{"id":1826,"date":"2024-11-02T09:59:56","date_gmt":"2024-11-02T08:59:56","guid":{"rendered":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/lia-sattaque-a-lenorme-probleme-de-la-resistance-aux-antimicrobiens-en-soins-intensifs\/"},"modified":"2024-11-02T09:59:57","modified_gmt":"2024-11-02T08:59:57","slug":"lia-sattaque-a-lenorme-probleme-de-la-resistance-aux-antimicrobiens-en-soins-intensifs","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/lia-sattaque-a-lenorme-probleme-de-la-resistance-aux-antimicrobiens-en-soins-intensifs\/","title":{"rendered":"L\u2019IA s\u2019attaque \u00e0 l\u2019\u00e9norme probl\u00e8me de la r\u00e9sistance aux antimicrobiens en soins intensifs"},"content":{"rendered":"
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L\u2019intelligence artificielle (IA) peut fournir le jour m\u00eame des \u00e9valuations de la r\u00e9sistance aux antimicrobiens chez les patients en soins intensifs, ce qui est essentiel pour pr\u00e9venir une septic\u00e9mie potentiellement mortelle.<\/p>\n

La r\u00e9sistance aux antimicrobiens, le processus par lequel les micro-organismes d\u00e9veloppent des d\u00e9fenses contre les traitements, constitue un \u00e9norme d\u00e9fi pour les soins de sant\u00e9 dans le monde entier. On estime qu\u2019il cause 1,2 million de d\u00e9c\u00e8s dans le monde et co\u00fbte au NHS au moins 180 millions de livres sterling par an.<\/p>\n

Les infections dans le sang peuvent devenir r\u00e9sistantes aux antibiotiques et conduire \u00e0 une maladie potentiellement mortelle, la septic\u00e9mie. Une fois que l\u2019infection a atteint le stade de la septic\u00e9mie, il existe une forte probabilit\u00e9 que les patients d\u00e9veloppent rapidement une d\u00e9faillance organique, un \u00e9tat de choc, voire la mort.<\/p>\n

Certains patients pr\u00e9sentent une plus grande r\u00e9sistance aux antimicrobiens que d\u2019autres, en raison d\u2019une exposition ant\u00e9rieure \u00e0 des antibiotiques, de leur g\u00e9n\u00e9tique et m\u00eame de leur r\u00e9gime alimentaire, qui peuvent alt\u00e9rer leur microbiome.<\/p>\n

Aujourd\u2019hui, les scientifiques exploitent la puissance de l\u2019IA pour \u00e9valuer la r\u00e9sistance aux antimicrobiens des patients dans les unit\u00e9s de soins intensifs (USI) et identifier les infections sanguines responsables du sepsis.<\/p>\n

Des chercheurs du King’s College de Londres et des cliniciens du Guy’s et du NHS Foundation Trust de St Thomas ont collabor\u00e9 \u00e0 cette \u00e9tude interdisciplinaire, qui, esp\u00e8rent-ils, contribuera \u00e0 am\u00e9liorer les r\u00e9sultats des patients gravement malades. La recherche est publi\u00e9e dans la revue PLOS Sant\u00e9 num\u00e9rique<\/i>.<\/p>\n

En faisant des progr\u00e8s significatifs dans ce domaine, l\u2019\u00e9quipe a montr\u00e9 comment l\u2019IA et l\u2019apprentissage automatique peuvent permettre un triage le jour m\u00eame pour les patients en soins intensifs, en particulier dans les environnements aux ressources limit\u00e9es. Cette technologie est \u00e9galement beaucoup plus rentable que les tests manuels.<\/p>\n

Les \u00e9valuations actuelles des patients en soins intensifs prennent du temps et n\u00e9cessitent de longs tests de laboratoire, n\u00e9cessitant la culture des bact\u00e9ries en laboratoire, ce qui peut prendre jusqu’\u00e0 cinq jours. Cela peut avoir un impact consid\u00e9rable sur les r\u00e9sultats des soins, en particulier compte tenu de la fragilit\u00e9 des patients en soins intensifs, qui peuvent souffrir de maladies potentiellement mortelles.<\/p>\n

Avoir acc\u00e8s \u00e0 ces informations plus t\u00f4t permettrait aux cliniciens de prendre des d\u00e9cisions plus rapides et plus \u00e9clair\u00e9es en mati\u00e8re de soins, y compris l’utilisation ou non d’antibiotiques. L\u2019utilisation appropri\u00e9e des antibiotiques est \u00e9troitement li\u00e9e aux r\u00e9sultats positifs pour les patients.<\/p>\n

Le premier auteur, Davide Ferrari, du King’s College de Londres, a d\u00e9clar\u00e9 : \u00ab Notre \u00e9tude fournit des preuves suppl\u00e9mentaires sur les avantages de l’IA dans les soins de sant\u00e9, cette fois en lien avec les probl\u00e8mes cruciaux de la r\u00e9sistance aux antimicrobiens et des infections sanguines. investit dans des ressources de donn\u00e9es partag\u00e9es, contribuant ainsi \u00e0 rendre les soins aux patients plus collaboratifs et plus efficaces.<\/p>\n

\u00ab Notre utilisation de l’apprentissage automatique offre une nouvelle fa\u00e7on d’aborder le probl\u00e8me clinique important de la r\u00e9sistance aux antimicrobiens. Nous esp\u00e9rons que l’IA fournira un outil utile aux cliniciens pour prendre des d\u00e9cisions importantes, en particulier en ce qui concerne les soins intensifs.<\/p>\n

Le Dr Lindsey Edwards, expert en microbiologie au King’s College de Londres, a ajout\u00e9 : \u00ab Un moyen important de lutter contre la grave menace de la r\u00e9sistance aux antimicrobiens est de prot\u00e9ger les antibiotiques dont nous disposons d\u00e9j\u00e0, ce qui va de pair avec le besoin urgent de diagnostics rapides.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Souvent, les patients atteints d’une infection r\u00e9sistante aux m\u00e9dicaments se pr\u00e9senteront aux soins intensifs dans un \u00e9tat critique et ne survivront peut-\u00eatre pas assez longtemps pour que les normes de diagnostic actuelles permettent de d\u00e9terminer de quoi ils sont infect\u00e9s. Ainsi, les cliniciens sont confront\u00e9s \u00e0 une situation difficile dans laquelle ils doit prescrire \u00ab en aveugle \u00bb un antibiotique \u00e0 large spectre pour sauver le patient.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Cependant, cela tuera \u00e9galement de nombreux microbes b\u00e9n\u00e9fiques dans le microbiome du patient, sans tuer l’agent pathog\u00e8ne nocif. Cela pourrait m\u00eame rendre l’agent pathog\u00e8ne plus r\u00e9sistant au m\u00e9dicament.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Les r\u00e9sultats de cette \u00e9tude sont incroyablement prometteurs, car l’utilisation de l’IA pour acc\u00e9l\u00e9rer le diagnostic de l’infection afin de permettre la prescription du bon antibiotique pourrait non seulement avoir un impact \u00e9norme sur la survie du patient et les r\u00e9sultats de ses soins, mais pourrait \u00e9galement aider \u00e0 pr\u00e9server les antibiotiques. nous avons d\u00e9j\u00e0 d\u00e9velopp\u00e9 et pr\u00e9venons le d\u00e9veloppement d\u2019une nouvelle r\u00e9sistance aux antibiotiques.<\/p>\n

Les donn\u00e9es de 1\u00a0142 patients du Guy’s and St Thomas’ NHS Foundation Trust ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9es dans cette \u00e9tude, qui a ouvert la voie \u00e0 d’autres recherches en cours utilisant des ensembles de donn\u00e9es de plus de 20\u00a0000 individus. On esp\u00e8re qu\u2019une approche plus avanc\u00e9e de cette \u00e9tude, en particulier dans un environnement multi-h\u00f4pitaux gr\u00e2ce \u00e0 la technologie populaire de Federated Machine Learning, pourrait r\u00e9pondre aux exigences r\u00e9glementaires pour un d\u00e9ploiement r\u00e9el de cette approche d\u2019IA en premi\u00e8re ligne du NHS.<\/p>\n

Le professeur Yanzhong Wang, expert en sant\u00e9 des populations au King’s College de Londres, a ajout\u00e9 : \u00ab La simplicit\u00e9 et l’\u00e9volutivit\u00e9 de cette approche innovante d’apprentissage automatique indiquent son potentiel de mise en \u0153uvre \u00e0 grande \u00e9chelle, offrant une solution robuste pour r\u00e9soudre ces probl\u00e8mes critiques de soins de sant\u00e9 \u00e0 une plus grande \u00e9chelle et \u00e0 terme, am\u00e9liorer les r\u00e9sultats pour les patients.<\/p>\n

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