Artificial intelligence (AI) voice agents helped older adults with high blood pressure to accurately report their blood pressure readings and improved blood pressure management, according to preliminary research presented at the American Heart Association's Hypertension Scientific Sessions 2025. The meeting is in Baltimore, September 4-7, 2025, and is the premier scientific exchange focused on recent advances in basic and clinical research on high blood pressure and its relationship to cardiac and kidney disease, AVC, obésité et génétique.
Le contrôle de la tension artérielle reste une pierre angulaire pour améliorer les résultats cardiovasculaires pour les patients, cependant, la capture de lectures en temps opportun et de pression artérielle est un défi, en particulier pour les patients ayant un accès limité aux soins. Dans notre étude, nous avons pu améliorer la précision des mesures de la pression artérielle et des résultats pour les patients. «
Tina-Ann Kerr Thompson, MD, auteur de l'étude principale, vice-présidente principale de la ligne de services de soins primaires et directeur exécutif de la population Health Collaborative à Emory Healthcare, Atlanta
Les agents vocaux de l'IA sont des systèmes conversationnels alimentés par de grands modèles de langage qui peuvent comprendre et produire une parole naturelle en temps réel lors de l'interaction avec les humains. Cette étude comprenait 2 000 adultes, une majorité âgée de 65 ans et plus, et a été conçue pour évaluer l'efficacité et l'évolutivité d'un agent d'IA compatible vocal dans l'engagement des patients à auto-évaluer les lectures précises de la pression artérielle, à la place d'un appel téléphonique avec un professionnel de la santé à propos de leurs mesures de la pression artérielle. L'agent d'IA a également identifié les patients ayant besoin de soins médicaux de suivi en fonction de leurs lectures de la pression artérielle.
Les appels d'agent vocale d'IA aux patients ont été effectués à l'aide d'une IA disponible dans le commerce en plusieurs langues, y compris l'anglais et l'espagnol. Une lecture de la pression artérielle en dehors de la plage de seuil pour les lectures qui varient en fonction de la présence d'autres conditions, telles que le diabète, ont entraîné une transmission de l'appel à une infirmière agréée ou à un assistant médical. La présence de symptômes tels que les étourdissements, la vision floue ou la douleur thoracique a également provoqué une escalade de l'appel. L'escalade à des soins supplémentaires a été immédiate dans des situations urgentes ou dans les 24 heures pour des problèmes non urgents.
Les patients ont été contactés par l'agent vocal pour fournir des lectures récentes de la pression artérielle ou pour effectuer des mesures en direct pendant l'appel. Après l'appel, les lectures ont été inscrites dans le dossier de santé électronique du patient et examinées par un clinicien. Le routage des appels et les références pour la gestion des soins ont été provoqués pour les patients présentant une pression artérielle difficile à contrôler. Ce processus a réduit la charge de travail manuelle par les cliniciens et a abouti à un coût par coût inférieur de 88,7%. Ce montant a été calculé en comparant le coût des agents vocaux d'IA disponibles dans le commerce avec l'utilisation d'infirmières humaines pour effectuer des tâches similaires qui entraînent une réussite des lectures de pression artérielle autodéclarée par le patient.
L'étude a révélé que l'intégration de l'IA dans les flux de travail cliniques a réduit les coûts et amélioré la gestion des soins pour les patients. Pendant la période d'étude:
- 85% des patients ont été atteints avec succès par l'agent d'IA basé sur la voix.
- Parmi ces patients, 67% ont terminé l'appel et 60% ont pris une lecture de la pression artérielle conforme pendant l'appel. Parmi ces patients, 68% ont rencontré le CBP (contrôlant la pression artérielle) des seuils de conformité.
- Dans l'ensemble, 1 939 lacunes CBP ont été fermées, augmentant la mesure de la performance 1 étoile à 4 étoiles – une amélioration de 17%. La mesure des données et des informations sur l'efficacité de l'efficacité des soins de santé (MA) et la mesure CBP de l'efficacité des soins de santé (Hedis) est passée d'une note 1 étoile précédemment signalée à une note 4 étoiles.
- À la fin de chaque appel terminé, les patients ont reçu une enquête à deux questions pour évaluer leur satisfaction sur une échelle de 1 à 10, 10 étant à 100% satisfaits. Parmi les appels terminés, le taux de satisfaction moyen signalé par le patient a dépassé 9 sur 10, reflétant une excellente expérience globale avec l'agent d'IA basé sur la voix.
« Nous avons été surpris par les scores élevés de satisfaction des patients après avoir interagi avec des agents vocaux basés sur l'intelligence artificielle », a déclaré Thompson. « Nous sommes ravis de ce que cela signifie pour l'avenir, car l'engagement et la satisfaction des patients sont si essentiels aux résultats des soins de santé. »
« Cela pourrait être une étude révolutionnaire », a déclaré Eugene Yang, MD, MS, FACC, experte bénévole de l'American Heart Association. « Les lectures précises de la pression artérielle sont essentielles pour améliorer le contrôle, et de nouvelles approches peuvent aider à rendre cela possible. Des technologies de percée d'IA comme celle-ci pourraient transformer la façon dont nous gérons la pression artérielle en atteignant les patients où qu'ils se trouvent et en abordant les obstacles critiques, comme un accès limité aux soins et aux lacunes dans le soutien des patients. » Yang, qui n'a pas été impliqué dans cette étude, est professeur à la Division de cardiologie et à la chaire Carl et Renée Behnke pour la santé asiatique à l'école de médecine de l'Université de Washington.
L'étude a plusieurs limites. Cette étude était observationnelle et n'avait pas de groupe témoin. Les appels consécutifs d'IA n'étaient pas comparés aux appels humains; Au lieu de cela, les appels de voix IA ont été déployés car il n'était pas possible de passer un nombre adéquat d'appels humains uniquement. De plus, l'étude a été rétrospective, ce qui signifie qu'elle a examiné les données existantes et l'évaluation a été achevée après la réalisation des appels cliniquement identifiés.
Détails de l'étude, arrière-plan et conception:
- Les participants comprenaient 2 000 adultes; Une majorité était âgée de 65 ans ou plus (âge moyen de 72 ans; 61% de femmes) recevant des soins à l'hypertension artérielle.
- L'examen des dossiers de santé électroniques a identifié les patients qui manquaient des données de pression artérielle ou dont la lecture de BP la plus récente n'était pas dans la plage normale de <120/80 mm Hg. Les patients avec ces lacunes dans les données ont été tagués pour recevoir des appels de l'agent vocal de l'IA.
- L'étude a été menée avec des patients à Emory Healthcare à Atlanta au cours d'une période de 10 semaines. Les patients ont reçu au moins un appel téléphonique pendant l'étude. Les patients ont reçu plus d'un appel s'ils ne répondaient pas au téléphone.
- Les patients présentant des écarts ouverts dans la gestion de la pression artérielle ont été identifiés par le biais de dossiers médicaux électroniques (DME) et d'analyse payante. Les listes de patients ont été examinées pour s'assurer que les informations de leurs dossiers étaient correctes, et ils ont été vérifiés pour la sensibilisation par une équipe d'opérations cliniques afin d'assurer la précision en temps réel des lacunes avant de sensibiliser les patients.
- Les SMS IA, les appels téléphoniques de l'équipe de soins conventionnels, les visites cliniques récentes où la documentation a pu être trouvée pour une lecture de la pression artérielle et des agents vocaux génératifs de l'IA ont été utilisés pour contacter les patients pour fournir des lectures récentes de la pression artérielle ou prendre leur lecture de la tension artérielle pendant l'appel. Ceux-ci comprenaient toutes les visites cliniques récentes où la documentation pouvait être trouvée pour une BP enregistrée.
- Une étape de validation post-appel a été intégrée dans le flux de travail, dans lequel des lectures ont été entrées dans le DSE, examinée par un clinicien et soumises en tant que données supplémentaires pour combler l'écart de qualité des étoiles. Pour les patients atteints d'hypertension artérielle incontrôlée, des références d'escalade clinique ont été faites à des équipes de gestion des soins.
- Les Centers for Medicare et Medicaid Services (CMS) ont développé le système de notation des étoiles, connu sous le nom de MA Stars, pour évaluer l'assurance-maladie (MA) (Part C) et le médicament sur ordonnance (partie D) prévoit sur une échelle 5 étoiles, 1 étant le score le plus bas et 5 étant le score le plus élevé. Les plans MA sont des plans de compagnies d'assurance privées approuvées par Medicare et non émises par Medicare elle-même. Les hôpitaux, les centres de soins et les cliniciens sont éligibles pour recevoir une augmentation de paiement des primes s'ils obtiennent au moins une note 4 étoiles.
La tension artérielle de soi est un domaine cible de la cible: BP, une initiative de l'American Heart Association qui aide les organisations de soins de santé à améliorer les taux de contrôle de la pression artérielle grâce à un programme fondé sur des preuves. La surveillance de la pression artérielle à domicile est recommandée pour tous les adultes ayant un niveau d'hypertension artérielle, comme indiqué dans la nouvelle directive de l'association en 2025 sur l'hypertension artérielle, libérée le mois dernier.
