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	<title>LLM Archivi - InFarmaco</title>
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	<description>l’informazione indipendente sul farmaco</description>
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		<title>L’intelligenza artificiale aiuta la farmacovigilanza</title>
		<link>https://infarmaco.it/lintelligenza-artificiale-aiuta-la-farmacovigilanza/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Nicoletta Scarpa]]></dc:creator>
		<pubDate>Sun, 23 Feb 2025 23:00:32 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Febbraio 2025]]></category>
		<category><![CDATA[Sintetica]]></category>
		<category><![CDATA[effetti negativi]]></category>
		<category><![CDATA[intelligenza artificiale generativa]]></category>
		<category><![CDATA[LLM]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>L’intelligenza artificiale generativa potrebbe aumentare il numero di segnalazioni di eventi avversi interpretando i dati presenti in cartella clinica </p>
<p>L'articolo <a href="https://infarmaco.it/lintelligenza-artificiale-aiuta-la-farmacovigilanza/">L’intelligenza artificiale aiuta la farmacovigilanza</a> proviene da <a href="https://infarmaco.it">InFarmaco</a>.</p>
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										<content:encoded><![CDATA[<p>L’intelligenza artificiale può dare una mano significativa nel segnalare gli eventi avversi associati all’uso di farmaci.<br />
I medicinali vengono immessi in commercio dopo un’attenta valutazione della loro efficacia e sicurezza da parte delle agenzie regolatorie (l’EMA in Europa, l’AIFA in Italia). Tuttavia gli studi cosiddetti<em> pre marketing</em>, fatti cioè prima della commercializzazione, non possono far emergere tutti i possibili effetti avversi dei singoli farmaci, per cui è fondamentale continuare a monitorare la loro sicurezza nel tempo. Con l’uso su larga scala potrebbero emergere nuovi effetti avversi. La sorveglianza <em>post marketing</em> si basa sulle segnalazioni fatte dai medici o dai pazienti (nel sito dell’AIFA sono disponibili le schede da compilare &#8211; <a href="https://www.aifa.gov.it/moduli-segnalazione-reazioni-avverse" target="_blank" rel="noopener">clicca qui</a>) , ma molti eventi avversi risultano sottosegnalati, sia per la difficoltà di rilevarli sia per la mancanza di tempo nel segnarlarli e documentarli accuratamente.<br />
Per migliorare questo processo, un gruppo di ricercatori giapponesi ha utilizzato un modello di intelligenza artificiale generativa che utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale (quello che usiamo tutti i giorni) per comprendere e generare testo. Sono state “date in pasto” a questa intelligenza artificiale le cartelle cliniche elettroniche anonimizzate di oltre 44.000 malati di tumore. Ebbene l’intelligenza artificiale era in grado di individuare, con una adeguata precisione, quali erano gli eventi avversi associati alle varie terapie somministrate, fornendo delle percentuali sovrapponibili a quelle già note per quei farmaci. Lo studio ha valutato tre classi di chemioterapici (platino, taxani e pirimidine) e quattro gruppi di effetti avversi (neuropatie periferiche, mucosite orale, alterazioni del gusto e perdita di appetito).</p>
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