La identificación precoz de pacientes vulnerables tiene el potencial de mejorar los resultados, pero plantea un reto sustancial en la práctica clínica. Este estudio evaluó la capacidad de un electrocardiograma (ECG) basado en inteligencia artificial (IA) para identificar a los pacientes hospitalizados con alto riesgo de mortalidad en un ensayo controlado aleatorizado multicéntrico en el que participaron 39 médicos y 15.965 pacientes.
La intervención de alerta IA-ECG incluía un informe de IA y mensajes de advertencia enviados a los médicos, que señalaban a los pacientes con alto riesgo de mortalidad. El ensayo alcanzó su resultado primario, al constatar que la aplicación de la alerta AI-ECG se asociaba a una reducción significativa de la mortalidad por todas las causas en un plazo de 90 días: El 3,6% de los pacientes del grupo de intervención murieron a los 90 días, frente al 4,3% del grupo de control (cociente de riesgos [CRI] = 0,83; intervalo de confianza [IC] del 95% = 0,70-0,99).
Un análisis preespecificado mostró que la reducción de la mortalidad por cualquier causa asociada a la alerta AI-ECG se observó principalmente en pacientes con ECG de alto riesgo (CRI = 0,69; IC del 95% = 0,53-0,90). En los análisis de los resultados secundarios, los pacientes del grupo de intervención con ECG de alto riesgo recibieron mayores niveles de cuidados intensivos en comparación con el grupo de control; para el grupo de pacientes con ECG de alto riesgo, la implantación de la alerta AI-ECG se asoció con una reducción significativa del riesgo de muerte cardiaca (0,2% en el brazo de intervención frente a 2,4% en el brazo de control; CRI = 0,07; IC del 95% = 0,01-0,56).
Aunque los medios precisos por los que la implementación de la alerta AI-ECG condujo a una disminución de la mortalidad están por dilucidar, estos resultados indican que dicha implementación ayuda a la detección de pacientes de alto riesgo, lo que impulsa la atención clínica oportuna y reduce la mortalidad.
Referencias:
