FamilyComorbid AI: herramienta Web de apoyo a la decisión clínica para predicción de riesgo cardiovascular en pacientes con diabetes tipo 2 y multimorbilidad - Juan Sebastián Therán León; Jorge Andrés Hernández Navas; Luis Andrés Dulcey Sarmiento; Jaime Alberto Gómez Ayala; Harold Torres Pinzón; Wiston Alberto Rodríguez; Carlos Arenas Molina (Archivos en Medicina Familiar, 2026)
Objetivo: Desarrollar y validar una herramienta Web de apoyo a la decisión clínica (FamilyComorbid AI) que integre multiplicadores de riesgo y factores protectores basados en evidencia para proporcionar estimaciones personalizadas de riesgo cardiovascular y recomendaciones terapéuticas para atención primaria. Métodos: Los multiplicadores de riesgo y factores protectores se derivaron de ensayos clínicos aleatorizados pivotales y meta-análisis (EMPA-REG OUTCOME, CREDENCE, LEADER, SUSTAIN-6, REWIND, FIDELIO-DKD, FIGARO-DKD, CTT Collaboration). Se implementó un modelo multiplicativo mediante una aplicación Web progresiva con frontend en: React.js y backend en Node.js. La validez de contenido se evaluó mediante panel de expertos (n=7) y la usabilidad mediante la Escala de Usabilidad del Sistema (SUS) con médicos de atención primaria (n=24). Resultados: La herramienta incorpora seis multiplicadores de riesgo y ocho intervenciones protectoras. El panel de expertos alcanzó consenso del 100% en validez de contenido. La puntuación media del SUS fue 82.4 (DE 8.7), indicando usabilidad excelente. El tiempo promedio de cálculo fue 47 segundos. Los usuarios reportaron alta satisfacción con la comunicación visual del riesgo (4.6/5) y las recomendaciones terapéuticas (4.5/5). Conclusiones: FamilyComorbid AI proporciona una herramienta accesible y basada en evidencia para estratificación de riesgo cardiovascular en pacientes con diabetes y multimorbilidad. El enfoque multiplicativo permite cuantificar tanto la carga de riesgo como el beneficio terapéutico, facilitando la toma de decisiones compartida en atención primaria.