A ferramenta de IA pode digitalizar as mídias sociais em busca de riscos ocultos à saúde

Uma nova ferramenta de inteligência artificial pode digitalizar dados de mídia social para descobrir eventos adversos associados aos produtos de saúde do consumidor, de acordo com um estudo publicado no The Open Access Journal PLOS Health Digital Por John Ayers da Universidade da Califórnia, San Diego, EUA e colegas.

A constante vigilância pós-mercado da segurança dos produtos de consumo é crucial para a saúde e a segurança pública. No entanto, os sistemas atuais de relatórios de eventos adversos (EA) para medicamentos prescritos e dispositivos médicos aprovados dependem de envios voluntários de médicos e fabricantes à Food and Drug Administration dos EUA.

O rápido crescimento dos produtos de saúde do consumidor, como produtos derivados de maconha e suplementos alimentares, levou à necessidade de novos sistemas de detecção de EA.

No novo estudo, os pesquisadores testaram a eficácia de uma nova ferramenta automatizada de aprendizado de máquina, “Waldo”, que pode peneirar o texto da mídia social para encontrar descrições de consumidores de eventos adversos. A ferramenta foi testada em sua capacidade de digitalizar postagens do Reddit para encontrar Aes de produtos derivados de cannabis.

Quando comparado às anotações de EA humanas de um conjunto de postos do Reddit, o Waldo teve uma precisão de 99,7%, muito melhor do que um chatbot de chatgpt de uso geral que recebeu o mesmo conjunto de postagens.

Em um conjunto de dados mais amplo de 437.132 postos do Reddit, Waldo identificou 28.832 relatórios potenciais de danos. Quando os pesquisadores validaram manualmente uma amostra aleatória desses posts, descobriram que 86% eram verdadeiros AES. A equipe criou o Waldo Open Source para que qualquer um-pesquisadores, médicos ou reguladores-possa usá-lo.

“Waldo representa um avanço significativo na detecção de AE ​​baseada em mídia social, alcançando o desempenho superior em comparação com as abordagens existentes”, dizem os autores. “Além disso, a abordagem automatizada do Waldo possui ampla aplicabilidade além de produtos derivados de cannabis para outros produtos de saúde do consumidor que também não têm supervisão regulatória”.

O principal autor Karan Desai diz: “Waldo mostra que as experiências de saúde que as pessoas compartilham on-line não são apenas ruídos, são valiosos sinais de segurança. Ao capturar essas vozes, podemos surgir danos danos do mundo real que são invisíveis aos sistemas de relatórios tradicionais”.

John Ayers acrescenta: “Este projeto destaca como as ferramentas de saúde digital podem transformar a vigilância pós-mercado. Ao fazer de uma fonte aberta do Waldo, estamos garantindo que qualquer pessoa, de reguladores a médicos, possa usá-lo para proteger os pacientes”.

O segundo autor, Vijay Tiyyala, observa: “De uma perspectiva técnica, demonstramos que um modelo cuidadosamente treinado como Roberta pode superar os chatbots de ponta para detecção de AE. A precisão de Waldo foi surpreendente e encorajadora”.

“Ao democratizar o acesso a Waldo, a equipe espera acelerar a ciência aberta e melhorar a segurança dos pacientes”.