Triaje de llamadas de emergencia con IA en la Región Capital de Dinamarca — el sistema de reconocimiento de voz de Corti para detectar paros cardíacos y accidentes cerebrovasculares

En Copenhague, Dinamarca, los Servicios de Emergencias Médicas comenzaron a utilizar Corti, un asistente de inteligencia artificial basado en reconocimiento de voz y aprendizaje automático, para escuchar en tiempo real las llamadas de emergencia (112) y alertar a los operadores sobre posibles paros cardíacos, a partir de pistas como palabras clave y patrones respiratorios anómalos.

Una evaluación inicial que analizó 161.650 llamadas encontró que Corti identificó correctamente el paro cardíaco en el 95% de los casos, frente a una tasa de reconocimiento del 73% por parte de los operadores humanos en el mismo sistema, según reportajes del Foro Económico Mundial y de la Sudden Cardiac Arrest Foundation. Los periodistas señalaron una brecha importante: el estudio completo de las 161.650 llamadas no había sido revisado por pares ni publicado en detalle en ese momento, dejando sin documentar la tasa de falsos positivos.

Extensión a la detección de ACV (revisado por pares) — Un estudio retrospectivo de 2022, publicado en una revista científica con revisión por pares, analizó 9.049 llamadas de emergencia relacionadas con ACV en la Región Capital de Dinamarca (población de 1,85 millones, 2016-2018) y estimó que un software de reconocimiento automático de voz, calibrado según las mejoras de rendimiento de Corti en paros cardíacos, podría aumentar la tasa de detección de ACV por parte de los operadores y elevar la proporción de pacientes que reciben trombolisis dentro de la ventana crítica de aproximadamente 16% a 18% — una proyección, no todavía un resultado medido en una implementación real.

Advertencias — Los investigadores señalaron explícitamente que la proyección para el ACV asumía que el reconocimiento automático de voz tendría un desempeño equivalente al del paro cardíaco, a pesar de que los síntomas de ACV son menos específicos (el 5% al 14,9% de los casos son "imitadores de ACV", frente al 0,6% en paros cardíacos), y que la IA "no puede explicar cómo toma sus decisiones" — una limitación de transparencia reconocida.