Introducción

: El inicio de la pandemia COVID-19, obligó a implementar cambios en el sistema de aten ción de los servicios de emergencia. Coincidentemente, en nuestra institución, implementamos el software de inteligencia artificial (IA), RAPID.AI, para el análisis de imágenes en el ataque cerebrovascular isquémico (ACVi). Nuestro objetivo fue evaluar el impacto del uso de la IA junto a los cambios en el triage durante la pandemia por COVID-19 en pacientes con ACVi por oclusión de gran vaso cerebral (OGVC).

Métodos

: Se crearon 2 grupos de pacientes con ACVi por OGVC tratados con terapia de reperfusión endovenosa más endovascular o terapia endovascu lar directa. Grupo 1: pacientes de enero 2019 a junio 2020; Grupo 2: pacientes de julio 2020 a diciembre de 2021, estudiados con RAPID.AI. Se analizaron datos clínicos, y métricas temporales. Se compararon según hora de arribo de 08:00 a 20:00 h (diurno) vs. 20:01 a 7:59 h (nocturno).

Resultados

: El grupo 1 comprendió 153 pacientes y el grupo 2 133. En el grupo 2 la métrica puerta-imagen y adquisición de la imagen fueron menores, con menor tiempo puerta-inicio de imagen y puerta-recanalización; los pacientes en horario nocturno presentaron mayor NIHSS y tiempos inicio-ingreso con menor proporción de independencia funcional a 90 días.

Conclusiones

: El uso de la IA para el análisis de imá genes junto a un menor tiempo puerta-fin de imagen, permitió acortar el intervalo hasta la punción inguinal. En el análisis por horarios durante la pandemia, los pacientes ingresados en horario diurno presentaron métricas puerta-imagen, tiempo de imagen y puerta-recanalización significativamente menores.