El Estudio AIR-CPR: Compresiones Torácicas Guiadas por IA (AIR-CPR)

Este estudio prospectivo de tres años está diseñado para desarrollar y validar clínicamente un "Monitor de Ondas Arteriales Mejorado con IA" para guiar la RCP de precisión.

1. Hipótesis y Objetivos de la Investigación El estudio prueba la hipótesis de que la IA puede predecir con precisión la compresión de la válvula aórtica (confirmada por Ecocardiografía Transesofágica, ETE) analizando las ondas de presión arterial, permitiendo así a los rescatistas encontrar el sitio de compresión óptimo que evite la válvula aórtica y maximice el gasto cardíaco.

2. Fases de Implementación

   El proyecto se divide en cinco etapas distintas:

   Preparación de Casos: Inscripción de 150 pacientes con PCR extrahospitalaria para recopilar video de ETE y datos de presión arterial sincronizados.

   Modelo de Detección de Ondas Arteriales: Desarrollo de un algoritmo para segmentar automáticamente las señales de presión continua en muestras de ondas de compresión individuales.

   Modelo de Detección de Región de Compresión: Entrenamiento de un modelo basado en YOLO v8 integrado con datos fisiológicos del paciente (edad, sexo, historial médico) para distinguir entre estados de válvula aórtica "comprimida" y "no comprimida".

   Prueba Externa Clínica: Inscripción de 75 pacientes adicionales para verificar la precisión del modelo frente a los hallazgos del "estándar de oro" de ETE.

   Evaluación de Viabilidad: Implementación del modelo como una "Aplicación de Apoyo a la Reanimación" en 30 casos clínicos reales para evaluar su capacidad de orientación en tiempo real, velocidad e impacto en los resultados del paciente.

3. Metodología Técnica

   Extracción de Datos: Uso de binarización y ajuste de curvas de interpolación para extraer datos numéricos de alta calidad directamente de las pantallas de monitores fisiológicos.

   Arquitectura de IA: Utilización de un marco YOLO v8 mejorado combinado con una arquitectura basada en Atención y redes neuronales totalmente conectadas para incorporar heterogeneidades complejas del paciente.

   Intervención Clínica: Cuando la IA identifique compresión de la válvula aórtica, se indicará a los rescatistas que ajusten la ubicación de la compresión (generalmente hacia abajo y a la izquierda) hasta que la válvula ya no esté obstruida.

4. Medidas de Resultados El estudio evaluará la Tasa de Éxito de Identificación (IA vs. ETE), la Tasa de Éxito de Evitación (reposicionamiento exitoso) y las métricas tradicionales de reanimación, incluidos RCE, supervivencia al alta y resultados neurológicos favorables.