Los pacientes ingresados en plantas generales no pueden vigilarse con la misma intensidad, las 24 horas, que los de una UCI. Y cuando su estado empeora de forma repentina, en los hospitales sin un equipo específico de respuesta a emergencias la detección precoz puede demorarse. Un estudio concluye que, en ese contexto, un dispositivo médico de inteligencia artificial (IA) para predecir la parada cardiaca puede actuar como red de seguridad para los pacientes.
La empresa de IA médica VUNO comunicó el día 18 que una investigación multicéntrica que analizó la eficacia clínica de «VUNO Med–DeepCARS» se ha publicado en la revista internacional 〈Diagnostics〉.
DeepCARS es un dispositivo médico que utiliza IA para analizar constantes vitales de pacientes hospitalizados —como presión arterial, pulso, frecuencia respiratoria y temperatura corporal— y alertar al personal sanitario sobre aquellos con alto riesgo de sufrir una parada cardiaca en las siguientes 24 horas.
El estudio comparó los resultados clínicos antes y después de implantar DeepCARS en unos 160.000 pacientes de 19 años o más ingresados en plantas generales de tres hospitales de segundo nivel —Kangdong Sacred Heart Hospital, Siwha Hospital e Incheon Naeun Hospital— que no operan un sistema de respuesta rápida (RRS, por sus siglas en inglés). El RRS es un sistema de seguridad del paciente que detecta de forma temprana el deterioro de los pacientes en planta general para que un equipo médico dedicado los evalúe y trate con rapidez.
Cuando se produce una parada cardiaca intrahospitalaria, la tasa de supervivencia al año es de apenas un 13,4%. Para prevenirla se recomienda operar sistemas de alerta temprana y sistemas de respuesta rápida, pero, debido a los elevados costes y a las limitaciones de personal, los centros de segundo nivel tienen dificultades para dotarse de ellos.
Los resultados muestran que, tras la implantación de DeepCARS, la incidencia de paradas cardiacas intrahospitalarias disminuyó un 21% y la mortalidad intrahospitalaria, un 15%. La estancia total se redujo una media de 0,51 días y la estancia en UCI, una media de 1,32 días. En particular, en el grupo de pacientes con sepsis —principal causa antecedente de la parada cardiaca intrahospitalaria— las paradas cardiacas bajaron un 29% y la mortalidad, un 22%, lo que confirmó un efecto clínico aún mayor.
«Este estudio es el segundo que demuestra que DeepCARS reduce las paradas cardiacas intrahospitalarias en plantas generales y el primer estudio multicéntrico», afirmó Joo Sung-hoon, CTO de VUNO. «Hemos confirmado que, incluso en hospitales de segundo nivel donde es difícil disponer de un RRS por la carga de costes y personal, DeepCARS puede ser una herramienta de seguridad del paciente escalable y coste-eficiente», añadió.
Por otro lado, DeepCARS ya mostró en enero, en un estudio del Inha University Hospital, una reducción del 46% en paradas cardiacas y del 35% en mortalidad. Entonces, en lugar de analizar solo registros retrospectivos, el equipo siguió a pacientes ingresados reales tras el inicio del estudio y comprobó los resultados antes y después del uso de DeepCARS. Esta investigación multicéntrica tiene el significado de haber confirmado la viabilidad de DeepCARS también en varios hospitales de segundo nivel.
DeepCARS se ha implantado y se utiliza actualmente en unos 170 hospitales —incluidos centros en uso piloto—, con aproximadamente 65.000 camas. En Corea del Sur se emplea principalmente en el mercado no cubierto por el seguro.
