MADRID, 23 May. (EUROPA PRESS) -
Una aplicación de análisis de voz utilizada por los pacientes con insuficiencia cardíaca en casa reconoce la presencia de líquido en los pulmones tres semanas antes de una hospitalización no planificada o de una intensificación del tratamiento farmacológico ambulatorio, según una investigación presentada en Heart Failure 2022, el congreso científico de la Sociedad Europea de Cardiología (ESC).
"El estándar actual de atención no es lo suficientemente bueno para mantener a los pacientes con insuficiencia cardíaca bien y fuera del hospital --explica el autor del estudio, el profesor William Abraham de la Universidad Estatal de Ohio (Estados Unidos)--. El sistema probado en este estudio fue capaz de predecir con antelación el 80% del empeoramiento de la insuficiencia cardíaca, en comparación con la tasa de éxito del 10-20% de la monitorización diaria del peso mostrada en estudios anteriores".
Según avanza, "en el futuro el análisis del habla, junto con otra información clínica, podría utilizarse para modificar los tratamientos antes de que el estado del paciente se deteriore y evitar así el ingreso hospitalario".
En los pacientes con insuficiencia cardíaca, el corazón no bombea la sangre por el cuerpo tan bien como debería. Los riñones no eliminan el líquido correctamente y este exceso se acumula en los pulmones o las piernas. La congestión pulmonar es una causa frecuente de hospitalización y puede poner en peligro la vida.
Actualmente, la congestión pulmonar se controla pidiendo a los pacientes que se pesen cada día y que informen de cualquier aumento sustancial. También se les pide que informen del empeoramiento de los síntomas, como la falta de aire, la necesidad de elevar la cabeza por la noche para respirar cómodamente y dormir, y la hinchazón de pies o tobillos.
La aplicación de análisis del habla utilizada en el presente estudio ya había demostrado que podía detectar la presencia de líquido en los pulmones de los pacientes hospitalizados con insuficiencia cardíaca aguda. Este estudio investigó su capacidad para predecir el empeoramiento de la insuficiencia cardíaca en pacientes que viven en casa.
En el estudio participaron 180 pacientes con insuficiencia cardíaca que tomaban la medicación recomendada por las directrices. Al principio del estudio, como medida de referencia, los participantes grabaron cinco frases en un smartphone estándar utilizando la aplicación de análisis de voz.
Durante el periodo de estudio, cada mañana, antes del desayuno, los pacientes grabaron las mismas cinco frases con la aplicación. La aplicación comparó las grabaciones de cada día con las versiones de referencia y alertó al personal de investigación cuando detectó congestión pulmonar.
El profesor Abraham explica que "el sistema establece una línea de base para cada paciente durante un periodo de estabilidad. Luego detecta los cambios en el habla a lo largo del tiempo que indican la presencia de líquido en los pulmones".
Los investigadores examinaron si las alertas de congestión pulmonar predecían los episodios de insuficiencia cardíaca, definidos como el empeoramiento de al menos un síntoma que condujera a la hospitalización o a la intensificación del tratamiento farmacológico ambulatorio.
Para ello, compararon la fecha de la alerta con las fechas de los posteriores episodios de insuficiencia cardíaca. Las 'alertas verdaderas' fueron las emitidas en un plazo de 31 días antes del episodio de insuficiencia cardíaca. Las 'falsas alertas' eran las emitidas fuera del plazo de 31 días antes del episodio.
El profesor Abraham señala que las 'alertas verdaderas' seguirían emitiéndose diariamente hasta que se produjera la insuficiencia cardíaca.
"En este estudio, los médicos no actuaron sobre las alertas, ya que el objetivo era determinar el rendimiento diagnóstico de la herramienta --señala--. En la vida real, las notificaciones se enviarían al médico del paciente hasta que se respondiera a ellas. En este caso, se realizó un seguimiento longitudinal de los pacientes en busca de un empeoramiento de la insuficiencia cardíaca y se comprobó si había una alerta antes de que se produjera ese acontecimiento, es decir, una 'alerta verdadera'. Si no había ninguna alerta, el sistema no podía predecir el episodio. Las alertas que no iban seguidas de un empeoramiento de la insuficiencia cardíaca eran 'falsas alertas'".
Durante el estudio, los pacientes proporcionaron grabaciones durante una media de 512 días. En 37 pacientes se produjeron un total de 49 casos de insuficiencia cardíaca, de los cuales 39 (80%) fueron predichos correctamente por la aplicación y 10 (20%) no fueron detectados. Las alertas verdaderas se emitieron una media de 21 días antes del empeoramiento de los síntomas. Cada paciente recibió una falsa alerta cada 4,8 meses de media, lo que supone una media de 2,5 avisos erróneos al año.
El profesor Abraham resalta que en su estudio basado en la comunidad, una aplicación de análisis de voz fue capaz de predecir la mayoría de los casos de empeoramiento de la insuficiencia cardíaca con mucha antelación, con muy pocas falsas alarmas.
"El aumento de peso y los síntomas se producen demasiado tarde para permitir intervenciones médicas que mantengan a los pacientes fuera del hospital --recuerda--. En futuros estudios se investigará si cambiar el tratamiento del paciente tras una alerta, por ejemplo aumentando la dosis de diuréticos para eliminar el exceso de líquido, puede evitar las hospitalizaciones".
