Redacción
Uno de los principales desafíos a la hora de conocer con mayor precisión la adherencia de los pacientes con apnea obstructiva del sueño con su tratamiento de presión positiva continua en la vía aérea (CPAP) está en medir el uso que hacen y saber cuándo es necesario intervenir. Con este objetivo se desarrolla un modelo de telemonitorización personalizada basada en inteligencia artificial (IA) que predice la adherencia en este tipo de pacientes.
Al recoger y procesar más información en la manera de utilizar los CPAP, la IA permite transformar ese volumen de datos en decisiones asistenciales útiles, personalizadas y oportunas, como ya saben en Francia o Portugal, donde otros proyectos en marcha han mejorado el cumplimiento terapéutico de los pacientes que no tenían una buena adherencia.
A estos países se suman ahora los de España. Según los resultados preliminares de Airgenious, el nombre del estudio cuyos resultados preliminares se han presentado por Linde Médica en el Congreso Internacional de la Sociedad Europea de Respiratorio (ERS 2026) que se celebra estos días en Barcelona, esa mejora a la hora de usar su terapia se detecta de manera consistente durante los primeros 90 días de tratamiento. También se registran valores superiores tanto en el uso medio nocturno de la CPAP como en la proporción de pacientes que superan las cuatro horas de utilización por noche.
En base a una muestra de 679 pacientes evaluables, 333 seguidos mediante Airgenious y 346 mediante el protocolo estándar, el brazo de los seguidos con la herramienta basada en IA mostró valores descriptivos superiores en los principales indicadores estudiados, como el tiempo medio de utilización nocturna de la CPAP y el porcentaje de pacientes que usaron más de cuatro horas de tratamiento por las noches. Estas mediciones se hicieron en tres periodos consecutivos de 30 días.
Dr. Pedro Landete Rodríguez (La Princesa): “Airgenious nos permite trabajar con la información de la CPAP de una forma más dinámica, identificar qué pacientes pueden necesitar apoyo y adaptar el seguimiento a su evolución”
Con más detalle, los pacientes usuarios de Airgenious mantuvieron la terapia de 0,13 a 0,15 horas adicionales de uso nocturno, y entre un 3% y un 5% más de ellos alcanzaron más de cuatro horas de tratamiento nocturno.
“Los resultados que presentamos en ERS muestran una tendencia consistente a lo largo de los primeros 90 días. Airgenious nos permite trabajar con la información de la CPAP de una forma más dinámica, identificar qué pacientes pueden necesitar apoyo y adaptar el seguimiento a su evolución. Esa capacidad de priorización puede ayudarnos a intervenir antes y con mayor precisión”, explica el Dr. Pedro Landete Rodríguez, subdirector médico y director de Continuidad Asistencial del Hospital Universitario de La Princesa, profesor asociado de Medicina de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) y miembro de la Cátedra UAM-Linde, en cuyo marco se desarrolla Airgenious.
Bajo el título ‘AI-supported personalized telemonitoring for early CPAP adherence in obstructive sleep apnea: Preliminary results from the AIRGENIOUS study’, se recogen unos resultados que, subrayan los investigadores, son todavía “preliminares y descriptivos”. El análisis estadístico definitivo determinará si se alcanza formalmente el criterio de no inferioridad establecido en el protocolo estándar eSleepProtocol durante los primeros 90 días de tratamiento.
Además de la adherencia, el análisis final evaluará otros parámetros, entre ellos el uso medio nocturno de CPAP, fugas, índice de apnea-hipopnea residual, abandono del tratamiento, puntuación de Epworth, índice de masa corporal y carga de intervenciones asociada al seguimiento.
Priorizar y supervisar, la labor del especialista
Por otro lado, el trabajo pone el acento sobre cómo esta herramienta basada en IA usa la información para elaborar estimaciones dinámicas del riesgo y generar itinerarios de seguimiento adaptados a cada caso. Los primeros 28 días son los de mayor actividad para Airgenious, ya que reevalúa los datos en ventanas temporales cortas. A partir de ese momento, ya hace uso de modelos de predicción móvil que actualiza el riesgo y genera nuevos planes de actuación a medida que evoluciona el paciente.
El modelo se comunica con el paciente mediante mensajes educativos, llamadas de apoyo ante problemas de adherencia o fugas, revisiones técnicas o clínicas y, cuando es necesario, escalado al médico prescriptor. La respuesta del paciente se incorpora posteriormente al proceso para mantener, adaptar o intensificar la siguiente actuación.
Los autores consideran que la principal aportación clínica del modelo reside en su capacidad para transformar la telemetría rutinaria de la CPAP en un soporte más oportuno y estratificado según riesgo, preservando al mismo tiempo el juicio clínico.
Los autores consideran que la principal aportación clínica del modelo reside en su capacidad para transformar la telemetría rutinaria de la CPAP en un soporte más oportuno y estratificado según riesgo
El trabajo, firmado por los doctores Pedro Landete; Sandra Guedes; Enrique Zamora; María González; Elena Ávalos; Yasaman Kakaei Siahkal y Alexandra Vañes, se ha basado en un enfoque human-in-the-loop, en el que la IA acomete su labor pero la revisión y ejecución de las intervenciones permanece en manos de los equipos asistenciales.
“En atención domiciliaria recibimos cada día una enorme cantidad de información. Nuestro reto es convertirla en decisiones útiles y en un seguimiento que responda mejor a la situación de cada paciente. AIRGENIOUS aporta una forma de ordenar esa información, priorizar necesidades y orientar al equipo asistencial hacia la actuación más adecuada en cada momento, con la supervisión de los profesionales durante todo el proceso”, finaliza la Dra. Vañes, directora médica de Linde Médica.
