ИИ в фармаконадзоре: мониторинг научных публикаций и анализ сообщений пациентов

Краткое изложение авторской публикации в сообществе «Фарма РФ» от .

Авторы обзора в «Вестнике Росздравнадзора» (№ 3, 2026) описывают применение искусственного интеллекта в фармаконадзоре: языковые модели помогают отбирать научные публикации и анализировать сообщения пациентов в интернете. В обзоре рассматриваются инструменты регуляторов, баз данных и фармкомпаний для обработки больших массивов неструктурированных текстов.

По данным обзора, EMA в 2025 году запустило модель ERATO для поиска сигналов в научной литературе. Она способна обрабатывать до 200 тысяч аннотаций в год и экономить 0,5 ставки штатного сотрудника. PubMed с 2024 года использует алгоритм MTIX, индексирующий новые статьи не более чем за 24 часа. Авторы также приводят пример платформы Linkalong: анализ публикаций в социальных сетях выявил сообщения о нефротическом синдроме после мРНК-вакцинации. После этого специалисты Уппсальского центра мониторинга расширили поиск в VigiBase и опубликовали новый сигнал безопасности.

Главное

  • Обзор об использовании искусственного интеллекта в фармаконадзоре опубликован в «Вестнике Росздравнадзора» № 3 за 2026 год.
  • EMA запустило модель ERATO в 2025 году; она может обрабатывать до 200 тысяч аннотаций в год.
  • С 2024 года PubMed использует алгоритм MTIX, который индексирует новую статью не более чем за 24 часа.
  • Платформа Linkalong выявила сообщения о нефротическом синдроме после мРНК-вакцинации, после чего специалисты Уппсальского центра мониторинга расширили поиск в VigiBase.

Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только специалистам фармацевтической отрасли.

Регистрация

По теме