Studio coordinato da National Defense Medical Center di Taipei mostra una significativa riduzione della mortalità entro 90 giorni
Un elettrocardiogramma (Ecg) intelligente, abilitato con l’intelligenza artificiale, ha compiuto un passo epocale identificando per la prima volta pazienti ospedalizzati ad alto rischio di mortalità. Lo studio controllato randomizzato, coordinato dal National Defense Medical Center di Taipei (Taiwan), ha coinvolto 39 medici e 15.965 pazienti, evidenziando un enorme miglioramento nei risultati della diagnosi clinica.
L’intervento di questo Ecg intelligente comprendeva un report sul paziente e un avviso ai medici, segnalando se il paziente partecipante allo studio fosse ad alto rischio. In questo modo i medici potevano concentrarsi su coloro che potevano peggiorare rapidamente e avere un rischio di mortalità elevato.
Lo studio ha raggiunto il suo obiettivo primario, mostrando che l’implementazione dell’allarme Ai-Ecg era associata a una significativa riduzione della mortalità per tutte le cause entro 90 giorni: solo il 3,6% dei pazienti nel gruppo di intervento è morto entro 90 giorni, rispetto al 4,3% del gruppo di controllo.
Secondo l’analisi degli esiti secondari, i pazienti nel gruppo di intervento, identificati come ad alto rischio dall’Ecg intelligente, hanno ricevuto più cure in terapia intensiva rispetto al gruppo di controllo. Tuttavia, l’avviso fornito dall’Ecg intelligente ai medici ha portato a una significativa riduzione del rischio di morte cardiaca, con solo lo 0,2% nel gruppo di intervento rispetto al 2,4% del gruppo di controllo.
Questo studio rappresenta un importante passo avanti nell’applicazione dell’intelligenza artificiale nel campo della medicina, migliorando la capacità di individuare pazienti ad alto rischio di mortalità e consentendo interventi medici più tempestivi ed efficaci.
POTREBBE INTERESSARTI ANCHE: Affrontare la vitiligine: un impegno sociale e medico, Prevenzione vaccinale: percorsi facilitati, priorità ai pazienti oncologici e onco-ematologici, Progressioni sanitarie, equo compenso: arriva la prima bozza dei parametri per 17 profili
