“Ayúdenme por favor… No puedo calmarme sin tirarme al suelo y entrar en pánico durante unos buenos 20 minutos… ¿Debería buscar ayuda médica?”

Esta petición surgió de una publicación en la red social Reddit. La persona que publicó la pregunta llevaba varios días sufriendo ataques de pánico tras fumar marihuana. Normalmente, este tipo de publicación pasa desapercibida para quienes trabajan en salud pública. Pero en un experimento reciente, una herramienta de IA prestó atención.

La herramienta, llamada Waldo, revisó más de 430.000 publicaciones anteriores en foros de Reddit relacionadas con el consumo de cannabis. Señaló la publicación anterior y más de 28.000 más por describir posibles efectos secundarios inesperados o perjudiciales. Los investigadores revisaron 250 de las publicaciones que Waldo había marcado y verificaron que el 86 % de ellas representaban experiencias problemáticas con productos de cannabis, según informan los investigadores el 30 de septiembre en PLOS Digital Health. Si este tipo de análisis se generalizara, la información podría ayudar a los profesionales de la salud pública a proteger a los consumidores de productos nocivos.

La belleza del trabajo, según Richard Lomotey, reside en que demuestra que los investigadores pueden obtener información de fuentes que agencias gubernamentales, como los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de EE. UU., podrían no estar considerando. Los CDC y otras agencias realizan encuestas o recopilan información sobre efectos secundarios de enfermedades reportados por los propios pacientes, pero no monitorean las redes sociales. Aquí es donde "la gente se expresa libremente", afirma Lomotey, experto en tecnología de la información de Penn State.

Muchas personas no tienen acceso a un médico o desconocen la forma oficial de reportar una mala experiencia con un producto, afirma John Ayers, investigador de salud pública de la Universidad de California, San Diego, en La Jolla, quien colaboró ​​en Waldo. Mucha gente comparte experiencias de salud en línea. "Necesitamos estar donde están", afirma.

Karan Desai, estudiante de medicina de la Facultad de Medicina de la Universidad de Michigan en Ann Arbor, afirma que el equipo decidió centrarse en los productos de cannabis porque son muy populares, pero en gran medida no están regulados. "Las personas de mi edad, veinteañeras, crecieron en la secundaria y la universidad con estos JUUL, estos vapeadores, estos productos de cannabis", afirma. "Creo que es importante que sepamos qué efectos secundarios experimentan las personas al consumirlos".

Para preparar a Waldo, el equipo comenzó con un grupo más pequeño de 10,000 publicaciones diferentes de Reddit sobre el consumo de cannabis. Otros investigadores las habían revisado e identificado manualmente los efectos secundarios problemáticos. Desai y sus colegas entrenaron a Waldo con una parte de estas publicaciones y luego lo probaron con las restantes. En esta tarea, la herramienta superó a ChatGPT. El bot de propósito general marcó 18 veces más falsos positivos, indicando que las publicaciones contenían efectos secundarios cuando no los tenían. Sin embargo, no superó a los revisores humanos.

Todo esto sucedió antes del experimento principal del equipo, en el que Waldo etiquetó esa publicación del ataque de pánico y decenas de miles más.

Queda por ver si Waldo funcionaría igual de bien buscando problemas relacionados con cualquier tipo de medicamento, vitamina u otro producto, afirma Lomotey. Las herramientas de IA entrenadas para una tarea podrían no funcionar tan bien incluso en tareas muy similares. "Tenemos que ser cautelosos", advierte.

Aun así, Lomotey imagina un futuro donde herramientas como Waldo ayudarían a vigilar las redes sociales. Esto debería hacerse con cuidado, "de forma ética", afirma. Cuando alguien publica sobre un efecto secundario poco común, estas herramientas podrían alertar del problema y comunicarlo a las autoridades sanitarias, con protección de la privacidad. Imagina que esto podría ser especialmente útil en países que carecen de sistemas sólidos para monitorear e informar sobre los efectos secundarios de los medicamentos.

Algún día, herramientas como Waldo podrían ayudar a conectar a las personas que necesitan ayuda con los profesionales de la salud pública que pueden proporcionársela. "Aunque [los efectos secundarios] sean poco frecuentes, cuando te ocurren, significa muchísimo", dice Ayers.

Citas

KS Desai et al . Waldo: Descubrimiento automatizado de eventos adversos a partir de autoinformes no estructurados . PLOS Digital Health . Publicado en línea el 30 de septiembre de 2025. doi: 10.1371/journal.pdig.0001011

Por Kathryn Hulick​

​Autor​