L'applicazione dell'intelligenza artificiale (AI) nell'assistenza sanitaria è sempre più rilevante e un campo in cui può essere particolarmente utile è nella gestione ospedaliera. In particolare, la previsione dei ricoveri ospedalieri nei pazienti con scompenso cardiaco congestizio (HF) è un'area di grande interesse, in quanto può contribuire a ridurre il carico sia sui pazienti che sul sistema sanitario.
Uno studio recente ha esaminato 23 studi che utilizzavano metodi di machine learning e deep learning per prevedere il ricovero in pazienti con insufficienza cardiaca. I risultati hanno mostrato che gli algoritmi di intelligenza artificiale possono prevedere con successo il (ri)ricovero ospedaliero di 30 giorni, con valori di area sotto la curva (AUC) compresi tra 0,61 e 0,79. È stato inoltre dimostrato che gli algoritmi possono prevedere il ricovero ospedaliero per periodi di tempo più lunghi, da 6 mesi a 3 anni, con un AUC compreso tra 0,65 e 0,78.
Questi risultati indicano che l'IA può svolgere un ruolo chiave nella gestione ospedaliera prevedendo con precisione i ricoveri ospedalieri, consentendo ai medici e al personale ospedaliero di pianificare meglio le risorse e fornire interventi tempestivi. Inoltre, l'implementazione di algoritmi di intelligenza artificiale per la gestione dei pazienti con scompenso cardiaco può contribuire a ridurre l'onere finanziario per il sistema sanitario riducendo il numero di ricoveri ospedalieri non pianificati.
In conclusione, l'applicazione dell'IA nella previsione dei ricoveri ospedalieri nei pazienti con scompenso cardiaco ha il potenziale per migliorare significativamente la gestione ospedaliera e ridurre l'onere sia per i pazienti che per il sistema sanitario. È necessario continuare a ricercare e migliorare i modelli attuali per garantire la loro applicabilità clinica in futuro.