L'Hôpital général de Singapour (SGH) répond activement au problème mondial de la résistance aux antibiotiques et utilise la technologie de l'intelligence artificielle pour améliorer l'efficacité et la précision médicales. Le système « Augmented Intelligent Infectious Diseases » (AI2D) qu'ils ont développé en partenariat avec DXC Technologies vise à optimiser la prescription d'antibiotiques, à réduire les abus et à sélectionner les antibiotiques les plus appropriés pour les patients. Le système a été initialement appliqué à des cas de pneumonie et a montré des résultats remarquables, fournissant une expérience précieuse pour les futures applications médicales de l’IA.
L'hôpital général de Singapour (SGH) développe une solution d'intelligence artificielle appelée Intelligence augmentée pour les maladies infectieuses (AI2D) qui vise à déterminer la nécessité de prescrire des antibiotiques, à réduire leur utilisation et à identifier le traitement antibiotique le plus approprié pour chaque patient. Le projet, en partenariat avec DXC Technology, couvre actuellement les cas de pneumonie.
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.
Souligner:
La technologie de l’IA aide à déterminer la nécessité de l’utilisation d’antibiotiques et à réduire les abus.
Le modèle d’IA affiche une précision de 90 % et près de 40 % des prescriptions pourraient être redondantes.
Le programme de gestion des antibiotiques de l’hôpital SGH vise à lutter contre le problème mondial de la résistance aux antimicrobiens.
L'application réussie du système AI2D ouvre une nouvelle voie à la médecine de précision. Il présente un grand potentiel pour améliorer l'efficacité du diagnostic, réduire les coûts médicaux et lutter contre la résistance aux médicaments. Il devrait s'étendre à davantage de domaines pathologiques à l'avenir et apporter davantage de contributions à la lutte mondiale. entreprises médicales et sanitaires.