Sygnał w szumie
Przeanalizowali 400 000 wiadomości. Prawie 70 000 użytkowników. Pięć lat cyfrowych śladów. Naukowcy z Uniwersytetu Pensylwanii wykorzystali sztuczną inteligencję do zbadania tych danych, szukając skutków ubocznych leków GLP-1, takich jak Ozempic i Wegovy. Nie zapoznali się z raportami z badań klinicznych. Spojrzeli na Reddita.
„Niektóre ze zidentyfikowanych przez nas skutków ubocznych… pokazują, że metoda odbiera prawdziwy sygnał” – zauważyła Shara Chandra Guntuku. „Te niedostatecznie zgłaszane objawy są spontanicznymi wskazówkami pochodzącymi od samych pacjentów”.
Mdłości? To jest znane. Nudny. Ale czego nie ma na etykiecie przepisu? To tam ukrył się sygnał.
Lyle Ungar, współautor badania, zwraca uwagę, że badania kliniczne mają martwe punkty. Z pewnością identyfikują niebezpieczne rzeczy. Ale tęsknią za tym, co naprawdę dotyczy pacjentów. Media społecznościowe nie są idealne: są zniekształcone, chaotyczne, ale dzięki ogromowi danych ujawniają niepokoje, które przedostają się przez szczelinę dziesięciominutowej wizyty u lekarza.
Dlaczego hipoteza nie jest faktem
Nie myl kart. Nie jest to dowód na to, że narkotyki powodują szkody.
Neil Sehgal, pierwszy autor badania, wyraził się co do tego bardzo jasno. Nie mogą twierdzić, że GLP-1 spowodował te problemy. Jednak prawie 4% użytkowników w próbie zgłosiło nieregularne miesiączki. Jeśli przefiltrujesz próbę wyłącznie według kobiet, liczba ta będzie znacznie wyższa. Jest to liczba warta badań.
„Uważamy to za sygnał” – powiedział Sehgal. „Sygnał warty zbadania.”
W istocie nie jest to nowa metodologia. Ungar zaczął przeszukiwać Internet w poszukiwaniu niepożądanych reakcji na leki już w 2011 roku. Internet działa jak sąsiedzkie plotki. Osoby objęte konkretnym leczeniem wymieniają się notatkami w czasie rzeczywistym. Dzielą się tym, co rzadko mówi się lekarzowi w białym fartuchu w sterylnym gabinecie.
Testy są powolne. Rozmyślnie. Leki z niszy stają się sensacją z dnia na dzień, zanim długoterminowe dane zdążą wyschnąć. Dyskusje w Internecie toczą się z prędkością myśli.
Duża sztuczna inteligencja do dużych problemów
Skala jest problemem.
Jak dopasować wyrażenia takie jak „dziwnie czuję się w brzuchu” lub „jest mi tak zimno, że to dziwne” ze standardowymi kodami medycznymi? Wcześniej było to prawie niemożliwe. Zmieniły to duże modele językowe. Sztuczna inteligencja, taka jak GPT i Gemini, może przetwarzać miliony postów, normalizując slang i panikę w jednolite punkty danych.
Nie oznacza to, że użytkownik Reddita jest reprezentatywny. Są to młodsi, częściej mężczyźni i przeważnie pochodzą ze Stanów Zjednoczonych. Jednak gdy sztuczna inteligencja zebrała raporty, około 44% użytkowników wspomniało o efekcie ubocznym. Dolegliwości żołądkowo-jelitowe? Na szczycie listy. Oczekiwany.
Ale co się wyróżniało? Czego brakowało w standardowych ostrzeżeniach.
Co się właściwie pojawia?
To są subtelne rzeczy.
Prawie 4% ankietowanych opisało niepowodzenia rozrodu. Zły cykl. Krwawienie między miesiączkami. Ciężkie krwawienie. Potem przychodzi temperatura. Dreszcze. Uczucie zimna, choć powinno być ciepło. Uderzenia gorąca.
Zmęczenie zajęło drugie miejsce pod względem częstotliwości. Badania kliniczne nie zwracały na nią uwagi. Pacjenci cały czas o tym mówią.
Jena Shaw Tronieri dostarcza fizjologicznej wskazówki, a nie przyczyny. Podwzgórze. Leki te wpływają na część mózgu regulującą hormony, temperaturę i energię.
„Nie oznacza to, że leki powodują takie objawy” – wyjaśniła. „Sugeruje to jednak, że raporty te zasługują na bardziej systematyczne badania”.
Czy zatem lek powoduje spustoszenie w termostacie organizmu? Może. Może pacjentom jest po prostu zimno. Jeszcze nie wiemy. Ale istnieje korelacja. Rozmowa trwa.
Następny krok
Naukowcy chcą spojrzeć poza amerykańską bańkę. Chcą rozszerzyć działalność poza kraje anglojęzyczne. Czy użytkownik w Londynie lub Tokio doświadcza tego samego rozregulowania temperatury? Czy próba globalna wykazuje te same wzorce miesiączki?
Nie do końca wiemy, czy Reddit jest „kanarkiem w kopalni węgla” dla wszystkich, czy tylko dla pewnego typu osób, które podglądają r/loseit lub r/Ozempic w Ameryce.
Ponadto rośnie liczba narkotyków nieuregulowanych. Peptydy do wstrzykiwań. Substancje sprzedawane bez nadzoru FDA. Jest prawdopodobne, że Reddit i TikTok będą pierwszymi miejscami, w których skutki uboczne takich środków pojawią się szybciej niż jakakolwiek agencja rządowa może mrugnąć.
Guntuku nazywa to wartością prędkości. Tradycyjne systemy to kotwice. Analiza AI w mediach społecznościowych to sprint. Może to nie być dokładne. Może być głośno. Ale jest szybki. A czasami wiedza o tym, co dzieje się teraz, jest lepsza niż wiedza dokładnie, co wydarzyło się dwa lata temu.
