Objetivos: La creciente saturación en los servicios de urgencias ha revelado la necesidad de métodos complementarios de atención urgente. El uso de algoritmos de triaje basados en inteligencia artificial (IA) podrían mejorar la detección y evaluación de pacientes con ictus.

Material y métodos: Estudio unicéntrico prospectivo observacional de una cohorte de casos que consultaron por focalidad neurológica en urgencias de un hospital terciario entre enero y abril de 2023. Se analizaron las características clínicas, demográficas y los resultados proporcionados por Mediktor, un asistente médico para triaje y prediagnósticos basado en IA.

Resultados: Se incluyeron 85 pacientes con una media de edad media de 70 años (± 13,9), 52 hombres (61,2%). En urgencias 77 pacientes (90,6%) obtuvieron el diagnóstico final de ictus. Del total de pacientes, se obtuvo diagnóstico en el 60%. De estos, en el 72,5% el prediagnóstico principal proporcionado por el evaluador de síntomas coincidió con el diagnóstico final del neurólogo, con una sensibilidad del 42,9% y una especificidad del 75%. El porcentaje de acierto fue mayor en pacientes con afectación hemisférica izquierda (91,3%) en comparación con otros territorios, vertebrobasilares (60%) y derechos (56,3%) (p = 0,024). No se observaron diferencias por grupos de edad en la obtención de un diagnóstico.

Conclusión: Un evaluador de síntomas basado en IA como Mediktor puede ayudar a detectar precozmente a pacientes con ictus. La utilización de Mediktor puede ayudar a pacientes y familiares a detectar precozmente los síntomas de ictus, favoreciendo su consulta a los servicios de urgencias y reduciendo la morbimortalidad asociada a esta patología.