Investigaciones anteriores mostraron que los médicos de atención primaria que utilizaban herramientas AI-ECG identificaron más casos desconocidos de bomba cardíaca débil, también llamada fracción de eyección baja, que sin IA. Nuevos hallazgos de un estudio publicados en Actas de Mayo Clinic: Salud digital sugieren que este tipo de detección también es rentable a largo plazo, especialmente en entornos ambulatorios.
Las caídas graduales en la función cardíaca se pueden tratar con medicamentos, pero pueden ser difíciles de detectar. Los pacientes pueden tener síntomas o no cuando su corazón no bombea eficazmente, y los médicos no pueden ordenar un ecocardiograma u otra prueba de diagnóstico para verificar la fracción de eyección a menos que haya síntomas. Peter Noseworthy, MD, cardiólogo de Mayo Clinic y coautor del estudio, señala que el uso de IA para detectar señales ocultas de insuficiencia cardíaca durante una visita de rutina puede significar un tratamiento más temprano para los pacientes, retrasar o detener la progresión de la enfermedad y menos atención médica relacionada. costos a lo largo del tiempo.
Según el estudio, la relación costo-efectividad del uso de AI-ECG fue de $27,858 por año de vida ajustado por calidad, una medida de la calidad de vida y los años vividos. El programa fue especialmente rentable en entornos ambulatorios, con una relación coste-efectividad mucho menor de 1.651 dólares por año de vida ajustado por calidad.
Los investigadores estudiaron el impacto económico del uso de la herramienta AI-ECG utilizando información del mundo real de 22.000 participantes en el ensayo EAGLE establecido y siguiendo qué pacientes tenían bombas cardíacas débiles y cuáles no. Simularon la progresión de la enfermedad a largo plazo, asignando valores a la carga sanitaria de los pacientes y el efecto resultante sobre el valor económico.
«Clasificamos a los pacientes como AI-ECG positivo, lo que significa que recomendaríamos más pruebas para determinar la fracción de eyección baja, o AI-ECG negativo sin necesidad de más pruebas. Luego seguimos el camino normal de atención y analizamos lo que eso costaría. ¿Se hicieron un ecocardiograma? ¿Se mantuvieron sanos o desarrollaron insuficiencia cardíaca más adelante y necesitaron hospitalización? Consideramos diferentes escenarios, costos y resultados para los pacientes», dice Xiaoxi Yao, Ph.D., profesor de Investigación de Servicios de Salud en Mayo Clinic.
El Dr. Yao, autor principal del estudio, señala que la rentabilidad es un aspecto importante de la evaluación de las tecnologías de IA al considerar qué implementar en la práctica clínica.
«Sabemos que un diagnóstico más temprano puede conducir a opciones de tratamiento mejores y más rentables. Para lograrlo, hemos estado estableciendo un marco para la evaluación e implementación de la 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», afirma el Dr. Yao.
Este estudio fue financiado por el Centro Robert D. y Patricia E. Kern de Mayo Clinic para la Ciencia de la Prestación de Atención Médica. Mayo Clinic y algunos de los investigadores tienen un interés financiero en la tecnología a la que se hace referencia en este comunicado de prensa. Mayo Clinic utilizará todos los ingresos que reciba para respaldar su misión sin fines de lucro en la atención al paciente, la educación y la investigación.
