El objetivo de este estudio fue describir y analizar los resultados de una estrategia de captación activa mediante llamadas automatizadas realizadas por una inteligencia artificial conversacional, evaluando indicadores de alcance, aceptación, citación, asistencia y causas de rechazo.

Estudio descriptivo realizado en un hospital de 3ª nivel a partir de la base de datos Power Bi, que seleccionó pacientes inmunocomprometidos candidatos a vacunación frente a herpes zóster y neumococo. La IA realizó llamadas salientes automatizadas, registrando respuesta, aceptación o rechazo de la vacunación, motivos de rechazo y resultado de la gestión de cita. Se analizaron además los porcentajes de asistencia a las citas programadas durante los tres primeros días de vacunación.

Se realizaron 610 llamadas, alcanzándose contacto efectivo en 495 pacientes (81,0%). De ellos, 381 completaron la conversación (77,0%). Entre los pacientes contactados, 260 (52,6%) aceptaron vacunarse, 109 (22,1%) rechazaron la vacunación, 19 (3,8%) ya estaban vacunados y 106 (21,5%) presentaron otros resultados.

De los 260 pacientes que aceptaron la vacunación, 176 (67,7%) obtuvieron cita, 60 (23,1%) quedaron pendientes de agenda y 24 (9,2%) presentaron negociación fallida. Los motivos de rechazo más frecuentes fueron ausencia de motivo explícito (66,1%), desconfianza o miedo a la vacuna (6,4%) y desconocimiento o falta de información (6,4%).

La asistencia a las citas programadas fue del 61% el primer día, 65% el segundo y 70% el tercero.

Las llamadas automatizadas mediante IA mostraron una elevada capacidad de contacto y aceptación, permitiendo transformar más de la mitad de los pacientes contactados en candidatos a vacunación. La principal oportunidad de mejora se identificó en la conversión de aceptación a cita efectiva y en la recuperación de pacientes pendientes de agenda. La IA conversacional constituye una herramienta prometedora para aumentar la captación activa y optimizar las estrategias de vacunación en pacientes inmunocomprometidos.