Gestione delle malattie basata sull'intelligenza artificiale nel periodo vulnerabile dell'insufficienza cardiaca (AIDMy-HF)

L'insufficienza cardiaca (HF) è una malattia progressiva con un decorso fluttuante. Di tanto in tanto, i sintomi ei segni dei pazienti peggiorano abbastanza da richiedere l'ospedalizzazione e l'ospedalizzazione si verifica con SC acuto scompensato. Gli scompensi dello SC acuto sono periodi che peggiorano la prognosi del paziente. D'altra parte, i pazienti dimessi dopo uno scompenso acuto hanno il rischio più elevato durante i primi mesi dopo la dimissione. I pazienti vengono formati sui cambiamenti dello stile di vita e sulla gestione dei farmaci durante il periodo di dimissione. Linee guida recenti suggeriscono che i pazienti nel primo periodo post-dimissione vengano chiamati per visite di controllo virtuali/telefoniche o faccia a faccia a brevi intervalli (3°, 7°, 14° e 28° giorno), quindi a intervalli di 3-6 mesi secondo Classe NYHA.

Nella pratica cardiovascolare tradizionale, i pazienti vengono chiamati per una visita di controllo ambulatoriale nel primo mese dopo la dimissione. Tuttavia, i processi successivi alla pandemia hanno impedito ai pazienti di visitare l'ospedale con la frequenza raccomandata nelle linee guida americane ed europee e li hanno costretti a rimanere a casa senza nemmeno seguire i loro programmi di visita di routine. Inoltre, i rischi ei benefici delle visite virtuali in termini di prognosi del paziente non sono ben definiti.

Questo studio si propone di indagare le relazioni tra i risultati, i sintomi e i biomarcatori vocali registrati di routine dei pazienti con scompenso cardiaco durante il ricovero e nel periodo post-dimissione e di indagare l'effetto dell'educazione post-dimissione sugli esiti riferiti dal paziente e sul riospedalizzazione.