Inteligența artificială ajută adulții vârstnici să raporteze corect tensiunea arterială acasă

Un studiu prezentat în septembrie 2025 la Sesiuni Științifice despre Hipertensiune Arterială organizat de American Heart Association, desfășurat în Baltimore, arată că agenții vocali bazați pe inteligență artificială pot ajuta adulții vârstnici cu hipertensiune arterială să își monitorizeze mai precis tensiunea și să îmbunătățească gestionarea acesteia.
Controlul tensiunii arteriale este esențial pentru reducerea riscului cardiovascular, însă colectarea corectă și în timp util a valorilor tensiunii arteriale, în special la pacienții cu acces limitat la servicii medicale, rămâne o provocare majoră.

Agenții vocali bazați pe inteligență artificială - sisteme conversaționale antrenate pe modele lingvistice avansate - pot interacționa în timp real cu pacienții, oferind o alternativă scalabilă și eficientă la apelurile telefonice efectuate de personalul medical uman.

Despre studiu

Participanți și design

• Studiul a inclus 2.000 de adulți, majoritatea cu vârsta de 65 de ani sau mai mult (vârsta medie 72 ani, 61% femei).
• Participanții primeau deja îngrijire pentru hipertensiune arterială la Emory Healthcare din Atlanta.
• Studiul a durat 10 săptămâni, timp în care pacienții au primit cel puțin un apel telefonic. Cei care nu au răspuns au fost reapelați.

Tehnologie și metodologie

• Agenții vocali AI utilizați erau comercial disponibili, operau în mai multe limbi (inclusiv engleză și spaniolă), și erau integrați în fluxurile clinice.
• Pacienții au fost identificați prin analiza dosarelor medicale electronice, în funcție de absența valorilor de tensiune sau prezența unor valori anormale.
• În timpul apelului, pacienții puteau transmite valori recente sau își puteau măsura tensiunea în direct.
• Valorile erau apoi introduse în dosarul electronic și verificate de un clinician.
• Apelurile care detectau valori în afara intervalului țintă (în funcție de comorbidități, ex. diabet zaharat) sau simptome (amețeli, tulburări de vedere, dureri toracice) erau escaladate către personal medical autorizat.
• Escaladările se produceau imediat pentru urgențe sau în termen de 24 de ore pentru cazurile non-urgente.

Validarea datelor și integrarea în sistemul de calitate

• După apel, valorile raportate erau validate și folosite pentru închiderea golurilor de date în sistemele de raportare a calității, precum Medicare Advantage Stars și HEDIS.
• Pacienții cu hipertensiune dificil de controlat erau direcționați către echipe de management al cazului.

Rezultate

Performanță și impact clinic

• 85% dintre pacienți au fost contactați cu succes de agentul AI.
• Dintre aceștia, 67% au finalizat apelul, iar 60% au raportat o valoare de tensiune conformă în timpul apelului.
• Dintre cei care au raportat corect, 68% au atins pragul de conformitate Controlling Blood Pressure (CBP).
• Au fost închise 1.939 de goluri CBP, ridicând performanța de la 1 stea la 4 stele în sistemul Medicare Advantage Stars - o creștere de 17%.

Reducerea costurilor și eficiență operațională

• Costul per măsurătoare obținută prin AI a fost cu 88,7% mai mic decât în cazul utilizării personalului medical uman.
• Acest lucru s-a datorat atât automatării procesului, cât și reducerii muncii manuale a clinicianului în colectarea și introducerea datelor.

Satisfacția pacienților

• După fiecare apel finalizat, pacienții au completat un mini-sondaj format din două întrebări.
• Satisfacția medie raportată a fost de peste 9 din 10, indicând o experiență pozitivă cu interacțiunea AI.

Declarații și implicații

Dr. Tina-Ann Kerr Thompson, autoarea principală, a subliniat că „am reușit să îmbunătățim atât acuratețea măsurătorilor, cât și rezultatele clinice ale pacienților”. Ea a remarcat că nivelul ridicat de satisfacție a fost neașteptat de pozitiv și că această abordare ar putea marca o schimbare majoră în modul de gestionare a hipertensiunii.

Dr. Eugene Yang, expert al American Heart Association, care nu a fost implicat în studiu, a remarcat că aceste rezultate „ar putea transforma modul în care gestionăm tensiunea arterială”, în special prin reducerea barierelor legate de accesul la îngrijire.

Limitări ale studiului

• Studiul a fost observațional și retrospectiv, fără grup de control comparativ uman.
• Apelurile AI nu au fost comparate direct cu apeluri efectuate de personal medical uman, deoarece nu exista capacitatea logistică pentru acest lucru.
• Evaluările s-au realizat post-factum, pe baza datelor deja colectate.

Concluzii

Integrarea agenților vocali AI în îngrijirea adulților vârstnici cu hipertensiune s-a dovedit a fi nu doar eficientă din punct de vedere al costurilor, dar și o soluție scalabilă pentru îmbunătățirea acurateței monitorizării și implicării pacientului. Acest tip de tehnologie ar putea deveni standard de practică în inițiativele de monitorizare la domiciliu recomandate de Target:BP și ghidurile AHA din 2025 privind hipertensiunea.