Médicos de Mayo Clinic pueden utilizar herramientas de inteligencia artificial (IA) para realizar un cribado efectivo de pacientes con bombeo cardíaco débil a través de un simple electrocardiograma (ECG). Un nuevo estudio aborda la siguiente pregunta: ¿Esto ofrece una buena relación calidad-precio?
ROCHESTER, Minnesota — Una investigación anterior mostró que los médicos de atención primaria que utilizaron herramientas de IA en el ECG identificaron más casos desconocidos de bombeo cardíaco débil, también conocido como fracción de eyección reducida, que sin el uso de IA. Nuevos resultados del estudio publicado en Mayo Clinic Proceedings: Digital Health sugieren que este tipo de cribado también tiene una buena relación calidad-precio a largo plazo, especialmente en entornos ambulatorios.
Caídas progresivas en la función cardíaca son tratables con medicamentos, pero pueden ser difíciles de detectar. Los pacientes pueden o no experimentar síntomas cuando el corazón no bombea de manera efectiva, y es posible que los médicos no soliciten un ecocardiograma u otro cribado para verificar la fracción de eyección, a menos que los síntomas estén presentes. El Dr. Peter Noseworthy, cardiólogo de Mayo Clinic y coautor del estudio, señala que el uso de IA para detectar los signos ocultos de insuficiencia cardíaca durante un chequeo rutinario puede significar un tratamiento más temprano para los pacientes, retrasando o deteniendo la progresión de la enfermedad y generando menores costos médicos relacionados a lo largo del tiempo.
Según el estudio, la relación costo-efectividad del uso de IA en el ECG fue de 27 858 USD por año de vida ajustado por calidad (AVAC) — una medida de la calidad de vida y de los años vividos. El programa fue especialmente rentable en entornos ambulatorios, con una relación costo-efectividad mucho menor de 1651 USD por año de vida ajustado por calidad.
Los investigadores estudiaron el impacto económico del uso de la herramienta de IA en el ECG, utilizando información del mundo real de 22 mil participantes del ya establecido EAGLE trial, acompañando a qué pacientes tenían o no un bombeo cardíaco débil. Ellos simularon la progresión de la enfermedad a largo plazo, asignando valores para la carga de salud en los pacientes y el efecto resultante sobre el valor económico.
«Clasificamos a los pacientes como positivos para IA-ECG, lo que significaba que recomendaríamos pruebas adicionales para la fracción de eyección reducida, o negativos para IA-ECG, sin la necesidad de realizar más pruebas. Luego, seguimos el camino normal de atención y analizamos lo que eso costaría. ¿Los pacientes se realizaron un ecocardiograma? ¿Permanecieron sanos o desarrollaron insuficiencia cardíaca más tarde y necesitaron hospitalización? Consideramos los diferentes escenarios, costos y resultados de los pacientes», dice la Ph. D. Xiaoxi Yao, profesora de Investigación en Servicios de Salud en Mayo Clinic.
La Dra. Yao, autora principal del estudio, señala que la relación costo-efectividad es un aspecto importante en la evaluación de las tecnologías de IA al considerar qué implementar en la práctica clínica.
«Sabemos que el diagnóstico temprano puede llevarnos a opciones de tratamiento aún mejores y más rentables. Para llegar allí, estamos estableciendo un modelo para la evaluación e implementación de IA. El siguiente paso es encontrar formas de agilizar este proceso para que podamos reducir el tiempo y los recursos necesarios para una evaluación tan rigurosa», dice la Dra. Yao.
Este estudio fue financiado por el Centro Robert D. y Patricia E. Kern para la Ciencia de la Entrega de Atención Médica en Mayo Clinic. Mayo Clinic y algunos de los investigadores tienen un interés financiero en la tecnología mencionada en este comunicado de prensa. Mayo Clinic utilizará cualquier receta que reciba para apoyar su misión, sin fines de lucro, en atención al paciente, educación e investigación.
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