AI ने 400,000 रेडिट पोस्ट में खोजे ओज़ेम्पिक जैसी दवाओं के छिपे दुष्प्रभाव

पेन्सिल्वेनिया विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की मदद से 400,000 से अधिक रेडिट पोस्ट खंगाली। उन्होंने जीएलपी-1 दवाओं के ऐसे दुष्प्रभाव सामने लाए जो क्लिनिकल ट्रायल या आधिकारिक नियामक जानकारी में पूरी तरह दर्ज नहीं हैं। नेचर हेल्थ पत्रिका में प्रकाशित इस अध्ययन में सेमाग्लूटाइड (ओज़ेम्पिक, वेगोवी, राइबेल्सस) और टिरज़ेपेटाइड (माउंजारो, ज़ेपबाउंड) पर चर्चा करने वाले करीब 70,000 रेडिट उपयोगकर्ताओं को शामिल किया गया। इनकी पांच साल से अधिक की पोस्ट का विश्लेषण किया गया।

दो तरह के लक्षण खास तौर पर ध्यान खींचते हैं। मासिक धर्म चक्र में बदलाव सहित प्रजनन संबंधी लक्षण, और ठंड लगने व अचानक गर्मी की लहर जैसी शरीर के तापमान से जुड़ी समस्याएं। अध्ययन में शामिल रेडिट उपयोगकर्ताओं में से करीब 4% ने मासिक धर्म में अनियमितता की शिकायत की। शोधकर्ताओं का कहना है कि केवल महिलाओं के नमूने में यह आंकड़ा और भी अधिक होता। शोध टीम ने स्पष्ट किया कि यह सिर्फ एक संबंध दिखाता है, यह प्रमाण नहीं कि इन दवाओं की वजह से ये लक्षण हुए।

"मतली जैसे कुछ दुष्प्रभाव पहले से जाने-पहचाने हैं, और इससे पता चलता है कि हमारी विधि असली संकेत पकड़ रही है," शरथ चंद्र गुंटुकु ने कहा। वे पेन इंजीनियरिंग में कंप्यूटर एंड इन्फॉर्मेशन साइंस के रिसर्च एसोसिएट प्रोफेसर और अध्ययन के वरिष्ठ लेखक हैं। अध्ययन में शामिल करीब 44% उपयोगकर्ताओं ने कम से कम एक दुष्प्रभाव बताया, जिनमें पाचन संबंधी समस्याएं सबसे आम रहीं।

मेडिकल डिक्शनरी फॉर रेगुलेटरी एक्टिविटीज़ (MedDRA) जैसी मानकीकृत चिकित्सा शब्दावली मरीजों के लक्षणों को वर्गीकृत करने में मदद करती है। रोज़मर्रा की भाषा में लिखे लक्षणों को इस शब्दावली में बदलना पहले इतने बड़े पैमाने पर करना बहुत मेहनत का काम था। GPT और जेमिनी जैसे बड़े भाषा मॉडल अब शोधकर्ताओं को बड़ी मात्रा में अनौपचारिक टेक्स्ट तेज़ी से प्रोसेस करने में मदद करते हैं, पहले लेखक नील सहगल ने बताया। सह-लेखक लाइल अंगर ने 2011 में ही दवाओं के दुष्प्रभाव खोजने के लिए सोशल मीडिया का इस्तेमाल करना शुरू कर दिया था।

शोधकर्ताओं ने आगाह किया कि जीएलपी-1 दवाएं लेने वाली पूरी आबादी की तुलना में रेडिट उपयोगकर्ता अधिक युवा, अधिक पुरुष और अधिक अमेरिका-आधारित होते हैं। इसलिए ये नतीजे पूरी आबादी का प्रतिनिधित्व नहीं करते। टीम ने कहा कि सुरक्षा जांचने के लिए क्लिनिकल ट्रायल ही सबसे भरोसेमंद तरीका बने रहेंगे। लेकिन जब कोई दवा सीमित इस्तेमाल से व्यापक इस्तेमाल की ओर बढ़ती है, तो ऑनलाइन बातचीत औपचारिक अध्ययनों से कहीं तेज़ी से मरीजों की चिंताओं को सामने ला सकती है।