Un estudio de Mayo Clinic muestra que la inteligencia artificial en electrocardiogramas no solo mejora la detección temprana de insuficiencia cardíaca, sino que también representa una opción económica y efectiva, especialmente en entornos ambulatorios.
El uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) en electrocardiogramas (ECG) para detectar insuficiencia cardíaca está demostrando ser no solo clínicamente útil, sino también costo-efectivo a largo plazo, según un nuevo estudio publicado en «Mayo Clinic Proceedings: Digital Health«.
La investigación revela que esta tecnología permite identificar casos de fracción de eyección reducida, una condición que dificulta el bombeo efectivo del corazón, incluso antes de que aparezcan síntomas evidentes.
Según el Dr. Peter Noseworthy, cardiólogo de Mayo Clinic y coautor del estudio, “el cribado con IA durante chequeos rutinarios puede permitir un tratamiento más temprano, retrasando o incluso deteniendo la progresión de la enfermedad y reduciendo costos médicos futuros”.
El estudio evaluó la relación costo-efectividad del uso de IA en ECG y halló que esta herramienta tiene un costo de US$ 27.858 por año de vida ajustado por calidad (AVAC), una medida que combina años de vida ganados y calidad de vida. Este costo se reduce significativamente en entornos ambulatorios, alcanzando apenas US$ 1.651 por AVAC, lo que la convierte en una opción especialmente rentable en este contexto.
Impacto económico y metodología del estudio
La investigación se basó en datos del ensayo EAGLE, que incluyó a más de 22.000 participantes, analizando cómo la IA puede identificar pacientes con bombeo cardíaco débil. Los investigadores simularon la progresión de la enfermedad a lo largo del tiempo y consideraron diversos escenarios, desde pruebas adicionales como ecocardiogramas hasta el desarrollo de insuficiencia cardíaca y hospitalizaciones.
«Clasificamos a los pacientes como positivos o negativos para IA-ECG y analizamos el camino que seguía su atención médica», explica la Dra. Xiaoxi Yao, profesora de Investigación en Servicios de Salud y autora principal del estudio. «Esto nos permitió evaluar costos, resultados de los pacientes y la efectividad de la herramienta en distintos contextos».
Además, el estudio subraya que el diagnóstico temprano con IA no solo optimiza los resultados clínicos, sino que también puede ahorrar recursos en el sistema de salud. Según la Dra. Yao, «la relación costo-efectividad es clave para decidir qué tecnologías de IA implementar en la práctica clínica. El siguiente paso será agilizar las evaluaciones para reducir el tiempo y los recursos necesarios».
Futuro de la IA en la salud
Este avance es un modelo prometedor para la integración de la inteligencia artificial en la atención médica. Mayo Clinic sigue evaluando y perfeccionando estas herramientas con el apoyo del Centro Robert D. y Patricia E. Kern para la Ciencia de la Entrega de Atención Médica.
El uso de IA no solo representa una mejora en la atención médica, sino que refuerza la importancia de la investigación y la innovación como pilares para una atención más accesible y eficiente.
*En la creación de este texto se usaron herramientas de inteligencia artificial.
