Inteligencia artificial revela efectos secundarios ocultos de Ozempic en Reddit

La popularidad de los medicamentos para la pérdida de peso y control de la diabetes, como el semaglutide y el tirzepatide, ha transformado el tratamiento de la obesidad. Recientemente, investigadores de la Universidad de Pennsylvania utilizaron inteligencia artificial para examinar más de 400,000 publicaciones en Reddit, descubriendo que los usuarios de estos medicamentos mencionaron síntomas inesperados que no siempre se reflejan en los ensayos clínicos o en la documentación oficial de los fármacos.

El estudio, publicado en Nature Health, abarcó más de cinco años y casi 70,000 usuarios. Los hallazgos resaltaron síntomas como irregularidades menstruales, escalofríos y cambios de temperatura, que merecen una atención científica más cercana.

El profesor Sharath Chandra Guntuku, autor principal del estudio, destacó: "Algunos efectos secundarios, como las náuseas, son bien conocidos, lo que indica que el método está capturando una señal real. Los síntomas menos reportados provienen de los pacientes mismos y podrían ser relevantes para los clínicos".

El profesor Lyle Ungar, coautor del estudio, mencionó que las redes sociales pueden ofrecer información sobre preocupaciones que los pacientes no siempre expresan durante las visitas médicas. "Los ensayos clínicos generalmente identifican los efectos secundarios más peligrosos, pero pueden no captar los síntomas que preocupan más a los pacientes".

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Los investigadores enfatizaron que el estudio no demuestra que los medicamentos causen los síntomas discutidos en línea, pero sí indican patrones que podrían justificar una investigación adicional. Neil Sehgal, autor principal y estudiante de doctorado, afirmó: "Casi el 4% de los usuarios de Reddit en nuestra muestra reportaron irregularidades menstruales, lo que sería aún más alto en una muestra solo femenina. Creemos que es una señal que vale la pena investigar".

Este trabajo se basa en años de investigación sobre cómo las conversaciones en línea pueden ayudar a identificar efectos secundarios de los medicamentos. Ungar fue parte de uno de los primeros proyectos que exploró el contenido generado por los usuarios para detectar reacciones adversas en 2011.

"Las comunidades de pacientes en línea funcionan como un 'telégrafo' de vecindario, donde las personas que usan estos medicamentos intercambian notas en tiempo real, compartiendo experiencias que rara vez se discuten durante una consulta médica".

Los investigadores argumentan que a medida que las plataformas de redes sociales se expanden, estas discusiones se convierten en una fuente cada vez más valiosa de información relacionada con la salud, aunque la recolección y análisis de datos se ha vuelto más complicado con el tiempo.

Los ensayos clínicos son el estándar de oro, pero, según Guntuku, "por diseño, son lentos. Este tipo de análisis puede avanzar mucho más rápido, lo cual es crucial cuando un medicamento pasa de ser un nicho a algo generalizado casi de la noche a la mañana".

Modelos de lenguaje grandes aceleran la detección de efectos secundarios

Un desafío importante al estudiar discusiones de salud en línea ha sido la escala. Las personas describen síntomas de diversas maneras, dificultando la comparación sistemática de publicaciones en redes sociales con la terminología médica estandarizada utilizada por los clínicos.

El surgimiento de modelos de lenguaje grandes, como GPT y Gemini, ha cambiado esta situación. Los investigadores informaron que estos sistemas de IA ahora permiten procesar enormes cantidades de discusiones en línea de manera más rápida y consistente.

Se observó que aproximadamente el 44% de los usuarios en el estudio mencionaron al menos un efecto secundario, siendo los problemas gastrointestinales los más comunes. Sin embargo, lo que más llamó la atención fueron los síntomas que podrían no estar completamente representados en el etiquetado actual de los medicamentos o en los sistemas de reporte de eventos adversos estándar.

Casi el 4% de los usuarios que reportaron efectos secundarios también describieron síntomas reproductivos, como ciclos menstruales irregulares y sangrado intermenstrual. Otros reportaron síntomas relacionados con la temperatura, como escalofríos y sensaciones similares a fiebre. La fatiga también emergió como una de las quejas más discutidas, ocupando el segundo lugar entre los síntomas reportados por los usuarios de Reddit.

Los investigadores buscan expandir el análisis más allá de Reddit

El equipo espera que los hallazgos alienten a científicos y proveedores de salud a prestar más atención a los tipos de efectos secundarios que los pacientes discuten en línea. "Son claramente preocupaciones que están en la mente de los pacientes y eso merece atención".

Los investigadores también planean ampliar el análisis más allá de Reddit y de comunidades de habla inglesa para determinar si patrones similares aparecen en otras plataformas de redes sociales y poblaciones a nivel mundial.

Finalmente, los investigadores creen que el análisis asistido por IA de las conversaciones en redes sociales podría convertirse en una herramienta importante para identificar preocupaciones emergentes sobre medicamentos y tendencias de bienestar mucho antes de lo que permiten los sistemas tradicionales.

Este estudio fue realizado en la Universidad de Pennsylvania School of Engineering and Applied Science. Los autores no reportan financiamiento externo. Tronieri reporta haber recibido una subvención iniciada por un investigador, en nombre de la Universidad de Pennsylvania, de Novo Nordisk y honorarios de consultoría de Currax Pharmaceuticals, LLC. Los otros autores no reportan conflictos de interés.