Mamba-ADR: Modelo de IA deteta efeitos secundários de medicamentos a partir de dados de redes sociais
Uma equipa de investigação desenvolveu um novo modelo de IA capaz de detetar reações adversas a medicamentos (ADRs) a partir de publicações em redes sociais e fóruns. O modelo, denominado Mamba-ADR, combina um modelo de espaço de estados (Mamba) com redes convolucionais e um componente de regressão. Em testes no conjunto de dados MedHelp, o Mamba-ADR alcançou uma pontuação F1 de 79,28%, superando os métodos anteriores. A baixa complexidade computacional é particularmente notável: o modelo requer significativamente menos poder de computação do que abordagens comparáveis baseadas em Transformers, sendo, portanto, mais adequado para aplicação prática. O sistema analisa textos informais e frequentemente não estruturados de fóruns de pacientes, não só detetando a presença de um efeito secundário, mas também quantificando a sua gravidade. Isto permite considerar melhor as incertezas na anotação do que as abordagens puramente de classificação. Os autores veem o Mamba-ADR como um complemento promissor à farmacovigilância clássica. Enquanto os sistemas de notificação tradicionais sofrem frequentemente de subnotificação, os dados das redes sociais podem fornecer indicações precoces de efeitos secundários desconhecidos ou…
