Des recherches antérieures ont montré que les cliniciens de soins primaires utilisant les outils AI-ECG ont identifié davantage de cas inconnus de pompe cardiaque faible, également appelée faible fraction d'éjection, que sans l'IA. De nouveaux résultats d’étude publiés dans Actes de la clinique Mayo : santé numérique suggèrent que ce type de dépistage est également rentable à long terme, notamment en ambulatoire.
Les baisses progressives de la fonction cardiaque peuvent être traitées avec des médicaments, mais peuvent être difficiles à détecter. Les patients peuvent ou non présenter des symptômes lorsque leur cœur ne pompe pas efficacement, et les médecins peuvent ne pas prescrire un échocardiogramme ou un autre test de diagnostic pour vérifier la fraction d'éjection, à moins qu'il n'y ait des symptômes. Peter Noseworthy, MD, cardiologue à la Mayo Clinic et co-auteur de l'étude, note que l'utilisation de l'IA pour détecter les signaux cachés de l'insuffisance cardiaque lors d'une visite de routine peut signifier un traitement plus précoce pour les patients, retarder ou arrêter la progression de la maladie, et moins de problèmes médicaux associés. les coûts au fil du temps.
Selon l'étude, le rapport coût-efficacité de l'utilisation de l'AI-ECG était de 27 858 $ par année de vie ajustée en termes de qualité ; une mesure de la qualité de vie et des années vécues. Le programme s'est avéré particulièrement rentable en milieu ambulatoire, avec un rapport coût-efficacité bien inférieur de 1 651 $ par année de vie ajustée en fonction de la qualité.
Les chercheurs ont étudié l'impact économique de l'utilisation de l'outil AI-ECG en utilisant des informations du monde réel provenant de 22 000 participants à l'essai EAGLE établi et en suivant quels patients avaient des pompes cardiaques faibles et lesquels n'en avaient pas. Ils ont simulé la progression de la maladie à long terme, en attribuant des valeurs au fardeau de santé des patients et à l'effet qui en résulte sur la valeur économique.
Nous avons classé les patients soit comme AI-ECG positifs, ce qui signifie que nous recommandons des tests supplémentaires pour une faible fraction d'éjection, soit comme AI-ECG négatifs sans qu'aucun test supplémentaire ne soit nécessaire. Ensuite, nous avons suivi le parcours normal de soins et examiné ce que cela coûterait. Ont-ils passé un échocardiogramme ? Est-ce qu'ils sont restés en bonne santé ou ont développé une insuffisance cardiaque plus tard et ont dû être hospitalisés ? Nous avons envisagé différents scénarios, coûts et résultats pour les patients. »
Xiaoxi Yao, Ph.D., professeur de recherche sur les services de santé à la clinique Mayo
Le Dr Yao, qui est l'auteur principal de l'étude, note que la rentabilité est un aspect important de l'évaluation des technologies d'IA lorsqu'on considère ce qu'il faut mettre en œuvre dans la pratique clinique.
« Nous savons qu'un diagnostic plus précoce peut conduire à des options de traitement meilleures et plus rentables. Pour y parvenir, nous avons établi un cadre pour l'évaluation et la mise en œuvre de l'IA. La prochaine étape consiste à trouver des moyens de rationaliser ce processus afin de réduire le temps et les ressources nécessaires à une évaluation aussi rigoureuse », explique le Dr Yao.
Cette étude a été financée par la Mayo Clinic Robert D. et le Patricia E. Kern Center for the Science of Health Care Delivery. La Mayo Clinic et certains chercheurs ont un intérêt financier dans la technologie mentionnée dans ce communiqué de presse. La Mayo Clinic utilisera tous les revenus qu'elle reçoit pour soutenir sa mission à but non lucratif en matière de soins aux patients, d'éducation et de recherche.
