L'Hôpital général de Singapour (SGH), en partenariat avec DXC Technologies, a développé une solution d'intelligence artificielle appelée « Augmented Intelligent Infectious Diseases » (AI2D), qui vise à optimiser les prescriptions d'antibiotiques, à réduire l'abus d'antibiotiques et à sélectionner les antibiotiques les plus appropriés pour chaque patient. . Le modèle AI2D a été formé à l’aide de données anonymisées provenant de 8 000 patients, couvrant plusieurs types d’infections tels que la pneumonie et sept antibiotiques couramment utilisés. Les éditeurs de downcodes vous donneront une compréhension approfondie de cette innovation visant à lutter contre la crise mondiale de la résistance aux antibiotiques.
La construction du modèle AI2D est basée sur des données cliniques anonymisées d'environ 8 000 patients SGH de 2019 à 2020, y compris les radiographies, les symptômes cliniques, les signes vitaux et les tendances de réponse aux infections, couvrant sept antibiotiques intraveineux à large spectre couramment utilisés. L’équipe de recherche a mené une étude de validation préliminaire du modèle d’IA en 2023, en le comparant à 2 000 cas de pneumonie.
Dans l’étude, SGH et DXC ont noté que l’AI2D était en mesure de réduire d’un tiers le nombre de cas nécessitant un examen (de 2012 à 624). Le modèle d'IA a également augmenté la probabilité d'identifier les cas nécessitant une intervention de près de 12 % des cas examinés, contre seulement 4 % pour l'examen manuel traditionnel. De plus, le temps d'analyse d'un cas donné a été réduit de 20 minutes pour un examen manuel à « moins d'une seconde ».
La recherche montre que le modèle d’IA est précis à 90 % pour déterminer si des antibiotiques sont nécessaires dans les cas de pneumonie. L’étude a également révélé que dans près de 40 % de ces cas, la prescription d’antibiotiques pourrait s’avérer inutile.
SGH a déclaré que la pneumonie représente 20 % de toutes les infections dans ses hôpitaux et constitue le type d’infection pour lequel les antibiotiques sont le plus fréquemment prescrits. La durée moyenne de séjour des patients varie de deux à neuf jours, et le gouvernement coûte jusqu'à 5 000 dollars singapouriens (environ 3 500 dollars américains) par séjour hospitalier subventionné. Selon un audit sur l'utilisation des antibiotiques réalisé en 2018, l'hôpital SGH a constaté que 20 à 30 % des antibiotiques intraveineux à large spectre étaient redondants, tandis qu'environ 30 % des infections nosocomiales à Singapour seraient résistantes aux antibiotiques à large spectre.
En réponse à ce problème mondial, les hôpitaux établissent des programmes de gestion des antimicrobiens pour prévenir la surutilisation des antibiotiques et identifier les cas où des antibiotiques à spectre étroit plus appropriés sont recommandés. L’utilisation de l’automatisation et de l’intelligence artificielle peut mieux fournir des informations en temps réel au moment de la prescription, aidant ainsi à identifier et à prioriser les cas nécessitant un examen.
L’équipe de recherche mène actuellement une étude comparative sur 200 patients hospitalisés au SGH pour tester l’efficacité du modèle d’IA dans la réduction de l’utilisation d’antibiotiques, et développera à l’avenir des modèles similaires pour les infections des voies urinaires.
Le succès du projet AI2D apporte une nouvelle idée pour résoudre le problème mondial de la résistance aux antibiotiques. L’utilisation de la technologie de l’intelligence artificielle pour déterminer avec précision la nécessité d’un traitement antibiotique peut non seulement contrôler efficacement l’abus d’antibiotiques, mais également réduire les coûts médicaux et améliorer l’efficacité médicale. L’éditeur de Downcodes espère que l’AI2D pourra être appliquée à davantage de domaines de maladies à l’avenir et bénéficier à davantage de patients.