796 - SEGUIMIENTO DE PACIENTES CON ENFERMEDAD PULMONAR OBSTRUCTIVA CRÓNICA (EPOC) EN UNA UNIDAD DE PACIENTE CRÓNICO COMPLEJO (UPCC) MEDIANTE UNA HERRAMIENTA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Hospital de Palamós, Palamós, España.
Objetivos: Los pacientes con EPOC sufren agudizaciones que requieren ingreso hospitalario o visitas a UCIAS de los centros sanitarios. Un seguimiento estrecho de estos pacientes en la época de aumento de las infecciones respiratorias puede evitar dichas hospitalizaciones. En nuestro hospital estos pacientes son atendidos en la Unidad de paciente crónico complejo, mediante controles ambulatorios presenciales. TUCUVI es una plataforma de inteligencia artificial (IA) que a través de un asistente de voz (LOLA) puede realizar un seguimiento sistemático de nuestros pacientes con EPOC a través de llamadas telefónicas. El objetivo principal de nuestro estudio es describir la experiencia del seguimiento de pacientes EPOC mediante dicha herramienta de IA detectando precozmente signos y síntomas de probables descompensaciones agudas.
Métodos: Estudio prospectivo observacional desde octubre 2023 hasta abril 2024 en la población del estudio. Se incluyeron 128 pacientes con EPOC en seguimiento en la UPCC y edad superior a 18 años. Se excluyeron pacientes con demencia o que previamente no quisieran participar en el estudio. Se analizaron las variables: bienestar general, disnea nocturna, tos, roncus audibles, expectoración, fiebre, saturación de oxígeno, medicación de rescate, actividad física, tensión arterial, edema en extremidades, oxígeno domiciliario. Mediante conversación con un asistente virtual clínico, LOLA, capacitada para monitorizar el estado de salud de los pacientes, hablando con ellos de forma natural por teléfono, los facultativos pueden visualizar las variables registradas de cada conversación en la plataforma de seguimiento. Previamente se ha establecido la frecuencia de las llamadas, el día y la franja horaria de llamada y qué medidas deben tomarse ante la alteración de los diferentes parámetros y alertas que se registran. Un profesional del equipo (enfermera) se conecta a la plataforma diariamente. Se acuerdan cuatro tipos de intervenciones a realizar después de recibir una alerta: dirigirlos a urgencias del hospital, programar visita en su centro de atención primaria, reconducirlo para su valoración en la unidad paciente crónico complejo (UPCC) o dudas resueltas telefónicamente.
Resultados: Participaron en el estudio 128 pacientes con EPOC, 93 hombres y 35 mujeres, el 60% eran portadores de O2 domiciliario. La edad media de los hombres fue 73 años y de las mujeres 71. Se realizaron 5,772 intentos de llamadas, 2,622 contestadas. Adherencia 93,16%. El 47% de las conversaciones tuvieron alertas, el 30% fueron graves y solo el 42% de estas fueron intervenidas. 536 intervenciones: 442 se resolvieron por teléfono, 73 se derivaron a atención primaria y 19 fueron visitados en UPCC. La mayoría de las alertas fueron: afectación del estado general, cambio del esputo, aumento de la disnea y cambios en la saturación de O2. El día de mayores alertas registradas fue el 31 de enero 2024.
Conclusiones: LOLA nos permite identificar las exacerbaciones de nuestros pacientes de forma más precoz, solucionando las causas de estas descompensaciones, la mayoría de las veces con atención telefónica especializada. El 81’8% de las alertas se resolvieron por teléfono, 13’6% en atención primaria y solo el 4,6% precisaron visita en UPCC. La IA facilita el trabajo a los facultativos (médicos y enfermeras).
