Artificial Intelligence for Direct-to-Physician Reporting of Ambulatory Electrocardiography

Johnson, L. S.

doi:10.1038/s41591-025-03516-x

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DeepRhythmAI

Artificial Intelligence for Direct-to-Physician Reporting of Ambulatory Electrocardiography

Paciente / Población Intervención / Exposición Comparación Desenlace

En 14.606 registros de ECG ambulatorio anotados latido a latido, la lectura por IA comunicada directamente al médico mejoró la sensibilidad para arritmias críticas frente a paneles de consenso de cardiólogos en comparación con técnicos de ECG certificados.

N

14.606pacientes

Diseño

Comparación no aleatorizada de exactitud diagnóstica frente a 17 paneles de consenso de cardiólogos

Desenlace

Sensibilidad para arritmias críticas frente a la anotación de paneles de consenso de cardiólogos

Relevancia

3Complementario — contexto, no conocimiento imprescindible.

ResultadoSensibilidad para arritmias críticas 98,6 % (IC del 95 % 97,7–99,4) vs. 80,3 % (IC del 95 % 77,3–83,3) para 167 técnicos; falsos negativos 3,2 vs. 44,3 por 1.000 pacientes (riesgo relativo de diagnóstico omitido 14,1 para los técnicos, IC del 95 % 10,4–19,0); falsos positivos 12 vs. 5 por 1.000 pacientes-día.

Johnson LS, et al. Nat Med. 2025;31(3):925-931. 10.1038/s41591-025-03516-x

Discusión y crítica

La mayor comparación directa de la IA frente a técnicos humanos en el ECG ambulatorio, que respalda el informe inicial por IA con revisión médica. Es un estudio de exactitud, no un ensayo de resultados: el patrón de referencia fue una muestra aleatoria de 5.235 eventos adjudicada por cardiólogos y no cada registro, la comparación no fue aleatorizada y el precio de la altísima sensibilidad fue una mayor carga de falsos positivos que los médicos deben absorber.