Machine learning in pharmaceutical services: An integrative review

Authors

  • Mariana Balhego Rocha Programa de Pós-Graduação em Assistência Farmacêutica, Faculdade de Farmácia, Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Porto Alegre, RS, Brasil. https://orcid.org/0000-0001-5709-8860
  • Brenda Petró Silveira Programa de Pós-Graduação em Assistência Farmacêutica, Faculdade de Farmácia, Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Porto Alegre, RS, Brasil.
  • Diogo Pilger Programa de Pós-Graduação em Assistência Farmacêutica, Faculdade de Farmácia, Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Porto Alegre, RS, Brasil.

DOI:

https://doi.org/10.22491/2357-9730.124096

Keywords:

Farmácia, Serviço de farmácia clínica, Inteligência artificial, Aprendizado de máquina, Revisão integrativa

Abstract

The growing application of artificial intelligence (AI) in complex real-world problems has shown an enormous potential to improve health services, including the role of pharmacists in the care process. Thus, the objective of this study was to identify, in the scientific literature, studies that addressed the use of machine learning (ML) algorithms applied to the activities of clinical pharmacists in patient care. This is an integrative review, conducted in the databases Pubmed, VHL Regional Portal, Cochrane Library and Embase. Original articles, related to the proposed topic, which were available and published before December 31, 2021, were included, without language limitations. There were 831 articles retrieved 5 of which were related to activities included in the pharmacotherapy review services (3) and therapeutic monitoring (2). Supervised (3) and unsupervised (2) ML techniques were used, with a variety of algorithms tested, with all studies published recently (2019 - 2021). It is concluded that the application of AI in clinical pharmacy is still discreet, signaling the challenges of the digital age.

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Author Biographies

Mariana Balhego Rocha, Programa de Pós-Graduação em Assistência Farmacêutica, Faculdade de Farmácia, Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Porto Alegre, RS, Brasil.

Programa de Pós-Graduação em Assistência Farmacêutica. Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Faculdade de Farmácia. Porto Alegre, RS, Brasil.

Brenda Petró Silveira, Programa de Pós-Graduação em Assistência Farmacêutica, Faculdade de Farmácia, Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Porto Alegre, RS, Brasil.

Programa de Pós-Graduação em Assistência Farmacêutica. Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Faculdade de Farmácia. Porto Alegre, RS, Brasil

Diogo Pilger, Programa de Pós-Graduação em Assistência Farmacêutica, Faculdade de Farmácia, Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Porto Alegre, RS, Brasil.

Faculdade de Farmácia, Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Porto Alegre, RS, Brasil.

Published

2023-05-29

How to Cite

1.
Balhego Rocha M, Petró Silveira B, Pilger D. Machine learning in pharmaceutical services: An integrative review. Clin Biomed Res [Internet]. 2023 May 29 [cited 2026 Aug. 10];43(1). Available from: https://seer.ufrgs.br/index.php/hcpa/article/view/124096

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