La pharmacovigilance est devenue un pilier essentiel des soins de santé modernes, visant à surveiller, détecter et prévenir les effets indésirables des médicaments (EIM). L'évolution rapide des produits pharmaceutiques – y compris les produits biologiques, la médecine de précision et les formulations médicamenteuses complexes – a nécessité un passage de la surveillance post-commercialisation traditionnelle à des systèmes de surveillance en temps réel axés sur les données. Les technologies avancées telles que l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (AA), la chaîne de blocs et les données probantes en situation réelle (DPSR) sont apparues comme des outils cruciaux en pharmacovigilance, améliorant la détection des signaux d'EIM, la conformité réglementaire et la sécurité des patients. Cependant, malgré ces avancées, des défis persistent, notamment la sous-déclaration des EIM, la fragmentation des cadres réglementaires, les préoccupations relatives à la confidentialité des données et les disparités dans l'infrastructure mondiale de pharmacovigilance. Cet article explore les tendances actuelles, les principaux obstacles et les stratégies futures pour renforcer la pharmacovigilance. En analysant les données de l'Organisation mondiale de la santé (OMS), de la Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis, de l'Agence européenne des médicaments (EMA) et des études évaluées par des pairs, cette revue met en évidence le rôle de la pharmacovigilance basée sur l'IA, de l'analyse des mégadonnées, des mécanismes de signalement centrés sur le patient et de la pharmacogénomique dans l'amélioration de la sécurité des médicaments. L'étude souligne en fin de compte la nécessité d'une harmonisation des réglementations mondiales, d'un engagement accru des professionnels de la santé et de l'intégration des solutions émergentes de santé numérique afin de mettre en place un système de pharmacovigilance proactif et résilient à l'échelle mondiale.

Farmakovijilans, advers ilaç reaksiyonlarını (AİR) izlemeyi, tespit etmeyi ve önlemeyi amaçlayan modern sağlık hizmetlerinin temel bir direği haline gelmiştir. Biyolojik ürünler, hassas tıp ve karmaşık ilaç formülasyonları da dahil olmak üzere farmasötiklerin hızlı evrimi, geleneksel pazarlama sonrası gözetimden veri odaklı, gerçek zamanlı izleme sistemlerine geçişi zorunlu kılmıştır. Yapay zeka (YZ), makine öğrenimi (MO), blok zinciri ve gerçek dünya verileri (GVD) gibi ileri teknolojiler, farmakovijilansta AİR sinyal tespitini, mevzuata uygunluğu ve hasta güvenliğini iyileştiren önemli araçlar olarak ortaya çıkmıştır. Ancak, bu gelişmelere rağmen, AİR'lerin eksik bildirilmesi, parçalı mevzuat çerçeveleri, veri gizliliği endişeleri ve küresel farmakovijilans altyapısındaki eşitsizlikler dahil olmak üzere zorluklar devam etmektedir. Bu makale, farmakovijilansı güçlendirmeye yönelik mevcut eğilimleri, temel engelleri ve gelecekteki stratejileri incelemektedir. Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ), ABD Gıda ve İlaç İdaresi (FDA), Avrupa İlaç Ajansı (EMA) ve hakemli çalışmalardan elde edilen verileri analiz ederek, bu inceleme, ilaç güvenliğini artırmada YZ güdümlü farmakovijilansın, büyük veri analizlerinin, hasta merkezli raporlama mekanizmalarının ve farmakogenomiğin rolünü vurgulamaktadır. Çalışma nihayetinde, proaktif ve dirençli bir farmakovijilans sistemi oluşturmak için uyumlu küresel düzenlemelere, sağlık profesyonellerinin artan katılımına ve gelişmekte olan dijital sağlık çözümlerinin entegrasyonuna duyulan ihtiyacın altını çizmektedir.