في عصر تكنولوجيا المعلومات، يتزايد البحث عن معلومات الأدوية النفسية عبر الإنترنت بشكل ملحوظ. ومع ذلك، تظل المعلومات المتاحة حول الأدوية النفسية مقسمة بين السجلات الرسمية للأحداث السلبية، والتي تعتبر موثوقة ولكنها تفتقر إلى السياق، وروايات المرضى التي تقترب من الخبرة ولكنها قد تكون غير موثوقة.

تتضمن الأبحاث الحديثة تطوير إطار متعدد الوكلاء يعتمد على رسم بياني للمعرفة، يمكنه دمج بيانات من أكثر من 466,525 منشورًا على Reddit، و60,782 مراجعة على WebMD، بالإضافة إلى عشرين عامًا من سجلات إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) للأحداث الضارة المرتبطة بتسعة أدوية مضادة للاكتئاب. تم تطوير أنبوب للتعرف على الكيانات باستخدام نماذج لغوية كبيرة (Large Language Models) وتم التحقق من دقته مقابل الملاحظات الطبية، حيث حقق نتائج قياسية عالية.

أبرزت النتائج أن البيانات التي ينشئها المرضى تتوافق بشكل أكبر مع بعضها البعض، ومن وجود تداخل يصل إلى 0.905 في التشابه من Jaccard، مما يشير إلى أن البيانات المولدة من قبل المرضى قد تشكل إشارة مستقلة جزئيًا لأمان الأدوية.

في حالة دواء سيرترالين، وُجد أن العديد من الأحداث السلبية تم الإبلاغ عنها في المصادر المجتمعية قبل مئات الأيام من تاريخ التقارير الرسمية. باستخدام رسم بياني للمعرفة من Neo4j، يمكن الحفاظ على مصدر المعلومات، مما يجعل كل مطالبة قابلة للتتبع والفصل بين الحقائق التنظيمية وتجارب المرضى.

تعد هذه النتائج خطوة نحو تقديم معلومات طبية قابلة للتدقيق حول أدوية الصحة النفسية، مع توضيح الأهمية المستقبلية لاختبار فائدة هذه البيانات على المرضى بشكل أكبر.