MADRID, 1 Oct. (EUROPA PRESS) -
Una nueva herramienta de inteligencia artificial puede escanear datos de redes sociales para descubrir eventos adversos asociados con productos de salud para el consumidor, según un estudio de la Universidad de California en San Diego (Estados Unidos), publicado en 'PLOS Digital Health'.
La vigilancia constante de la seguridad de los productos de consumo tras su comercialización es crucial para la salud y la seguridad públicas. Sin embargo, los sistemas actuales de notificación de eventos adversos para medicamentos y dispositivos médicos con receta aprobados dependen de la presentación voluntaria de informes por parte de médicos y fabricantes a la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA). El rápido crecimiento de los productos de salud para el consumidor, como los derivados del cannabis y los suplementos dietéticos, ha generado la necesidad de nuevos sistemas de detección de eventos adversos.
En el nuevo estudio, los investigadores probaron la eficacia de "Waldo", una nueva herramienta de aprendizaje automático automatizada que puede filtrar textos en redes sociales para encontrar descripciones de eventos adversos de consumidores. Se probó la capacidad de la herramienta para analizar publicaciones de Reddit y detectar eventos adversos (EA) de productos derivados del cannabis.
Al comparar las anotaciones humanas de EA de un conjunto de publicaciones de Reddit, Waldo tuvo una precisión del 99,7%, mucho mejor que la de un chatbot de ChatGPT de propósito general al que se le asignó el mismo conjunto de publicaciones. En un conjunto de datos más amplio de 437.132 publicaciones de Reddit, Waldo identificó 28.832 posibles informes de daños. Al validar manualmente una muestra aleatoria de estas publicaciones, los investigadores descubrieron que el 86% eran EA reales. El equipo ha abierto el código de Waldo para que cualquier persona (investigadores, médicos o reguladores) pueda usarlo.
"Waldo representa un avance significativo en la detección de EA a través de redes sociales, logrando un rendimiento superior al de los métodos existentes", atestiguan los autores. "Además, el enfoque automatizado de Waldo tiene una amplia aplicabilidad más allá de los productos derivados del cannabis, abarcando otros productos de salud para el consumidor que también carecen de supervisión regulatoria".
El autor principal, Karan Desai, acuña: "Waldo demuestra que las experiencias de salud que las personas comparten en línea no son solo ruido, sino valiosas señales de seguridad. Al captar estas voces, podemos sacar a la luz daños reales que son invisibles para los sistemas de denuncia tradicionales". Al democratizar el acceso a Waldo, el equipo espera acelerar la ciencia abierta y mejorar la seguridad de los pacientes.
