166 - ¡ALERTA CON LAS ALERTAS! INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA INSUFICIENCIA CARDÍACA: EXPERIENCIA DE UN OPERADOR DE IA CONVERSACIONAL EN EL PROGRAMA UMIPIC Y VALORACIÓN DE ALERTAS
Medicina Interna, Hospital Universitario Central de Asturias, Oviedo, España.
Objetivos: Analizar las diferentes alertas registradas con el recurso “TUCUVI” y su asistente virtual “LOLA”, así como su trascendencia, en la población UMIPIC, y con respecto a Cardiología. Evaluar las implicaciones de la reconfiguración de estas alertas.
Métodos: Estudio descriptivo y retrospectivo de una serie de pacientes a seguimiento en consulta de la Unidad de Manejo Integral del Paciente con Insuficiencia Cardiaca (UMIPIC) en un hospital de tercer nivel. Se establecieron dos periodos de estudio: de junio a noviembre de 2024 y de diciembre de 2024 a marzo de 2025. La recogida y análisis de los datos se llevó a cabo mediante el programa “TUCUVI” (tu cuidador virtual), un software como dispositivo médico con marcado europeo CE, certificado en ISO 27001, y su asistente clínica virtual “LOLA”, basada en IA conversacional, que automatiza consultas telefónicas y estructura la información clínica que aporta el paciente. Se recogieron las siguientes variables: edad, sexo, alertas detectadas por “LOLA” (leves, moderadas y graves), alertas combinadas, número de ingresos.
Resultados: Entre los meses de junio y noviembre de 2024 se analizaron un total de 12 pacientes, con una edad media de 78 años, 9 (75%) eran hombres y 3 (25%) eran mujeres. En este mismo periodo de tiempo, se encontraban a seguimiento por Cardiología 16 pacientes, con distribución similar en cuanto al sexo y con una media de edad algo inferior. Las diferencias en cuanto a las alertas registradas en ambas poblaciones se recogen en la tabla 1. Dado que las alertas graves predefinidas no se correspondían con la realidad de nuestros pacientes (no implicaban, en general, intervención una vez revisadas), se decidió modificarlas a moderadas o leves. Además, decidimos centrarnos en alertas combinadas, estableciendo estas cuatro en base a la experiencia previa en la Unidad: disnea + ortopnea, disnea + edema, disnea + aumento de peso, edema + aumento de peso. Se inició el siguiente periodo de estudio, entre diciembre de 2024 y marzo de 2025. Se analizaron un total de 101 pacientes, sin diferencias en cuanto a las características demográficas con respecto al periodo previo. Las alertas graves registradas pasaron a ser un 1% del total de las llamadas realizadas, mucho menor respecto al 45% previo e incluso con respecto a los datos de Cardiología (33%) en este mismo periodo, aunque ninguna de ellas ha conllevado ingreso por descompensación de IC en este caso. Además, estas alertas implicaban en la mayoría de los casos, la necesidad intervenciones sobre los pacientes. Los motivos de ingreso registrados durante ambos periodos de tiempo se recogen en la tabla 2.
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Tabla 1 |
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Alertas |
Medicina interna |
Cardiología |
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Leves |
4 (3%) |
4 (3%) |
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Medias |
10 (9%) |
8 (5%) |
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Graves |
58 (45%) |
23 (19%) |
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Con acción |
8 |
3 |
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Sin acción |
50 |
20 |
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Tabla 2 |
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Ingresos |
N.º pacientes |
N.º ingresos |
Causa de ingreso |
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Primer periodo (junio-noviembre) |
12 |
2 |
Descompensación de IC (2) |
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Segundo periodo (diciembre-marzo) |
101 |
5 |
Descompensación de IC (2) |
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Hiperpotasemia (1) |
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Vasculopatía periférica (1) |
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ACV (1) |
Conclusiones: Las alertas individuales predefinidas en el programa “TUCUVI” sobreestiman la gravedad en la población UMIPIC (más añosa y comórbida), ya que generalmente no implican actuaciones posteriores. Las alertas compuestas mejoran la sensibilidad y especificidad de la herramienta “LOLA”, sin que se traduzca en una disminución de la capacidad de detectar eventos graves que precisen de intervención o incluso ingreso hospitalario. El adecuado ajuste de las alertas es importante para no aumentar innecesariamente la carga de trabajo generada en Enfermería.
