Perspectivas preliminares sobre la dosificación guiada por inteligencia artificial en hipertensión y diabetes:...

Área de la Ciencia:

• Inteligencia artificial en medicina
• Salud digital
• Farmacometría

Sus antecedentes:

• La dosificación personalizada de fármacos tiene como objetivo optimizar los resultados terapéuticos.
• CURATE.AI es una plataforma de inteligencia artificial diseñada para la gestión individualizada de medicamentos.
• Evaluar la factibilidad de la IA en entornos ambulatorios es crucial para una adopción más amplia.

Objetivo del estudio:

• Evaluar la factibilidad de CURATE.AI en un entorno ambulatorio de enfermedades crónicas.
• Comparar la consistencia de las recomendaciones de dosificación de CURATE.AI en diferentes entradas de datos.
• Evaluar la alineación entre CURATE.AI y las decisiones de dosificación de los médicos.

Principales métodos:

• Se realizó un estudio de viabilidad de un solo brazo con pacientes diabéticos tipo II e hipertensos.
• CURATE.AI se calibró para cada paciente utilizando datos de dosis-respuesta.
• Los participantes se sometieron a una fase activa de cuatro meses con recomendaciones mensuales de dosificación basadas en IA.

Principales resultados:

• Trece de los dieciocho participantes reclutados completaron el estudio.
• Solo tres participantes progresaron a la fase activa debido a desafíos de calibración.
• Se reportó una alta satisfacción del paciente (≥88%), pero las recomendaciones de IA variaron en su alineación con las decisiones de los médicos.

Conclusiones:

• CURATE.AI muestra factibilidad para uso ambulatorio, pero la calibración requiere datos del paciente con variabilidad suficiente.
• Los desafíos en las poblaciones con enfermedades crónicas resaltan la necesidad de alinear los requisitos de datos de la IA con los escenarios clínicos.
• La investigación futura debe centrarse en pacientes recién diagnosticados para una mejor calibración del modelo de IA y evaluación de la utilidad.