Estudo investigativo mostra o custo-efetividade da triagem para insuficiência cardíaca aprimorada por IA
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Médicos da Mayo Clinic podem utilizar ferramentas de inteligência artificial (IA) para realizar uma triagem eficaz de pacientes com bombeamento cardíaco fraco por meio de um simples eletrocardiograma (ECG). Um novo estudo aborda a próxima questão: Isso oferece um bom custo-benefício?
ROCHESTER, Minnesota — Uma pesquisar anterior mostrou que os médicos de atenção primária que utilizaram ferramentas de IA no ECG identificaram mais casos desconhecidos de bombeamento cardíaco fraco, também conhecido como fração de ejeção reduzida, do que sem o uso da IA. Novos resultados do estudo publicado na Mayo Clinic Proceedings: Digital Health sugerem que esse tipo de triagem também possui um bom custo-benefício a longo prazo, especialmente em ambientes ambulatoriais.
Quedas progressivas na função cardíaca são tratáveis com medicamentos, mas podem ser difíceis de serem detectadas. Os pacientes podem, ou não, apresentar sintomas quando o coração não está bombeando de forma eficaz, e os médicos podem não solicitar um ecocardiograma ou outro exame diagnóstico para verificar a fração de ejeção, ao menos que os sintomas estejam presentes. O Dr. Peter Noseworthy, cardiologista da Mayo Clinic e coautor do estudo, observa que o uso de IA para detectar os sinais ocultos da insuficiência cardíaca durante um exame de rotina pode significar um tratamento mais precoce para os pacientes, retardando ou interrompendo a progressão da doença e gerando menores custos médicos relacionados ao longo do tempo.
De acordo com o estudo, a relação custo-efetividade do uso de IA no ECG foi de US$ 27.858 por ano de vida ajustado pela qualidade (QALY, sigla em inglês) — uma medida da qualidade de vida e dos anos vividos. O programa foi especialmente rentável em ambientes ambulatoriais, com uma relação custo-efetividade muito menor de US$ 1.651 por ano de vida ajustado pela qualidade.
Os pesquisadores estudaram o impacto econômico do uso da ferramenta de IA no ECG, utilizando informações do mundo real de 22 mil participantes do já estabelecido EAGLE trial, acompanhando quais pacientes apresentavam, ou não, um bombeamento cardíaco fraco. Eles simularam a progressão da doença a longo prazo, atribuindo valores para a carga de saúde nos pacientes e o efeito resultante sobre o valor econômico.
"Classificamos os pacientes como positivos para IA-ECG, o que significava que recomendaríamos testes adicionais para fração de ejeção reduzida, ou negativos para IA-ECG, sem a necessidade da realização de mais testes. Em seguida, seguimos com o caminho normal de cuidados e analisamos o que isso custaria. Os pacientes realizaram um ecocardiograma? Permaneceram saudáveis ou desenvolveram insuficiência cardíaca posteriormente e precisaram de internação? Consideramos os diferentes cenários, custos e resultados dos pacientes", diz a Ph.D. Xiaoxi Yao, professora de Pesquisa em Serviços de Saúde na Mayo Clinic.
A Dra. Yao, autora sênior do estudo, observa que a relação custo-efetividade é um aspecto importante na avaliação das tecnologias de IA ao considerar o que implementar na prática clínica.
"Sabemos que o diagnóstico precoce pode nos levar a opções de tratamento ainda melhores e mais rentáveis. Para chegar lá, estamos estabelecendo um modelo para a avaliação e implementação de IA. O próximo passo é encontrar maneiras de agilizar esse processo para que possamos reduzir o tempo e os recursos necessários para uma avaliação tão rigorosa", diz a Dra. Yao.
Este estudo foi financiado pelo Centro Robert D. e Patricia E. Kern para a Ciência da Prestação de Cuidados com a Saúde da Mayo Clinic. A Mayo Clinic e alguns dos pesquisadores têm interesse financeiro na tecnologia mencionada neste comunicado de imprensa. A Mayo Clinic utilizará qualquer receita que receber para apoiar sua missão, sem fins lucrativos, em cuidados com o paciente, educação e pesquisa.
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