L’intelligence artificielle (IA) peut fournir le jour même des évaluations de la résistance aux antimicrobiens chez les patients en soins intensifs, ce qui est essentiel pour prévenir une septicémie potentiellement mortelle.
La résistance aux antimicrobiens, le processus par lequel les micro-organismes développent des défenses contre les traitements, constitue un énorme défi pour les soins de santé dans le monde entier. On estime qu’il cause 1,2 million de décès dans le monde et coûte au NHS au moins 180 millions de livres sterling par an.
Les infections dans le sang peuvent devenir résistantes aux antibiotiques et conduire à une maladie potentiellement mortelle, la septicémie. Une fois que l’infection a atteint le stade de la septicémie, il existe une forte probabilité que les patients développent rapidement une défaillance organique, un état de choc, voire la mort.
Certains patients présentent une plus grande résistance aux antimicrobiens que d’autres, en raison d’une exposition antérieure à des antibiotiques, de leur génétique et même de leur régime alimentaire, qui peuvent altérer leur microbiome.
Aujourd’hui, les scientifiques exploitent la puissance de l’IA pour évaluer la résistance aux antimicrobiens des patients dans les unités de soins intensifs (USI) et identifier les infections sanguines responsables du sepsis.
Des chercheurs du King’s College de Londres et des cliniciens du Guy’s et du NHS Foundation Trust de St Thomas ont collaboré à cette étude interdisciplinaire, qui, espèrent-ils, contribuera à améliorer les résultats des patients gravement malades. La recherche est publiée dans la revue PLOS Santé numérique.
En faisant des progrès significatifs dans ce domaine, l’équipe a montré comment l’IA et l’apprentissage automatique peuvent permettre un triage le jour même pour les patients en soins intensifs, en particulier dans les environnements aux ressources limitées. Cette technologie est également beaucoup plus rentable que les tests manuels.
Les évaluations actuelles des patients en soins intensifs prennent du temps et nécessitent de longs tests de laboratoire, nécessitant la culture des bactéries en laboratoire, ce qui peut prendre jusqu’à cinq jours. Cela peut avoir un impact considérable sur les résultats des soins, en particulier compte tenu de la fragilité des patients en soins intensifs, qui peuvent souffrir de maladies potentiellement mortelles.
Avoir accès à ces informations plus tôt permettrait aux cliniciens de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées en matière de soins, y compris l’utilisation ou non d’antibiotiques. L’utilisation appropriée des antibiotiques est étroitement liée aux résultats positifs pour les patients.
Le premier auteur, Davide Ferrari, du King’s College de Londres, a déclaré : « Notre étude fournit des preuves supplémentaires sur les avantages de l’IA dans les soins de santé, cette fois en lien avec les problèmes cruciaux de la résistance aux antimicrobiens et des infections sanguines. investit dans des ressources de données partagées, contribuant ainsi à rendre les soins aux patients plus collaboratifs et plus efficaces.
« Notre utilisation de l’apprentissage automatique offre une nouvelle façon d’aborder le problème clinique important de la résistance aux antimicrobiens. Nous espérons que l’IA fournira un outil utile aux cliniciens pour prendre des décisions importantes, en particulier en ce qui concerne les soins intensifs.
Le Dr Lindsey Edwards, expert en microbiologie au King’s College de Londres, a ajouté : « Un moyen important de lutter contre la grave menace de la résistance aux antimicrobiens est de protéger les antibiotiques dont nous disposons déjà, ce qui va de pair avec le besoin urgent de diagnostics rapides.
« Souvent, les patients atteints d’une infection résistante aux médicaments se présenteront aux soins intensifs dans un état critique et ne survivront peut-être pas assez longtemps pour que les normes de diagnostic actuelles permettent de déterminer de quoi ils sont infectés. Ainsi, les cliniciens sont confrontés à une situation difficile dans laquelle ils doit prescrire « en aveugle » un antibiotique à large spectre pour sauver le patient.
« Cependant, cela tuera également de nombreux microbes bénéfiques dans le microbiome du patient, sans tuer l’agent pathogène nocif. Cela pourrait même rendre l’agent pathogène plus résistant au médicament.
« Les résultats de cette étude sont incroyablement prometteurs, car l’utilisation de l’IA pour accélérer le diagnostic de l’infection afin de permettre la prescription du bon antibiotique pourrait non seulement avoir un impact énorme sur la survie du patient et les résultats de ses soins, mais pourrait également aider à préserver les antibiotiques. nous avons déjà développé et prévenons le développement d’une nouvelle résistance aux antibiotiques.
Les données de 1 142 patients du Guy’s and St Thomas’ NHS Foundation Trust ont été utilisées dans cette étude, qui a ouvert la voie à d’autres recherches en cours utilisant des ensembles de données de plus de 20 000 individus. On espère qu’une approche plus avancée de cette étude, en particulier dans un environnement multi-hôpitaux grâce à la technologie populaire de Federated Machine Learning, pourrait répondre aux exigences réglementaires pour un déploiement réel de cette approche d’IA en première ligne du NHS.
Le professeur Yanzhong Wang, expert en santé des populations au King’s College de Londres, a ajouté : « La simplicité et l’évolutivité de cette approche innovante d’apprentissage automatique indiquent son potentiel de mise en œuvre à grande échelle, offrant une solution robuste pour résoudre ces problèmes critiques de soins de santé à une plus grande échelle et à terme, améliorer les résultats pour les patients.
