Alertas Clínicas con IA Mejoran Tasas de Tratamiento de Válvulas Cardíacas en Ensayo Multicéntrico
Las alertas clínicas impulsadas por inteligencia artificial mejoraron las tasas de tratamiento de enfermedades de las válvulas cardíacas en un 40% en un ensayo multicéntrico que involucró a 35 hospitales. El sistema aumentó las intervenciones oportunas y redujo las disparidades en el acceso a la atención entre diferentes poblaciones de pacientes.
Las notificaciones electrónicas para médicos impulsadas por inteligencia artificial mejoran significativamente la evaluación y el tratamiento oportuno de pacientes con enfermedades de las válvulas cardíacas, según nuevos datos de un ensayo multicéntrico. El Ensayo ALERT demostró que las alertas habilitadas por IA fueron un 27% más efectivas para notificar a los médicos sobre el estado cardiovascular del paciente que la atención habitual, lo que condujo a un aumento relativo del 40% en las intervenciones valvulares y un aumento del 27% en las evaluaciones multidisciplinarias del equipo cardíaco dentro de los 90 días.
El estudio, que involucró a 765 médicos que solicitaron 2,016 ecocardiogramas en 5 sistemas de salud de EE.UU. que abarcan 35 hospitales, cumplió con su punto final primario definido como el tiempo hasta la intervención valvular quirúrgica o transcatéter seguido del tiempo hasta la visita clínica del equipo cardíaco multidisciplinario dentro de los 90 días posteriores al ecocardiograma índice. Los hallazgos revelaron que las notificaciones electrónicas para médicos lograron una razón de victoria de 1.27 en comparación con la atención habitual.
Los datos del ensayo sugieren que los pacientes blancos representan la mayoría (90%) de todos los procedimientos de reemplazo valvular aórtico transcatéter (TAVR), mientras que los pacientes que son negros, hispanos, asiáticos o parte de otros grupos raciales no están siendo tratados con TAVR a las mismas tasas que los pacientes blancos. Además, las mujeres con estenosis aórtica continúan experimentando disparidades significativas en la atención, ya que es menos probable que sean referidas para evaluación oportuna e intervención valvular en comparación con los hombres.
El estudio utilizó una plataforma de ruta de atención habilitada por IA que identifica automáticamente a pacientes con estenosis aórtica significativa o regurgitación mitral que pueden cumplir con los criterios de terapia indicados por las guías pero que no tienen un plan de tratamiento establecido. La estenosis aórtica severa sintomática es una forma común, aunque grave, de enfermedad de las válvulas cardíacas que afecta aproximadamente a 250,000 personas anualmente en los Estados Unidos y sigue estando subtratada según los criterios de las Guías AHA/ACC.
La estenosis aórtica severa sintomática no tratada conlleva un alto riesgo de mortalidad dentro de los dos años, sin embargo, persiste una subtratamiento significativo particularmente entre pacientes de grupos raciales y étnicos minoritarios y aquellos con ciertos perfiles hemodinámicos. La investigación destaca el valor de las alertas clínicas en tiempo real para acelerar el diagnóstico y la derivación a especialistas, ayudando a garantizar que más pacientes—independientemente de su raza, etnia, geografía, hemodinámica u otros factores—tengan acceso a la atención dirigida por guías que salva vidas.
Los hallazgos del estudio se presentaron en las Sesiones Científicas Anuales del American College of Cardiology en Nueva Orleans y se publicaron simultáneamente en el Journal of the American College of Cardiology.