Inteligência artificial analisa 400.000 posts do Reddit e encontra efeitos colaterais ocultos do Ozempic

Uma análise feita por inteligência artificial no Reddit revelou efeitos colaterais surpreendentes associados a medicamentos populares para perda de peso — incluindo alterações menstruais, calafrios e fadiga inexplicável.

Por University of Pennsylvania School of Engineering and Applied Science com informações de Science Daily.

Medicamentos populares para perda de peso e diabetes, como a semaglutida e a tirzepatida, transformaram o tratamento da obesidade e o controle da glicemia. Agora, pesquisadores da Universidade da Pensilvânia afirmam que a inteligência artificial também pode ajudar a identificar efeitos colaterais que os pacientes discutem online, mas que nem sempre são totalmente refletidos em ensaios clínicos ou na documentação oficial dos medicamentos.

Em um novo estudo publicado na Nature Health, pesquisadores analisaram mais de 400.000 postagens do Reddit escritas por quase 70.000 usuários ao longo de mais de cinco anos. Suas descobertas destacaram vários sintomas comumente discutidos, incluindo alguns que podem merecer maior atenção científica, como irregularidades menstruais e queixas relacionadas à temperatura, como calafrios e ondas de calor.

“Alguns dos efeitos colaterais que encontramos, como náuseas, são bem conhecidos, e isso mostra que o método está captando um sinal real”, diz Sharath Chandra Guntuku, professor associado de pesquisa em Ciência da Computação e Informação (CIS) na Penn Engineering e autor sênior do estudo. “Os sintomas subnotificados são pistas que vieram dos próprios pacientes, espontaneamente, e os médicos poderiam potencialmente dar atenção a elas.”

Lyle Ungar, professor de Sistemas de Informação e coautor do estudo, afirma que as redes sociais podem oferecer informações sobre preocupações que os pacientes nem sempre mencionam durante as consultas médicas.

“Os ensaios clínicos geralmente identificam os efeitos colaterais mais perigosos dos medicamentos“, diz Ungar. “Mas eles podem não conseguir identificar quais sintomas mais preocupam os pacientes; embora as redes sociais não sejam necessariamente representativas, uma grande quantidade de publicações pode refletir preocupações adicionais.”

Inteligência Artificial e Reddit Revelam Preocupações Emergentes sobre o GLP-1

Os pesquisadores enfatizam que o estudo não prova que os medicamentos causaram os sintomas discutidos online. Em vez disso, as descobertas apontam para padrões que podem justificar uma investigação mais aprofundada.

“Não podemos afirmar que os GLP-1s sejam de fato a causa desses sintomas”, diz Neil Sehgal, primeiro autor do estudo e doutorando em CIS orientado por Guntuku e Ungar. “Mas quase 4% dos usuários do Reddit em nossa amostra relataram irregularidades menstruais, uma porcentagem ainda maior em uma amostra composta apenas por mulheres. Acreditamos que esse seja um sinal que vale a pena investigar.”

O estudo baseia-se em anos de trabalho que examinaram conversas online em busca de pistas sobre efeitos colaterais de medicamentos. Ungar participou de um dos primeiros projetos a analisar conteúdo da internet gerado por usuários em busca de relatos de reações adversas a medicamentos, em 2011.

“As comunidades online de pacientes funcionam muito como um boca a boca entre vizinhos”, diz Ungar. “As pessoas que convivem com esses medicamentos trocam informações umas com as outras em tempo real, compartilhando experiências que raramente chegam a uma consulta médica ou a um relatório oficial.”

Com a expansão das plataformas de mídia social, pesquisadores afirmam que essas discussões se tornaram uma fonte cada vez mais valiosa de informações relacionadas à saúde, embora a coleta e a análise dos dados tenham se tornado mais difíceis ao longo do tempo.

“Os ensaios clínicos são o padrão ouro, mas, por natureza, são lentos”, diz Guntuku. “Esta solução não substitui os ensaios clínicos, mas pode ser muito mais rápida, e essa velocidade é crucial quando um medicamento passa de nicho para o mercado convencional quase da noite para o dia.”

Modelos de linguagem de grande porte aceleram a detecção de efeitos colaterais.

Um dos principais desafios no estudo de discussões sobre saúde online tem sido a escala. As pessoas descrevem os sintomas de muitas maneiras diferentes, o que dificulta a comparação sistemática de postagens em mídias sociais com a terminologia médica padronizada do Dicionário Médico para Atividades Regulatórias (MedDRA), que os médicos usam para classificar os sintomas.

O surgimento de grandes modelos de linguagem, como o GPT e o Gemini, mudou esse cenário. Segundo os pesquisadores, esses sistemas de IA agora permitem processar enormes quantidades de discussões online com muito mais rapidez e consistência.

“Os grandes modelos de linguagem tornaram possível realizar esse tipo de análise muito mais rapidamente, com um nível de padronização que antes era difícil de alcançar”, afirma Sehgal.

Embora os usuários do Reddit não representem perfeitamente a população em geral, por tenderem a ser mais jovens, predominantemente do sexo masculino e residirem desproporcionalmente nos Estados Unidos, muitos dos sintomas relatados coincidiram com efeitos colaterais já conhecidos da semaglutida e da tirzepatida. Cerca de 44% dos usuários no estudo mencionaram pelo menos um efeito colateral, sendo os problemas gastrointestinais os mais comuns.

Sintomas inesperados relatados por usuários de GLP-1

O que chamou a atenção dos pesquisadores foram os sintomas que podem não estar totalmente representados nas bulas atuais dos medicamentos ou nos sistemas padrão de notificação de eventos adversos.

Quase 4% dos usuários que relataram efeitos colaterais também descreveram sintomas reprodutivos, incluindo ciclos menstruais irregulares, sangramento intermenstrual e sangramento intenso.

Outros usuários relataram sintomas relacionados à temperatura, como calafrios, sensação de frio, ondas de calor e sensação semelhante à febre.

A fadiga também surgiu como uma das queixas mais frequentes. De fato, ficou em segundo lugar entre os sintomas mais comuns relatados por usuários do Reddit, apesar de ter uma presença menos proeminente em muitos ensaios clínicos.

“Acredita-se que esses medicamentos atuem ativando uma parte do cérebro chamada hipotálamo, que ajuda a regular uma grande variedade de hormônios”, diz Jena Shaw Tronieri, pesquisadora sênior do Centro de Distúrbios Alimentares e de Peso da Universidade da Pensilvânia e coautora do estudo. “Isso não significa que os medicamentos sejam necessariamente a causa desses sintomas, mas pode sugerir que relatos de alterações menstruais e flutuações na temperatura corporal merecem ser estudados de forma mais sistemática.”

Pesquisadores esperam expandir para além do Reddit.

A equipe espera que as descobertas incentivem cientistas e profissionais de saúde a prestarem mais atenção aos tipos de efeitos colaterais que os pacientes discutem online.

“É evidente que esses assuntos estão na mente dos pacientes, e vale a pena prestar atenção a isso”, afirma Sehgal.

Os pesquisadores também planejam expandir a análise para além do Reddit e das comunidades de língua inglesa, a fim de determinar se padrões semelhantes aparecem em outras plataformas de mídia social e populações em todo o mundo.

“Ainda não sabemos ao certo se o que estamos vendo no Reddit reflete a experiência dos usuários de GLP-1 em todo o mundo, ou se é algo específico do tipo de pessoa que posta no Reddit nos Estados Unidos”, diz Ungar.

Em última análise, os pesquisadores acreditam que a análise de conversas em mídias sociais com auxílio de IA pode se tornar uma ferramenta importante para identificar preocupações emergentes em relação a medicamentos e tendências de bem-estar muito antes do que os sistemas tradicionais permitem.

Para produtos de saúde de rápida disseminação, especialmente substâncias vendidas em mercados pouco regulamentados ou não regulamentados, como peptídeos injetáveis, as conversas online em plataformas como Reddit e TikTok podem fornecer algumas das primeiras pistas sobre o que os usuários estão vivenciando.

“O objetivo principal desse tipo de abordagem é que ela possa ser implementada rapidamente, e é exatamente nesse momento que ela se torna mais valiosa”, afirma Guntuku.

Este estudo foi conduzido na Escola de Engenharia e Ciências Aplicadas da Universidade da Pensilvânia. Os autores não relataram financiamento externo. Tronieri relata ter recebido uma bolsa de pesquisa independente, em nome da Universidade da Pensilvânia, da Novo Nordisk, e honorários de consultoria da Currax Pharmaceuticals, LLC. Os demais autores não relatam conflitos de interesse.

Fonte da história:
Materiais fornecidos pela Escola de Engenharia e Ciências Aplicadas da Universidade da Pensilvânia . Observação: o conteúdo pode ser editado para adequação ao estilo e tamanho.

Referência do periódico :
Neil K. R. Sehgal, Jena Shaw Tronieri, Lyle Ungar, Sharath Chandra Guntuku. Self-reported side effects of semaglutide and tirzepatide in online communities. Nature Health, 2026; DOI: 10.1038/s44360-026-00108-y

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