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Identifique a los pacientes con insuficiencia cardíaca de alto riesgo, guíelos hacia los programas de atención y reduzca hospitalizaciones y costos.
La insuficiencia cardíaca (IC), que se caracteriza por la alteración de la capacidad del corazón para bombear sangre, afecta a 6,5 millones de adultos estadounidenses y provoca retención de líquidos y dificultad para respirar (2). Se espera que los costos médicos directos de la insuficiencia cardíaca alcancen los 70 000 millones de dólares en 2030 (1), y que el 33% del gasto de Medicare se dedique al tratamiento de esta afección (4). Tras el diagnóstico, la mitad de los pacientes sobrevive solo cinco años y uno de cada diez llega a los diez años (3) (5). Las hospitalizaciones por insuficiencia cardiaca, que a menudo se pueden prevenir, son un factor clave en estos altos costos y constituyen la principal causa de ingresos hospitalarios entre los pacientes mayores de 65 años, con una tasa significativa de reingresos a los 30 días (6) (7). Abordar este problema es fundamental para mejorar los resultados de los pacientes y reducir los gastos de atención médica.
Se ha diseñado un modelo predictivo denominado «HeartSafe AI» para predecir los reingresos de pacientes con insuficiencia cardíaca. Este modelo utiliza datos clínicos, como la presión arterial y los niveles de colesterol, para predecir la aparición de exacerbaciones de la insuficiencia cardíaca, lo que ayuda a los proveedores de atención médica a brindar una atención específica destinada a reducir la probabilidad de hospitalizaciones posteriores.
La selección de las variables y su inclusión en el modelo se basan en informes estadísticos sobre las enfermedades cardíacas y los accidentes cerebrovasculares (1), así como en la investigación sobre las implicaciones financieras (2) y la epidemiología de la insuficiencia cardíaca (3). Los análisis de costos (4), la prevención de los ingresos hospitalarios por insuficiencia cardíaca descompensada (5), las tasas de rehospitalización (6) y la importancia del autocuidado en la insuficiencia cardíaca (7) contribuyen a una comprensión profunda de los factores que conducen a los reingresos.
La insuficiencia cardíaca (IC), que se caracteriza por la alteración de la capacidad del corazón para bombear sangre, afecta a 6,5 millones de adultos estadounidenses y provoca retención de líquidos y dificultad para respirar (2). Se espera que los costos médicos directos de la insuficiencia cardíaca alcancen los 70 000 millones de dólares en 2030 (1), y que el 33% del gasto de Medicare se dedique al tratamiento de esta afección (4). Tras el diagnóstico, la mitad de los pacientes sobrevive solo cinco años y uno de cada diez llega a los diez años (3) (5). Las hospitalizaciones por insuficiencia cardiaca, que a menudo se pueden prevenir, son un factor clave en estos altos costos y constituyen la principal causa de ingresos hospitalarios entre los pacientes mayores de 65 años, con una tasa significativa de reingresos a los 30 días (6) (7). Abordar este problema es fundamental para mejorar los resultados de los pacientes y reducir los gastos de atención médica.
Se ha diseñado un modelo predictivo denominado «HeartSafe AI» para predecir los reingresos de pacientes con insuficiencia cardíaca. Este modelo utiliza datos clínicos, como la presión arterial y los niveles de colesterol, para predecir la aparición de exacerbaciones de la insuficiencia cardíaca, lo que ayuda a los proveedores de atención médica a brindar una atención específica destinada a reducir la probabilidad de hospitalizaciones posteriores.
Sin IA:
Las altas tasas de readmisión (> 25%) conllevan costos adicionales de entre 3000 y 5000 dólares por hospitalización [5].
Aumento de la mortalidad debido al retraso en el diagnóstico y al tratamiento subóptimo.
Con IA:
Reducción proyectada del 15 al 25% en las hospitalizaciones mediante intervenciones tempranas.
Reducción de hasta un 20% en los costos generales del tratamiento al centrarse en la prevención y el tratamiento ambulatorio.
Clínico:
- Reducción de la tasa de mortalidad anual por insuficiencia cardíaca entre un 5 y un 10% en 3 años, lo que mejora significativamente la calidad de vida de los pacientes [2].
- Disminución de la tasa anual de hospitalización en al menos un 20%, con un impacto directo en la sostenibilidad del sistema de salud.
Económico:
Ahorros potenciales de hasta 50 millones de dólares al año en los sistemas nacionales de salud de países como Brasil o México, basados en una reducción del 20% en las hospitalizaciones por insuficiencia cardíaca [5].
Social:
Mejora de la calidad de vida y aumento de la esperanza de vida, especialmente en las comunidades vulnerables afectadas por el Chagas y otras afecciones evitables [3].
La selección de las variables y su inclusión en el modelo se basan en informes estadísticos sobre las enfermedades cardíacas y los accidentes cerebrovasculares (1), así como en la investigación sobre las implicaciones financieras (2) y la epidemiología de la insuficiencia cardíaca (3). Los análisis de costos (4), la prevención de los ingresos hospitalarios por insuficiencia cardíaca descompensada (5), las tasas de rehospitalización (6) y la importancia del autocuidado en la insuficiencia cardíaca (7) contribuyen a una comprensión profunda de los factores que conducen a los reingresos.
