{"id":15533,"date":"2026-04-09T06:56:09","date_gmt":"2026-04-09T11:56:09","guid":{"rendered":"https:\/\/neuroeconomix.com\/?p=15533"},"modified":"2026-04-09T06:56:11","modified_gmt":"2026-04-09T11:56:11","slug":"como-la-inteligencia-artificial-puede-asistir-la-construccion-de-value-dossiers-en-pharma","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/neuroeconomix.com\/en\/como-la-inteligencia-artificial-puede-asistir-la-construccion-de-value-dossiers-en-pharma\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo la Inteligencia Artificial puede asistir la construcci\u00f3n de Value Dossiers en Pharma"},"content":{"rendered":"\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p class=\"has-text-align-left\"><strong>La Inteligencia Artificial acelera partes del expediente de valor, pero no reemplaza el juicio cl\u00ednico, econ\u00f3mico ni regulatorio. Su mayor utilidad est\u00e1 en ordenar evidencia, detectar vac\u00edos y adaptar el documento a cada pa\u00eds con trazabilidad.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p>C\u00f3mo la Inteligencia Artificial puede asistir la construcci\u00f3n de Value Dossiers en Pharma depende m\u00e1s del m\u00e9todo que del brillo tecnol\u00f3gico. El valor aparece cuando ordena evidencia, adapta el argumento al pa\u00eds y deja trazabilidad \u00fatil (13,16).<\/p>\n\n\n\n<p><br><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-theme-palette-1-color\">Qu\u00e9 problema resuelve el expediente de valor ante pagadores y comit\u00e9s<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>El expediente de valor, tambi\u00e9n llamado value dossier, re\u00fane la evidencia cl\u00ednica, econ\u00f3mica y operativa que usan los pagadores y los comit\u00e9s para revisar una tecnolog\u00eda sanitaria. La Academy of Managed Care Pharmacy lo describe como un documento vivo que apoya decisiones de cobertura, pago y formulaci\u00f3n (16).<\/p>\n\n\n\n<p>En Am\u00e9rica Latina, esa l\u00f3gica encaja con la expansi\u00f3n de la evaluaci\u00f3n de tecnolog\u00edas sanitarias. La Organizaci\u00f3n Panamericana de la Salud la promueve como apoyo para decisiones basadas en evidencia.<\/p>\n\n\n\n<p>La regi\u00f3n mantiene diferencias en capacidad t\u00e9cnica, financiamiento e institucionalizaci\u00f3n. Esa heterogeneidad explica por qu\u00e9 un mismo dossier rara vez sirve intacto en toda la regi\u00f3n (5,6).<\/p>\n\n\n\n<p>Piense en el comit\u00e9 de farmacia y terap\u00e9utica de una cl\u00ednica oncol\u00f3gica. No solo revisa una curva de supervivencia, tambi\u00e9n pregunta cu\u00e1ntos pacientes ser\u00edan beneficiados, qu\u00e9 comparador refleja la pr\u00e1ctica local y cu\u00e1nto puede variar el gasto del primer a\u00f1o para una Entidad Promotora de Salud (EPS) o una Instituci\u00f3n Prestadora de Salud (IPS) (16). Un buen expediente de valor convierte esa conversaci\u00f3n en una secuencia verificable de preguntas y respuestas.<\/p>\n\n\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-theme-palette-1-color\">D\u00f3nde aporta la Inteligencia Artificial sin prometer demasiado<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Aqu\u00ed conviene bajar el tono de promesa. La gu\u00eda ELEVATE-GenAI, elaborada para econom\u00eda de la salud y resultados en salud, recomienda documentar el modelo usado, el prop\u00f3sito, las fuentes y los controles humanos. Por eso, la mejor imagen no es la de un sistema que redacta solo, sino la de un apoyo para tareas extensas, repetitivas y auditables (13).<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-theme-palette-1-color\">Ordenar literatura<br><\/mark><\/strong>La b\u00fasqueda inicial suele consumir semanas. En esa fase, la Inteligencia Artificial puede ordenar res\u00famenes, detectar duplicados y agrupar estudios por comparador o desenlace. Despu\u00e9s, el equipo decide qu\u00e9 evidencia realmente entra al expediente (13,15).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>En un proyecto de c\u00e1ncer de mama metast\u00e1sico, por ejemplo, esa ayuda permite arrancar con una matriz preliminar en vez de una carpeta ca\u00f3tica. El ahorro no est\u00e1 solo en leer m\u00e1s r\u00e1pido. Tambi\u00e9n aparece cuando el equipo identifica antes si el comparador del ensayo coincide con la pr\u00e1ctica del pa\u00eds (13,15).<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-theme-palette-1-color\">Pasar de art\u00edculos a tablas revisables<\/mark><\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>La extracci\u00f3n de datos es otra zona donde la automatizaci\u00f3n asistida puede aportar valor. Un estudio de caso en Value in Health evalu\u00f3 un modelo basado en ChatGPT para extraer variables de an\u00e1lisis de costo-efectividad. Su precisi\u00f3n fue comparable a la de un registro establecido, aunque mostr\u00f3 m\u00e1s dificultad en variables complejas, como las utilidades (14).<\/p>\n\n\n\n<p>Imagine una gerencia m\u00e9dica que prepara una tabla con comparadores, horizonte temporal y costos directos. Si la herramienta llena un primer borrador y el analista valida las celdas cr\u00edticas, el equipo gana tiempo para discutir el argumento econ\u00f3mico. Ese es el punto \u00fatil: menos trabajo mec\u00e1nico y m\u00e1s revisi\u00f3n experta (14,15).<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-theme-palette-1-color\">Mantener coherencia entre pa\u00edses y equipos<\/mark><\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Los expedientes de valor rara vez tienen una sola salida. Suelen derivar en una versi\u00f3n maestra, un resumen ejecutivo para pagadores, anexos para asuntos m\u00e9dicos y adaptaciones por pa\u00eds. La gu\u00eda ELEVATE-GenAI insiste en registrar instrucciones, fuentes, l\u00edmites y responsables cuando un modelo participa en esa cadena (13).<\/p>\n\n\n\n<p>Brasil y Colombia pueden partir del mismo estudio principal, pero no del mismo argumento de valor. Si el sistema ayuda a reutilizar tablas y a marcar qu\u00e9 parte debe reescribirse para cada mercado, reduce errores de edici\u00f3n. La coherencia final, sin embargo, sigue dependiendo del equipo local (8,10,11,13).<\/p>\n\n\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-theme-palette-1-color\">Brasil y Colombia obligan a rehacer el mismo argumento<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>En Brasil, la Comiss\u00e3o Nacional de Incorpora\u00e7\u00e3o de Tecnologias no Sistema \u00danico de Sa\u00fade (CONITEC) exige una estructura documental definida para la solicitud. Esa presentaci\u00f3n incluye evidencia comparada, evaluaci\u00f3n econ\u00f3mica desde la perspectiva del Sistema \u00danico de Sa\u00fade (SUS), an\u00e1lisis de impacto presupuestario y anexos regulatorios. Adem\u00e1s, el portal oficial se\u00f1ala que el dossier de la empresa se publica cuando el proceso entra en consulta p\u00fablica (8,9).<\/p>\n\n\n\n<p>En Colombia, el Instituto de Evaluaci\u00f3n Tecnol\u00f3gica en Salud (IETS) dispone de manuales metodol\u00f3gicos para la evaluaci\u00f3n econ\u00f3mica y el an\u00e1lisis de impacto presupuestal. Esos manuales enfatizan la transparencia de los supuestos, la reproducibilidad y la identificaci\u00f3n expl\u00edcita de las fuentes para la poblaci\u00f3n objetivo, los costos y el horizonte temporal (10,11).<\/p>\n\n\n\n<p>Piense en un expediente global que promete ahorro por menos d\u00edas de hospitalizaci\u00f3n. La hip\u00f3tesis puede ser razonable, pero el argumento cambia si la ruta asistencial local es distinta o si el costo unitario hospitalario no se parece al del caso base internacional. La Inteligencia Artificial puede localizar tablas, actualizar referencias y reescribir secciones t\u00e9cnicas. Aun as\u00ed, la decisi\u00f3n sobre qu\u00e9 comparador usar y qu\u00e9 ahorro sigue siendo defendible depende de evidencia local y juicio experto (7,10,11,13).<\/p>\n\n\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-theme-palette-1-color\">La gobernanza vuelve cre\u00edble la eficiencia<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>La Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud pidi\u00f3 cautela frente al uso acelerado de herramientas generativas en salud. Tambi\u00e9n propuso principios de autonom\u00eda, bienestar, transparencia, responsabilidad, inclusi\u00f3n y sostenibilidad (1,2).<\/p>\n\n\n\n<p>En paralelo, la Administraci\u00f3n de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA, por su sigla en ingl\u00e9s) public\u00f3 en enero de 2025 un borrador de gu\u00eda. Ese texto propone un marco de credibilidad basado en riesgo para modelos de Inteligencia Artificial usados en decisiones regulatorias sobre medicamentos y productos biol\u00f3gicos (12).<\/p>\n\n\n\n<p>Llevado al trabajo diario, eso implica algo simple. Conviene usar una biblioteca cerrada de fuentes aprobadas, plantillas distintas por tarea y por pa\u00eds, separaci\u00f3n entre extracci\u00f3n autom\u00e1tica y validaci\u00f3n humana, y un registro claro de versiones y cambios. Tambi\u00e9n conviene impedir que la herramienta complete vac\u00edos con texto plausible pero no verificable (1,12,13).<\/p>\n\n\n\n<p>Imagine ahora a un director m\u00e9dico que recibe un resumen con una incidencia local sin fuente. Aunque el n\u00famero parezca razonable, el problema deja de ser estad\u00edstico y se vuelve reputacional. Cuando un expediente llega a consulta p\u00fablica o a un comit\u00e9 hospitalario, la trazabilidad vale m\u00e1s que la velocidad (1,2,12,13).<\/p>\n\n\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-theme-palette-1-color\">Un flujo de trabajo \u00fatil para acceso, asuntos m\u00e9dicos y econom\u00eda de la salud<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>La arquitectura \u00fatil para Am\u00e9rica Latina no consiste en subir todos los archivos a un chat y pedir un dossier final. Funciona mejor un proceso escalonado, con tareas de bajo riesgo automatizadas y decisiones de alto impacto reservadas al equipo humano (8,10,11,12,13).<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-theme-palette-1-color\">Delimitar fuentes y plantillas antes de redactar<\/mark><\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Desde el inicio, el sistema deber\u00eda leer solo ensayos cl\u00ednicos, informes de agencias, manuales metodol\u00f3gicos y documentos internos previamente aprobados. Adem\u00e1s, conviene cargar plantillas distintas por pa\u00eds. En una terapia hu\u00e9rfana, esa medida reduce el riesgo de mezclar una gu\u00eda robusta con una fuente secundaria d\u00e9bil o de reutilizar una estructura que no cumple el est\u00e1ndar local (8,9,10,11,13).<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-theme-palette-1-color\">Automatizar tareas repetitivas y reservar el juicio experto<\/mark><\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>La b\u00fasqueda inicial, la clasificaci\u00f3n documental y las tablas preliminares son buenas candidatas para automatizaci\u00f3n asistida. En cambio, la selecci\u00f3n final de la evidencia, la interpretaci\u00f3n cl\u00ednica y la postura estrat\u00e9gica deben quedar en manos del equipo humano. Si una afiliada local actualiza cada trimestre un dossier de hemato-oncolog\u00eda, la herramienta puede se\u00f1alar literatura nueva y el equipo decide si ese hallazgo cambia la narrativa o solo a\u00f1ade ruido (13,14,15).<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-theme-palette-1-color\">Validar lo que mueve la decisi\u00f3n<\/mark><\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Cada afirmaci\u00f3n relevante deber\u00eda quedar vinculada a una fuente verificable. Asimismo, la narrativa debe coincidir con el modelo econ\u00f3mico. Si el texto dice que el valor principal est\u00e1 en menos hospitalizaciones, el an\u00e1lisis de impacto presupuestal y la evaluaci\u00f3n econ\u00f3mica deben mostrar ese supuesto, su origen y su sensibilidad (10,11,13,15).<\/p>\n\n\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-theme-palette-1-color\">Qu\u00e9 sigue siendo incierto en los Value Dossiers en Pharma<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Conviene decirlo sin rodeos: la evidencia espec\u00edfica sobre Inteligencia Artificial aplicada de forma directa a Value Dossiers en Pharma sigue siendo limitada. Lo m\u00e1s s\u00f3lido hoy proviene de tareas vecinas, como la revisi\u00f3n de literatura, la extracci\u00f3n de variables, la s\u00edntesis de evidencia y el apoyo a la modelaci\u00f3n econ\u00f3mica. Por eso, la conclusi\u00f3n prudente no es que el proceso ya pueda automatizarse de punta a punta, sino que algunas etapas pueden acelerarse con supervisi\u00f3n estricta (13,14,15).<\/p>\n\n\n\n<p>El rendimiento tambi\u00e9n cambia seg\u00fan el \u00e1rea terap\u00e9utica. Un expediente en una enfermedad frecuente, con comparadores estables y abundante evidencia, ofrece un terreno m\u00e1s favorable para apoyo automatizado. En cambio, una terapia avanzada o una enfermedad rara suele requerir m\u00e1s juicio en comparadores, extrapolaciones y manejo de la incertidumbre (13,14,15).<\/p>\n\n\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-theme-palette-1-color\">Del archivo est\u00e1tico al sistema vivo de evidencia<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>La oportunidad real no es producir m\u00e1s p\u00e1ginas. Es convertir el expediente de valor en un sistema vivo[sv1.1], trazable y adaptable. En una regi\u00f3n donde la evaluaci\u00f3n de tecnolog\u00edas sanitarias gana visibilidad y BRISA acumula miles de reportes, el debate se volvi\u00f3 m\u00e1s concreto (3,4,13).<\/p>\n\n\n\n<p>C\u00f3mo la Inteligencia Artificial puede asistir la construcci\u00f3n de Value Dossiers en Pharma depende menos del brillo tecnol\u00f3gico y m\u00e1s del dise\u00f1o de proceso, la evidencia local y la revisi\u00f3n humana. Para un director de cl\u00ednica, eso significa recibir un documento donde cada afirmaci\u00f3n importante pueda rastrearse en minutos. Para pagadores, laboratorios y prestadores, significa conversaciones de acceso mejor documentadas, aunque la incertidumbre no desaparezca (1,3,4,13).<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n<style>.wp-block-kadence-column.kb-section-dir-horizontal > .kt-inside-inner-col > .kt-info-box15533_531cf3-2f .kt-blocks-info-box-link-wrap{max-width:unset;}.kt-info-box15533_531cf3-2f .kt-blocks-info-box-link-wrap{padding-top:var(--global-kb-spacing-xs, 1rem);padding-right:var(--global-kb-spacing-xs, 1rem);padding-bottom:var(--global-kb-spacing-xs, 1rem);padding-left:var(--global-kb-spacing-xs, 1rem);}.kt-info-box15533_531cf3-2f .kadence-info-box-icon-container .kt-info-svg-icon, .kt-info-box15533_531cf3-2f .kt-info-svg-icon-flip, .kt-info-box15533_531cf3-2f .kt-blocks-info-box-number{font-size:50px;}.kt-info-box15533_531cf3-2f .kt-blocks-info-box-media{border-top-width:0px;border-right-width:0px;border-bottom-width:0px;border-left-width:0px;padding-top:10px;padding-right:10px;padding-bottom:10px;padding-left:10px;}.kt-info-box15533_531cf3-2f .kt-blocks-info-box-media-container{margin-top:0px;margin-right:15px;margin-bottom:0px;margin-left:15px;}.kt-info-box15533_531cf3-2f .kt-blocks-info-box-learnmore{background:transparent;border-width:0px 0px 0px 0px;padding-top:4px;padding-right:8px;padding-bottom:4px;padding-left:8px;margin-top:10px;margin-right:0px;margin-bottom:10px;margin-left:0px;}<\/style>\n<div class=\"wp-block-kadence-infobox kt-info-box15533_531cf3-2f\"><span class=\"kt-blocks-info-box-link-wrap info-box-link kt-blocks-info-box-media-align-top kt-info-halign-center\"><div class=\"kt-blocks-info-box-media-container\"><div class=\"kt-blocks-info-box-media kt-info-media-animate-none\"><div class=\"kadence-info-box-icon-container kt-info-icon-animate-none\"><div class=\"kadence-info-box-icon-inner-container\"><span class=\"kb-svg-icon-wrap kb-svg-icon-fe_aperture kt-info-svg-icon\"><svg viewBox=\"0 0 24 24\"  fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"  aria-hidden=\"true\"><circle cx=\"12\" cy=\"12\" r=\"10\"\/><line x1=\"14.31\" y1=\"8\" x2=\"20.05\" y2=\"17.94\"\/><line x1=\"9.69\" y1=\"8\" x2=\"21.17\" y2=\"8\"\/><line x1=\"7.38\" y1=\"12\" x2=\"13.12\" y2=\"2.06\"\/><line x1=\"9.69\" y1=\"16\" x2=\"3.95\" y2=\"6.06\"\/><line x1=\"14.31\" y1=\"16\" x2=\"2.83\" y2=\"16\"\/><line x1=\"16.62\" y1=\"12\" x2=\"10.88\" y2=\"21.94\"\/><\/svg><\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"kt-infobox-textcontent\"><h2 class=\"kt-blocks-info-box-title\"><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-theme-palette-1-color\">Pr\u00f3ximo paso<\/mark><\/strong><\/h2><p class=\"kt-blocks-info-box-text\">Si est\u00e1s en la industria farmac\u00e9utica y quieres usar la IA para demostrar el valor de tu medicamento al pagador cont\u00e1ctanos<br><\/p><\/div><\/span><\/div>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-theme-palette-1-color\">Referencias<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>World Health Organization. Ethics and governance of artificial intelligence for health [Internet]. Geneva: World Health Organization; 2021 [citado 2026 Mar 26]. Disponible en: https:\/\/www.who.int\/publications\/i\/item\/9789240029200<\/li>\n\n\n\n<li>World Health Organization. WHO calls for safe and ethical AI for health [Internet]. Geneva: World Health Organization; 2023 May 16 [citado 2026 Mar 26]. Disponible en: https:\/\/www.who.int\/news\/item\/16-05-2023-who-calls-for-safe-and-ethical-ai-for-health<\/li>\n\n\n\n<li>Pan American Health Organization. Health Technology Assessment [Internet]. Washington (DC): PAHO; [citado 2026 Mar 26]. Disponible en: https:\/\/www.paho.org\/en\/topics\/health-technology-assessment<\/li>\n\n\n\n<li>Pan American Health Organization. How BRISA transformed Health Technology Assessment in the Americas: Celebrating 5,000 published reports [Internet]. Washington (DC): PAHO; 2025 Dec 24 [citado 2026 Mar 26]. Disponible en: https:\/\/www.paho.org\/en\/news\/24-12-2025-how-brisa-transformed-health-technology-assessment-americas-celebrating-5000<\/li>\n\n\n\n<li>Rosselli D, Quirland-Lazo C, Csan\u00e1di M, Ruiz de Castilla EM, Cisneros Gonz\u00e1lez N, Vald\u00e9s J, et al. HTA Implementation in Latin American Countries: Comparison of Current and Preferred Status. Value Health Reg Issues. 2017;14:20-27. doi:10.1016\/j.vhri.2017.02.004. Disponible en: https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/29254537\/<\/li>\n\n\n\n<li>Gilardino RE, Mej\u00eda A, Guar\u00edn D, Rey-Ares L, Perez A. Implementing Health Technology Assessments in Latin America: Looking at the Past, Mirroring the Future. A Perspective from the ISPOR Health Technology Assessment Roundtable in Latin America. Value Health Reg Issues. 2020;23:6-12. doi:10.1016\/j.vhri.2019.10.002. Disponible en: https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/31999988\/<\/li>\n\n\n\n<li>Justo N, Espinoza MA, Ratto B, Nicholson M, Rosselli D, Ovcinnikova O, et al. Real-World Evidence in Healthcare Decision Making: Global Trends and Case Studies From Latin America. Value Health. 2019;22(6):739-749. doi:10.1016\/j.jval.2019.01.014. Disponible en: https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/31198192\/<\/li>\n\n\n\n<li>Brasil. Minist\u00e9rio da Sa\u00fade. Comiss\u00e3o Nacional de Incorpora\u00e7\u00e3o de Tecnologias no Sistema \u00danico de Sa\u00fade. Submiss\u00e3o de propostas [Internet]. Bras\u00edlia: CONITEC; 2022 May 26 [actualizado 2025 Sep 2; citado 2026 Mar 26]. Disponible en: https:\/\/www.gov.br\/conitec\/pt-br\/assuntos\/submissao-de-propostas<\/li>\n\n\n\n<li>Brasil. Minist\u00e9rio da Sa\u00fade. Comiss\u00e3o Nacional de Incorpora\u00e7\u00e3o de Tecnologias no Sistema \u00danico de Sa\u00fade. Diretrizes metodol\u00f3gicas: diretriz de avalia\u00e7\u00e3o econ\u00f4mica. 2a ed. [Internet]. Bras\u00edlia: CONITEC; 2023 [citado 2026 Mar 26]. Disponible en: https:\/\/www.gov.br\/conitec\/pt-br\/midias\/artigos_publicacoes\/diretrizes\/diretrizes_metodologicas_diretriz_avaliacao_economica.pdf<\/li>\n\n\n\n<li>Instituto de Evaluaci\u00f3n Tecnol\u00f3gica en Salud. Manual para la elaboraci\u00f3n de evaluaciones econ\u00f3micas en salud [Internet]. Bogot\u00e1: IETS; 2014 Nov 13 [citado 2026 Mar 26]. Disponible en: https:\/\/www.iets.org.co\/manual-para-la-elaboracion-de-evaluaciones-economicas-en-salud\/<\/li>\n\n\n\n<li>Instituto de Evaluaci\u00f3n Tecnol\u00f3gica en Salud. Manual metodol\u00f3gico para la elaboraci\u00f3n de an\u00e1lisis de impacto presupuestal de tecnolog\u00edas en salud en Colombia. 2a ed. [Internet]. Bogot\u00e1: IETS; 2024 Jan 26 [citado 2026 Mar 26]. Disponible en: https:\/\/www.iets.org.co\/manual-metodologico-para-la-elaboracion-de-analisis-de-impacto-presupuestal-de-tecnologias-en-salud-en-colombia-segunda-edicion\/<\/li>\n\n\n\n<li>U.S. Food and Drug Administration. Considerations for the Use of Artificial Intelligence To Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products: Draft guidance for industry and other interested parties [Internet]. Silver Spring (MD): FDA; 2025 Jan [citado 2026 Mar 26]. Disponible en: https:\/\/www.fda.gov\/regulatory-information\/search-fda-guidance-documents\/considerations-use-artificial-intelligence-support-regulatory-decision-making-drug-and-biological<\/li>\n\n\n\n<li>Fleurence RL, Dawoud D, Bian J, Higashi MK, Wang X, Xu H, et al. ELEVATE-GenAI: Reporting Guidelines for the Use of Large Language Models in Health Economics and Outcomes Research: An ISPOR Working Group Report. Value Health. 2025;28(11):1611-1625. doi:10.1016\/j.jval.2025.06.018. Disponible en: https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/40653157\/<\/li>\n\n\n\n<li>Gu X, Zhang H, Patil D, Zafari Z, Slejko J, Onukwugha E. Use of Large Language Models to Extract Cost-Effectiveness Analysis Data: A Case Study. Value Health. 2025;28(11):1637-1645. doi:10.1016\/j.jval.2025.05.008. Disponible en: https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/40480458\/<\/li>\n\n\n\n<li>Hendrix N, Veenstra DL, Cheng M, Anderson NC, Verguet S. Assessing the Economic Value of Clinical Artificial Intelligence: Challenges and Opportunities. Value Health. 2022;25(3):331-339. doi:10.1016\/j.jval.2021.08.015. Disponible en: https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/35227443\/<\/li>\n\n\n\n<li>Academy of Managed Care Pharmacy. AMCP Format for Formulary Submissions. Version 5.0 [Internet]. Alexandria (VA): Academy of Managed Care Pharmacy; 2024 Apr [citado 2026 Mar 26]. Disponible en: https:\/\/www.amcp.org\/sites\/default\/files\/2024-04\/AMCP-Format-5.0-JMCP-web_0.pdf<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La Inteligencia Artificial acelera partes del expediente de valor, pero no reemplaza el juicio cl\u00ednico, econ\u00f3mico ni regulatorio. Su mayor utilidad est\u00e1 en ordenar evidencia, detectar vac\u00edos y adaptar el documento a cada pa\u00eds con trazabilidad.<\/p>","protected":false},"author":15,"featured_media":15534,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"_kad_blocks_custom_css":"","_kad_blocks_head_custom_js":"","_kad_blocks_body_custom_js":"","_kad_blocks_footer_custom_js":"","_kadence_starter_templates_imported_post":false,"_kad_post_transparent":"","_kad_post_title":"","_kad_post_layout":"","_kad_post_sidebar_id":"","_kad_post_content_style":"","_kad_post_vertical_padding":"","_kad_post_feature":"","_kad_post_feature_position":"","_kad_post_header":false,"_kad_post_footer":false,"_kad_post_classname":"","footnotes":""},"categories":[4,8],"tags":[848,854,852,849,844,97,847,850,851,36,818,141,845,846,31,440,853,829,836,843],"ppma_author":[747,842],"class_list":["post-15533","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog","category-sistema-de-salud","tag-accesoamedicamentos","tag-analisisdeimpactopresupuestal","tag-asuntosmedicos","tag-conitec","tag-economiadelasalud","tag-eps","tag-evaluaciondetecnologiassanitarias","tag-evaluacioneconomica","tag-evidenciadelmundoreal","tag-iets","tag-inteligenciaartificial","tag-ips","tag-latinoamerica","tag-marketaccess","tag-pagadores","tag-pharma","tag-regulacionsanitaria","tag-sistemadesalud","tag-transformaciondigital","tag-valuedossiers"],"taxonomy_info":{"category":[{"value":4,"label":"Blogs Publicados"},{"value":8,"label":"Sistema de Salud"}],"post_tag":[{"value":848,"label":"AccesoAMedicamentos"},{"value":854,"label":"AnalisisDeImpactoPresupuestal"},{"value":852,"label":"AsuntosMedicos"},{"value":849,"label":"CONITEC"},{"value":844,"label":"EconomiaDeLaSalud"},{"value":97,"label":"EPS"},{"value":847,"label":"EvaluacionDeTecnologiasSanitarias"},{"value":850,"label":"EvaluacionEconomica"},{"value":851,"label":"EvidenciaDelMundoReal"},{"value":36,"label":"IETS"},{"value":818,"label":"InteligenciaArtificial"},{"value":141,"label":"IPS"},{"value":845,"label":"Latinoamerica"},{"value":846,"label":"MarketAccess"},{"value":31,"label":"pagadores"},{"value":440,"label":"pharma"},{"value":853,"label":"RegulacionSanitaria"},{"value":829,"label":"SistemaDeSalud"},{"value":836,"label":"TransformacionDigital"},{"value":843,"label":"ValueDossiers"}]},"featured_image_src_large":["https:\/\/neuroeconomix.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Portada-blog-IA-en-Dossiers.png",640,427,false],"author_info":{"display_name":"Camilo Casta\u00f1eda","author_link":"https:\/\/neuroeconomix.com\/en\/author\/castaneda\/"},"comment_info":0,"category_info":[{"term_id":4,"name":"Blogs Publicados","slug":"blog","term_group":0,"term_taxonomy_id":4,"taxonomy":"category","description":"","parent":0,"count":251,"filter":"raw","cat_ID":4,"category_count":251,"category_description":"","cat_name":"Blogs Publicados","category_nicename":"blog","category_parent":0},{"term_id":8,"name":"Sistema de Salud","slug":"sistema-de-salud","term_group":0,"term_taxonomy_id":8,"taxonomy":"category","description":"","parent":0,"count":154,"filter":"raw","cat_ID":8,"category_count":154,"category_description":"","cat_name":"Sistema de Salud","category_nicename":"sistema-de-salud","category_parent":0}],"tag_info":[{"term_id":848,"name":"AccesoAMedicamentos","slug":"accesoamedicamentos","term_group":0,"term_taxonomy_id":848,"taxonomy":"post_tag","description":"","parent":0,"count":2,"filter":"raw"},{"term_id":854,"name":"AnalisisDeImpactoPresupuestal","slug":"analisisdeimpactopresupuestal","term_group":0,"term_taxonomy_id":854,"taxonomy":"post_tag","description":"","parent":0,"count":1,"filter":"raw"},{"term_id":852,"name":"AsuntosMedicos","slug":"asuntosmedicos","term_group":0,"term_taxonomy_id":852,"taxonomy":"post_tag","description":"","parent":0,"count":1,"filter":"raw"},{"term_id":849,"name":"CONITEC","slug":"conitec","term_group":0,"term_taxonomy_id":849,"taxonomy":"post_tag","description":"","parent":0,"count":1,"filter":"raw"},{"term_id":844,"name":"EconomiaDeLaSalud","slug":"economiadelasalud","term_group":0,"term_taxonomy_id":845,"taxonomy":"post_tag","description":"","parent":0,"count":1,"filter":"raw"},{"term_id":97,"name":"EPS","slug":"eps","term_group":0,"term_taxonomy_id":97,"taxonomy":"post_tag","description":"","parent":0,"count":43,"filter":"raw"},{"term_id":847,"name":"EvaluacionDeTecnologiasSanitarias","slug":"evaluaciondetecnologiassanitarias","term_group":0,"term_taxonomy_id":847,"taxonomy":"post_tag","description":"","parent":0,"count":2,"filter":"raw"},{"term_id":850,"name":"EvaluacionEconomica","slug":"evaluacioneconomica","term_group":0,"term_taxonomy_id":850,"taxonomy":"post_tag","description":"","parent":0,"count":2,"filter":"raw"},{"term_id":851,"name":"EvidenciaDelMundoReal","slug":"evidenciadelmundoreal","term_group":0,"term_taxonomy_id":851,"taxonomy":"post_tag","description":"","parent":0,"count":2,"filter":"raw"},{"term_id":36,"name":"IETS","slug":"iets","term_group":0,"term_taxonomy_id":36,"taxonomy":"post_tag","description":"","parent":0,"count":15,"filter":"raw"},{"term_id":818,"name":"InteligenciaArtificial","slug":"inteligenciaartificial","term_group":0,"term_taxonomy_id":818,"taxonomy":"post_tag","description":"","parent":0,"count":2,"filter":"raw"},{"term_id":141,"name":"IPS","slug":"ips","term_group":0,"term_taxonomy_id":141,"taxonomy":"post_tag","description":"","parent":0,"count":27,"filter":"raw"},{"term_id":845,"name":"Latinoamerica","slug":"latinoamerica","term_group":0,"term_taxonomy_id":844,"taxonomy":"post_tag","description":"","parent":0,"count":2,"filter":"raw"},{"term_id":846,"name":"MarketAccess","slug":"marketaccess","term_group":0,"term_taxonomy_id":846,"taxonomy":"post_tag","description":"","parent":0,"count":2,"filter":"raw"},{"term_id":31,"name":"pagadores","slug":"pagadores","term_group":0,"term_taxonomy_id":31,"taxonomy":"post_tag","description":"","parent":0,"count":4,"filter":"raw"},{"term_id":440,"name":"pharma","slug":"pharma","term_group":0,"term_taxonomy_id":440,"taxonomy":"post_tag","description":"","parent":0,"count":3,"filter":"raw"},{"term_id":853,"name":"RegulacionSanitaria","slug":"regulacionsanitaria","term_group":0,"term_taxonomy_id":853,"taxonomy":"post_tag","description":"","parent":0,"count":2,"filter":"raw"},{"term_id":829,"name":"SistemaDeSalud","slug":"sistemadesalud","term_group":0,"term_taxonomy_id":829,"taxonomy":"post_tag","description":"","parent":0,"count":2,"filter":"raw"},{"term_id":836,"name":"TransformacionDigital","slug":"transformaciondigital","term_group":0,"term_taxonomy_id":836,"taxonomy":"post_tag","description":"","parent":0,"count":2,"filter":"raw"},{"term_id":843,"name":"ValueDossiers","slug":"valuedossiers","term_group":0,"term_taxonomy_id":843,"taxonomy":"post_tag","description":"","parent":0,"count":2,"filter":"raw"}],"authors":[{"term_id":747,"user_id":15,"is_guest":0,"slug":"castaneda","display_name":"Camilo Casta\u00f1eda","avatar_url":"https:\/\/neuroeconomix.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/camilo-castaneda-profile-150x150.png","0":null,"1":"","2":"","3":"","4":"","5":"","6":"","7":"","8":""},{"term_id":842,"user_id":24,"is_guest":0,"slug":"plasalvia","display_name":"Pieralessandro Lasalvia","avatar_url":"https:\/\/neuroeconomix.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/pier-lasalvia-profile-150x150.png","0":null,"1":"","2":"","3":"","4":"","5":"","6":"","7":"","8":""}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/neuroeconomix.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15533","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/neuroeconomix.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/neuroeconomix.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/neuroeconomix.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/15"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/neuroeconomix.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=15533"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/neuroeconomix.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15533\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":15535,"href":"https:\/\/neuroeconomix.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15533\/revisions\/15535"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/neuroeconomix.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/15534"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/neuroeconomix.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15533"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/neuroeconomix.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=15533"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/neuroeconomix.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=15533"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/neuroeconomix.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/ppma_author?post=15533"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}