Antecedentes/Objetivos: La insuficiencia cardíaca (IC) genera una considerable carga para el sistema de salud y son necesarias estrategias eficientes para su manejo. Los métodos tradicionales de monitoreo de la IC presentan limitaciones en cuanto a escalabilidad y efectividad. La inteligencia artificial (IA) podría ofrecer soluciones innovadoras para mejorar la gestión de recursos y aliviar la carga en los sistemas de salud, pero hasta la fecha no se ha valorado la eficiencia de estas estrategias. El objetivo de este estudio fue estudiar la viabilidad de un estudio de coste-efectividad del monitoreo remoto automatizado mediante llamadas telefónicas operadas por IA en comparación con el manejo habitual en una unidad de IC mediante un estudio piloto.

Métodos: Realizamos un ensayo piloto no aleatorizado, abierto, empleando una tecnología de IA basada en el procesamiento de lenguaje natural para realizar llamadas telefónicas autónomas de seguimiento a pacientes con IC. La IA realizó llamadas semanales para recopilar información sobre sintomatología, signos vitales y cambios en el estado de salud. Se reclutó una cohorte de pacientes control. Para ambas cohortes, se recogieron datos de calidad de vida y uso de servicios basados en datos de vida real. Asimismo, se revisaron los datos de contabilidad analítica para detectar los costes unitarios de los servicios.

Resultados: Se incluyeron 86 pacientes de una unidad de IC en un hospital terciario que estaban en proceso de titulación farmacológica y educación. Los resultados preliminares muestran limitaciones en el sistema de historia clínica electrónica para la recogida de datos de costes de forma automatizada, que han tenido que ser suplidos mediante revisión manual de las historias de atención primaria y contacto con otros proveedores de atención secundaria a los que se derivaron los casos. La mayoría de costes unitarios han podido ser obtenidos y están actualizados. En el congreso se presentarán resultados preliminares del análisis comparativo de coste-efectividad.

Financiación: Proyecto intramural CIBERESP 2024.