Reddit'teki Kullanıcılar Bir Şeyler Keşfediyor: Bilim Dünyası Dinliyor

Şöyle bir düşün: Milyonlarca insan aslında kendi üzerinde devasa bir deney yapıyor, detayları Reddit'te paylaşıyor ve şimdi araştırmacılar bu paylaşımları ciddiye almaya başladı.

Araştırmacılar Gerçekten Dinlemeye Başladı

GLP-1 ilaçlarını bir süredir takip ediyorum ve online tartışmaların ilaç reklamlarında gördüklerimizden çok daha karmaşık olduğunu söyleyebilirim. Söz konusu reklamlar, çayırlarda koşan mutlu insanlara eşlik eden, yan etkileri hızla sayan o sesler.

Pennsylvania Üniversitesi'nden bir araştırma ekpi tam da bunu ölçmeye karar verdi. Yapay zeka kullanarak semaglutid (Ozempic, Wegovy) ve tirzepatid (Mounjaro, Zepbound) hakkında konuşan neredeyse 70.000 kullanıcının 400.000'den fazla Reddit gönderisini incelediler. Beş yıllık veri. Demek istediğim, bu araştırmacılar gece geç saatlerde Reddit'te epey vakit geçirmiş.

Resmi Belgelerde Yer Almayan Yan Etkiler

İşte burası ilginçleşiyor. Yapay zeka, hastaların sıkça bahsettiği ancak resmi belgelerde pek ön plana çıkmayan iki kategori belirledi:

• Üreme sistemi değişiklikleri — adet düzensizlikleri dahil
• Isı ile ilgili sorunlar — üşüme ve ateş basmaları gibi

Araştırmaya katılan Reddit kullanıcılarının yaklaşık %4'ü adet düzensizliğinden bahsetmiş. Araştırmacılar, yalnızca kadın kullanıcılara bakıldığında bu oranın çok daha yüksek olacağını belirtiyor. Isı konusuysa, insanlar normal yan etki tartışmalarının ötesine geçen şekillerde olağandışı soğukluk veya ateş basması yaşadıklarını anlatıyordu.

Ve bu nokta kritik: bu, ilaçların bu sorunlara neden olduğu anlamına gelmiyor. Anlam şu: birçok gerçek insan bunları yaşıyor ve internette konuşuyor. Araştırmacılar dikkatli davranıyor, biz de öyle yapalım.

Klinik Deneyler Neden Her Şeyi Anlatmıyor?

Beni düşündüren kısım burası. Klinik deneyler vazgeçilmez — ilaçların işe yaradığını ve genel olarak güvenli olduğunu onlar sayesinde biliyoruz. Ama şöyle bir gerçek var: bu deneyler belirli sorulara cevap vermek için tasarlanıyor, bir ilacı kullanan kişide başına gelebilecek her tuhaf şeyi yakalamak için değil.

Araştırmacı Lyle Ungar'ın dediği gibi, "Klinik deneyler genellikle ilaçların en tehlikeli yan etkilerini belirler. Ancak hastaların en çok kaygılandığı belirtileri bulmakta başarısız kalabilir."

Düşünün: Bir klinik deneydesiniz ve utandırıcı ya da alışılmadık bir şey yaşıyorsunuz, bunu söyleyecek misiniz? Belki. Ama saat 02.00'de Reddit'te tanımadığınız insanlarla garip belirtileriniz üzerine dertleşiyorsanız? Evet, bu kesinlikle olacak bir şey.

İnternet Bir Mahalle Dedikodusi Gibi

Bu benzetmeyi sevdim. Ungar, online hasta topluluklarını "bir mahalle dedikodusu gibi çalışan" yapılar olarak tanımlıyor. İnsanlar gerçek zamanlı olarak notları karşılaştırıyor, doktor ziyaretlerinde veya resmi raporlarda nadiren yer bulan deneyimleri paylaşıyor.

Bu hem güzel hem de endişe verici bir durum. Bir yandan akran desteği gerçekten değerli. Zor bir ilaç yolculuğunda aynı süreçten geçen bir topluluğun olması anlamlı bir şey. Öte yandan, anekdot kanıt tıbbi kanıt değil ve internet yanlış bilgiyi olduğu kadar yararlı bilgiyi de yayabilir.

Yapay Zeka İmkansızı Mümkün Kılıyor

Beni gerçekten heyecanlandıran teknik kısım burası. Eskiden insanların belirtilerinden bahsetme biçimini standart tıbbi terminolojiyle eşleştirmek inanılmaz emek gerektiren bir işti. Birisi "her zaman üşüyorum" diyebilir, bir sağlık profesyoneli bunu "soğuğa tahammülsüzlük" veya "termoregülasyon bozukluğu" olarak kategorize edebilirdi.

Araştırmacılar belirtileri sınıflandırmak için MedDRA (Düzenleyici Faaliyetler için Tıbbi Sözlük) kullanıyor. Günlük dili bu standart kategorilere eşleştirmenin eski yolu? Oldukça yavaş ve manuel. Ancak büyük dil modelleri bunu artık büyük ölçekte yapabiliyor ve Penn ekibi tam da bunu yaptı.

Sizin ve Doktorunuz İçin Ne Anlama Geliyor

Benim yorumum şu: bu bir araç, uygun tıbbi bakımın yerine geçen bir şey değil. Ama kullanışlı bir araç.

Bir GLP-1 ilacı kullanıyorsanız ve size tuhaf gelen bir şey yaşıyorsanız — adet döngünüzde değişiklik, ısı hassasiyeti ya da başka bir şey — bu araştırma bunu sizin uydurduğunuzu göstermiyor. Birçok başka insan benzer şeyler yaşıyor. Bu, ilacın sizin için kötü veya yanlış olduğu anlamına gelmiyor, ama sağlık sağlayıcınızla gerçek bir konuşma yapmaya değer olduğu anlamına geliyor.

Tıp camiası için de burada güçlü bir şey var. Sosyal medya, geleneksel araştırmalardan daha hızlı hareket eden, gerçek dünya verisi sağlayan tuhaf, karmaşık ve bazen toksik bir kaynak olabilir. Bir ilaç niş pazardan ana akıma günde birkaç saat içinde geçtiğinde, geleneksel klinik zaman çizelgeleri yetişemiyor.

Sonuç

Sağlık hizmetlerinde tuhaf bir dönemde yaşıyoruz. Hastalar giderek daha bağlantılı, giderek daha sesli ve kendi deneyimleri hakkında veri paylaşımında giderek daha istekli. Yapay zeka artık bu gürültüdeki kalıpları çözmeye yetecek kadar gelişmiş.

Bu, düzgün araştırmanın yerini tutmuyor ama belki daha iyi sorular sormamıza yardımcı olabilir. Ve açıkçası? Bu oldukça ilginç bir şey.

Kaynak: ScienceDaily