减肥和糖尿病药物如司美格鲁肽和替泽帕肽已经改变了众多与肥胖和血糖问题作斗争的人们的生活。
这些药物可以帮助患者显著减重、减少食欲并改善糖尿病控制。近年来，它们的受欢迎程度迅速增长，目前全球已有数百万人使用。
这些药物属于一类被称为GLP-1受体激动剂的药物。它们模拟体内帮助调节饥饿、消化和胰岛素释放的天然激素。由于其有效性，这些药物的需求已大幅增加。
但随着越来越多的人开始服用这些药物，科学家们正试图更好地了解它们所有可能的副作用。
宾夕法尼亚大学的研究人员最近探索了一种使用人工智能和社交媒体研究这一问题的新方法。
他们在《自然健康》杂志上发表的研究结果来自于对超过40万条Reddit帖子的分析，这些帖子由近7万名用户在五年多的时间内撰写。
研究人员使用AI系统搜索了人们讨论使用司美格鲁肽和替泽帕肽经历的对话。他们希望识别出用户在服用这些药物时经常提及的症状。
一些报告的副作用与医生已知的情况相符。
恶心、胃部不适和消化问题在网上被频繁讨论。这些症状已在GLP-1药物的官方医疗信息中列出，并被视为常见副作用。
然而，研究人员还发现了几种可能尚未在当前临床试验数据或药品标签中得到充分反映的投诉。
其中一个最令人惊讶的发现涉及生殖系统症状。
近4%报告副作用的用户还提到了月经变化。这些包括周期不规律、周期间出血以及异常大量出血。
研究人员还注意到关于体温变化的反复讨论。一些用户描述了寒战、感觉异常寒冷、潮热或类似发烧的感觉。
疲劳是网上许多用户讨论的另一个主要问题。根据研究人员的说法，疲劳在Reddit讨论中被列为第二常见的症状，尽管在一些临床研究中受到的关注较少。
研究人员强调，这项研究并不能证明这些药物直接导致了这些症状。相反，这些发现识别出科学家认为值得进一步调查的模式。
参与研究的高级研究人员之一Sharath Chandra Guntuku解释说，这种方法似乎能够识别真实信号，因为它成功检测到了恶心等已知的副作用。
科学家表示，这些新的症状现在应该在未来临床研究中更仔细地研究。
该研究还展示了人工智能如何改变医学科学。
在过去，分析大量在线讨论极为困难，因为人们使用许多不同的词语和表达来描述症状。
一个人可能会说他们"一直感觉寒冷"，而另一个人可能会描述为"冷热交替"或"身体发冷"。旧的计算机系统难以一致地组织这类信息。
现代大型语言模型，包括类似于GPT和Gemini的系统，现在可以处理大量文本，并将日常语言更高效地连接到标准化医学术语。
研究人员表示，这使得分析公共卫生对话的规模比以往更大成为可能。
社交媒体可能提供有价值的信息，因为患者经常在网上讨论他们在医疗预约中从未报告的经历。
该研究的另一位作者Lyle Ungar教授将在线患者社区比作邻里对话，人们实时交换个人经历。
研究人员认为，这些在线讨论可能帮助科学家比传统报告系统更早地识别可能的问题。
研究发现，约44%的Reddit用户提到了至少一种GLP-1药物的副作用。
研究人员认为，一些意想不到的症状可能与药物如何影响下丘脑有关，下丘脑是大脑中控制激素、体温、食欲和新陈代谢的区域。
尽管如此，研究人员反复强调谨慎的重要性。
Reddit用户并不代表一般人群。该平台倾向于吸引年轻用户、更多男性用户以及许多来自美国的人。
在网上发布内容的人也可能更倾向于讨论不寻常或负面的经历。
因此，这些发现不能取代严格控制的临床试验。
研究人员表示，他们的研究应被视为生成新研究问题和更快识别可能警告信号的一种方式。
该团队现在希望将其工作扩展到Reddit之外，研究其他社交媒体平台和非英语社区。
他们认为，AI辅助的社交媒体分析可能特别有助于追踪快速增长的健康趋势、新药物以及在监管较少的市场中销售的产品。
随着更多健康对话转移到网上，研究人员认为社交媒体可能提供关于新兴医疗问题的一些最早线索。
总体而言，该研究既突显了使用人工智能监测药物安全性的潜力，也指出了其局限性。研究结果表明，社交媒体讨论可能揭示患者非常关心的症状，即使这些症状在临床研究中尚未得到充分记录。
关于月经变化、与体温相关的症状和疲劳的报告可能值得进一步的科学研究。然而，这项研究无法证明直接的因果关系，在线讨论有时可能不完整或有偏见。
仍需要更大规模的临床研究来确认这些症状是否确实与GLP-1药物有关。即便如此，该研究展示了AI如何帮助科学家比仅靠传统方法更快地监测真实世界的患者体验。
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