delle cartelle cliniche elettroniche, strumenti informatici che raccolgono in tempo reale e conservano nel tempo i dati clinici di tutti i pazienti assistiti o ricoverati. Queste cartelle rappresentano <strong>un\u2019inestimabile fonte di dati<\/strong> per la farmacovigilanza post-marketing, e presentano il vantaggio aggiuntivo di un approccio narrativo, che fornisce <strong>molte pi\u00f9 informazioni rispetto ai dati codificati e strutturati tipici della segnalazione spontanea. <\/strong><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-medium wp-image-5277 alignleft\" src=\"https:\/\/eurekainfomed.it\/en\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/Cartella-clinica-elettronica-300x170.jpg\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"170\" srcset=\"https:\/\/eurekainfomed.it\/en\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/Cartella-clinica-elettronica-300x170.jpg 300w, https:\/\/eurekainfomed.it\/en\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/Cartella-clinica-elettronica-768x435.jpg 768w, https:\/\/eurekainfomed.it\/en\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/Cartella-clinica-elettronica-600x340.jpg 600w, https:\/\/eurekainfomed.it\/en\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/Cartella-clinica-elettronica.jpg 1000w\" sizes=\"auto, (max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: left;\">Negli ultimi anni sono stati fatti importanti passi avanti nello sviluppo di <strong>sistemi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)<\/strong>, delle piattaforme che permettono di estrarre i dati sulle reazioni avverse direttamente dalle cartelle cliniche elettroniche. Il progetto <em><a href=\"http:\/\/bio-nlp.org\/index.php\/projects\/39-nlp-challenges\">NLP Challenge for Detecting Medication and Adverse Drug Events from Electronic Health Records (MADE1.0)<\/a>, <\/em>partito nel 2018, ha visto la collaborazione di 15 gruppi di ricercatori provenienti da 7 paesi diversi che hanno studiato come migliorare <strong>i sistemi NLP in farmacovigilanza<\/strong>. I ricercatori hanno proposto diversi approcci metodologici alle principali attivit\u00e0 della NLP, tra cui il riconoscimento di \u201cparole chiave\u201d, dette \u201centit\u00e0\u201d (<em>Named Entity Recognition; NER<\/em>), l\u2019identificazione di relazioni tra entit\u00e0 diverse (<em>Relation Identification; RI<\/em>) e il riconoscimento e la classificazione delle relazioni tra entit\u00e0 (NER-RI).<\/p>\n<p><strong>Il futuro della NLP in farmacovigilanza<\/strong><\/p>\n<p>Le novit\u00e0 introdotte dal progetto MADE1.0 rappresentano una solida base per ulteriori progressi nello sviluppo metodologico e nella diffusione della NLP in farmacovigilanza. La ricerca futura ha per\u00f2 spazio per ulteriori miglioramenti, soprattutto nelle attivit\u00e0 di riconoscimento e classificazione delle relazioni tra entit\u00e0 (NER-RI).<\/p>\n<p>Due degli aspetti pi\u00f9 importanti su cui dovr\u00e0 focalizzarsi la ricerca nei prossimi anni sono la <strong>progettazione di algoritmi di apprendimento pi\u00f9 sofisticati<\/strong> e la <strong>creazione di database che contengano un maggior numero di dati categorizzati<\/strong>. Sar\u00e0 inoltre importante <strong>aumentare e convalidare la generalizzabilit\u00e0 dei sistemi esistenti<\/strong>, che devono funzionare anche su database pi\u00f9 ampi che includano diverse sottospecialit\u00e0 cliniche. Infine, sar\u00e0 essenziale definire come <strong>integrare in modo efficace l\u2019ampio volume di informazioni disponibili, <\/strong>che comprendono dati dinamici, strutturati e non strutturati, <strong>provenienti da molteplici fonti<\/strong>, tra cui segnalazioni spontanee, cartelle cliniche elettroniche, richieste di risarcimento, letteratura e social media.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pubmed\/?term=Towards+Drug+Safety+Surveillance+and%C2%A0Pharmacovigilance%3A+Current+Progress+in+Detecting+Medication+and+Adverse+Drug%C2%A0Events+from+Electronic+Health+Records\">Liu F, Jagannatha A, Yu H. Towards Drug Safety Surveillance and\u00a0Pharmacovigilance: Current Progress in Detecting Medication and Adverse Drug\u00a0Events from Electronic Health Records. Drug Saf. 2019 Jan;42(1):95-97. doi:\u00a010.1007\/s40264-018-0766-8.\u00a0PubMed PMID: 30649734<\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La farmacovigilanza post-marketing \u00e8 un\u2019attivit\u00e0 essenziale nel campo farmaceutico, con risvolti importanti per la pratica clinica e per la sanit\u00e0 pubblica. 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