Un estudio presentado en las Hypertension Scientific Sessions 2025 de la American Heart Association con 2.000 pacientes —edad promedio 72 años— muestra que agentes de voz basados en IA elevaron la adherencia y la precisión de lecturas domiciliarias, cerraron 1.939 brechas de control y redujeron el costo por lectura en 88,7%.
Qué hizo el estudio y cómo se aplicó la IA
Emory Healthcare implementó llamadas y mensajes de un agente de voz impulsado por modelos de lenguaje comercial para contactar a pacientes con brechas en registros de presión arterial.
Durante un período de 10 semanas, el sistema en inglés y español solicitó lecturas recientes o guió la toma de la medida en tiempo real; lecturas fuera de umbral o síntomas (mareo, visión borrosa, dolor torácico) desencadenaron escalamiento a una enfermera o asistente médico —de forma inmediata en casos urgentes o dentro de las 24 horas en no urgentes—.
Resultados cuantitativos que importan a gestores y directores médicos
Los números son contundentes: de 2.000 pacientes incluidos (promedio de edad 72 años, 61% mujeres), el agente de voz logró contactar al 85%; de esos, 67% completaron la llamada y 60% tomaron una lectura conforme durante la interacción.
Entre quienes completaron la medición, 68% cumplió los umbrales de CBP (controlling blood pressure). En total se cerraron 1.939 brechas de CBP, y la medida MA/HEDIS ascendió de una calificación de 1-Star a 4-Star, traducida por los autores como una mejora del 17%. Además, el proceso redujo el costo por lectura en 88,7% frente al modelo de llamadas realizadas por personal humano.
Voces del estudio y evaluación externa
“Controlar la presión arterial sigue siendo una piedra angular para mejorar los resultados cardiovasculares de los pacientes; sin embargo, obtener lecturas oportunas y conformes sigue siendo un desafío, particularmente para pacientes con acceso limitado a la atención”, dijo Tina-Ann Kerr Thompson, M.D., vicepresidenta senior de la línea de atención primaria y directora ejecutiva del Population Health Collaborative en Emory Healthcare.
“En nuestro estudio pudimos mejorar la precisión de las medidas de presión arterial y los resultados para los pacientes”, añadió Thompson.
“Nos sorprendieron las altas puntuaciones de satisfacción de los pacientes tras interactuar con agentes de voz basados en IA”, dijo Thompson sobre la media de satisfacción superior a 9/10.
A su vez, Eugene Yang, M.D., M.S., FACC (University of Washington), evaluó: “Este podría ser un estudio que cambie las reglas del juego”, subrayando la importancia de lecturas precisas para controlar la hipertensión y vencer barreras como el acceso limitado a la atención.
Implicancias operativas y financieras para ejecutivos
Para equipos de salud y cadenas de prestación, la combinación de escalabilidad (alto porcentaje de contacto), reducción de costos (-88,7% por lectura) y mejora en métricas MA/HEDIS con potencial de incentivos financieros (bonos por alcanzar ≥4-Star) es estratégica.
El uso de IA en varios idiomas facilita alcance poblacional y puede aliviar la carga manual de gestión de pacientes con enfermedades crónicas.
Retos y preguntas abiertas
Los autores reconocen limitaciones críticas: el diseño observacional y retrospectivo sin grupo control y la ausencia de comparación directa con llamadas humanas impiden conclusiones definitivas sobre eficacia relativa. Además, para adopciones a escala hacen falta validación en entornos diversos, evaluaciones de seguridad, gobernanza de datos y aprobación clínica revisada por pares.