Auditoría de prescripción de medicamentos formulados en los servicios de hospitalización en un hospital de segundo nivel con apoyo de inteligencia artificial generativa

La seguridad en la prescripción de medicamentos es un desafío crítico en los sistemas de salud a nivel global, debido a la frecuencia y gravedad de los eventos adversos a medicamentos (EAM). Estos eventos a menudo resultan de errores en la prescripción, que no solo comprometen la seguridad del paciente, sino que también imponen una carga económica significativa a las instituciones de salud. Este estudio busca evaluar la efectividad de una herramienta de Inteligencia Artificial Generativa (GenIA) llamada Hismart para mejorar la precisión y la seguridad de las prescripciones de medicamentos en un entorno hospitalario. La investigación se justifica por la alta incidencia de eventos adversos a medicamentos (EAM) a nivel mundial, muchos de los cuales están relacionados con errores en la prescripción médica. Para lograr este objetivo, se utilizará un diseño de estudio de antes y después, observacional, analizando las prescripciones electrónicas del área hospitalaria de la institución durante un período de seis meses después de la implementación de la herramienta. La muestra estará compuesta por prescripciones electrónicas del área hospitalaria del Hospital Regional de Duitama. Se espera que la herramienta GenIA,analice los datos, identificando errores de prescripción de medicamentos que podrían pasar desapercibidos para el humano. Con la implementación de hismart (GenIA), se espera reducir significativamente la frecuencia de errores en la prescripción, lo que a su vez se traduciría en una mejora en la seguridad del paciente y una optimización de los recursos hospitalarios. Además, se espera que la herramienta ayude a reducir los costos asociados con los EAM, que actualmente representan una carga económica considerable para las instituciones de salud. Este estudio busca proporcionar evidencia sobre el potencial de la GenIA para transformar la seguridad del paciente en el sistema de salud, mejorando la precisión de las prescripciones y, en última instancia, conduciendo a mejores resultados de salud.

• Autores: Villalobos Montaña , Jorge Fernando; Navarrete Carvajal, Lucía Elizabeth; Quemba hernández , Martha Janneth; Rodríguez León , Lina Marcela
• Tipo de recurso: https://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
• Fecha de publicación: 2025
• Institución: Universidad El Bosque
• Repositorio: Repositorio U. El Bosque
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/13779
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/20.500.12495/13779
• Palabra clave: Seguridad del paciente; Evento adverso; Inteligencia artificial generativa; Hospitalización; Medicamento; Paciente; Patient safety; Adverse event; Generative artificial intelligence,; Hospitalization; Medication; Patient; WX185
• License: Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International