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TRICORDER

Triple Cardiovascular Disease Detection with an Artificial Intelligence-Enabled Stethoscope (TRICORDER) in the UK: a Cluster-Randomised Controlled Implementation Trial

Paciente / Población Intervención / Exposición Comparación Desenlace

En 1,55 millones de pacientes de 205 consultas de atención primaria, un estetoscopio con IA en la atención habitual no mejoró la detección de insuficiencia cardíaca de nuevo diagnóstico a lo largo de 12 meses en comparación con la atención habitual.

N
1.553.175pacientes
Diseño
Ensayo de implementación pragmático aleatorizado por conglomerados, atención primaria del Reino Unido (205 consultas)
Desenlace
Incidencia de cualquier diagnóstico de insuficiencia cardíaca de nueva codificación por 1.000 pacientes-año (IRR); coprimario: detección estratificada por diagnóstico comunitario vs. hospitalario
Relevancia
1Define la práctica — el ensayo en el que se apoya la guía.
ResultadoIRR de detección de insuficiencia cardíaca 0,94 (IC del 95 % 0,86–1,02) en el análisis por intención de tratar, sin diferencias en los diagnósticos comunitarios ni hospitalarios (P>0,05); las consultas de intervención registraron 12.725 exploraciones con el estetoscopio con IA entre 972 usuarios clínicos.
Kelshiker MA, et al. Lancet. 2026;407(10529):704-715. 10.1016/S0140-6736(25)02156-7
Discusión y crítica

El mayor ensayo aleatorizado de implementación de un dispositivo diagnóstico con IA, y negativo: pese a algoritmos con aprobación regulatoria para fracción de eyección reducida, FA y valvulopatía, la detección de insuficiencia cardíaca a nivel de consulta no aumentó en 12 meses. El uso fue el problema — 12.725 exploraciones en una población registrada de más de 700.000 — y el uso en sí se asoció de forma independiente con una mayor detección de insuficiencia cardíaca, FA y valvulopatía, el mecanismo de adopción que EAGLE y Rushlow habían puesto al descubierto. Abierto por necesidad; enseña que la implementación, y no la exactitud, es el paso limitante de la IA en atención primaria.