Introducción
Los Holter subcutáneos (HS) son dispositivos diagnósticos que se utilizan en el estudio de pacientes con palpitaciones, síncope o durante el seguimiento de fibrilación auricular (FA). Actualmente su seguimiento se realiza principalmente a través de monitorización remota (MR), no obstante, generan un alto volumen de transmisiones con alta tasa de falsos positivos.
objetivos
Nuestro objetivo ha sido evaluar los resultados de la aplicación de IA en la discriminación de falsos positivos en el seguimiento remoto de HS.
Métodos
Estudio retrospectivo unicéntrico, incluyendo a todos los pacientes con HS durante el periodo de junio a diciembre de 2024. El análisis comprendió todas las transmisiones recibidas por monitorización remota (MR). Al mismo tiempo, un algoritmo de inteligencia artificial (IA) del fabricante analizó de manera independiente estas mismas transmisiones. Las transmisiones que indicaban alertas por fibrilación auricular (FA) o pausa fueron categorizadas como eventos reales o falsas alarmas. Posteriormente, nuestro centro validó el análisis del algoritmo mediante la revisión de dichas transmisiones.
resultados
Se incluyó a 62 pacientes en el estudio, de quienes se recibieron 187 transmisiones por alerta. De este total, 148 transmisiones correspondieron a fibrilación auricular o pausa (54.4% pausas, n=86; 45.6% FA n=62). El algoritmo de IA evaluó las 86 transmisiones por pausa, identificando correctamente 16 como verdaderas. La posterior revisión hospitalaria confirmó la pausa en 10 de ellas (VPP del 62% [10/16]). En el caso de la FA, de 62 alertas analizadas por la IA, esta identificó 23 como verdaderas. La revisión por el hospital confirmó 19, alcanzando un VPP del 82% (19/23). El algoritmo mostró una alta precisión para descartar eventos, ya que todas las alertas que la IA clasificó como falsas fueron también confirmadas como falsas por el centro hospitalario (VPN del 100%).
conclusiones
Este sistema de IA reduce de forma importante las falsas alertas sin comprometer la sensibilidad diagnóstica del HS, demostrando que innovaciones de este tipo pueden contribuir a mejorar la eficiencia de la monitorización remota.