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Un algorithme du Technion pour mieux prescrire le bon antibiotique

L'outil d'intelligence artificielle, conçu pour lutter contre la résistance aux antibiotiques, améliore la précision des prescriptions pour les patients souffrant d'une infection urinaire

Une patiente consulte un médecin. (Crédit : iStock via Getty Images)
Une patiente consulte un médecin. (Crédit : iStock via Getty Images)

Une caisse de santé israélienne affirme avoir considérablement amélioré la capacité des médecins à prescrire les bons antibiotiques, grâce à un outil d’intelligence artificielle (IA).

La résistance aux antibiotiques est très répandue, de sorte que de nombreux patients ne réagissent pas à l’antibiotique initial qui leur a été donné et doivent changer de médicament.

Cette situation n’est pas seulement préjudiciable pour les patients dans la mesure où elle ralentit le traitement, elle renforce également un cercle vicieux : plus les gens sont exposés aux antibiotiques, plus la résistance aux antibiotiques se développe.

La Maccabi a ainsi constaté que 35 % des patients souffrant d’une infection des voies urinaires et à qui l’on a prescrit des antibiotiques avec l’aide d’un nouvel outil d’intelligence artificielle, déployé au début de l’année et mis au point à l’Institut de technologie Technion-Israël, n’ont pas eu besoin de changer d’antibiotiques.

La docteur Shira Greenfield, directrice de l’informatique médicale à la Maccabi, a déclaré que cet outil apportait une solution de haute technologie à « un problème mondial que toutes les entités de soins de santé s’efforcent de résoudre ».

« L’importance de l’administration d’un traitement antibiotique personnalisé est qu’il réduit le risque de développement d’une résistance aux antibiotiques », a-t-elle ajouté.

Bactéries résistantes aux antibiotiques à l’intérieur d’un biofilm. (Dr_Microbe via iStock by Getty Images)

Le docteur Idan Yelin, de la faculté de biologie du Technion, a déclaré au Times of Israël que l’outil d’IA a commencé comme un projet de recherche, mené avec le professeur Roy Kishony. Ils ont publié une recherche évaluée par des pairs sur l’idée en 2019, mais pendant deux ans, elle est restée bloquée au stade conceptuel, et n’a pas été déployée dans un cadre réel.

La théorie était solide, a-t-il dit, à savoir que si un algorithme était nourri de données sur les antibiotiques qui ont réussi ou échoué, ainsi que d’informations sur l’âge du patient, son sexe, sa condition physique et une série d’autres paramètres, il aiderait à prédire les meilleurs antibiotiques pour d’autres patients.

Au cours des derniers mois, la Maccabi l’a déployé sur le premier échantillon de patients, à savoir ceux souffrant d’infections urinaires. Il est maintenant prévu de déployer l’algorithme pour d’autres infections – et d’autres caisses de santé devraient également l’utiliser.

« Nous avons appliqué cet algorithme dans un contexte réel et nous sommes heureux de constater qu’il réduit de 35 % le taux d’inadéquation des antibiotiques administrés aux patients », a déclaré Yelin.

« Pour les patients, le traitement est plus court et plus efficace. Et en général, comme la résistance aux antibiotiques se développe et qu’il s’agit d’une préoccupation majeure, nous voulons réduire la fréquence des incompatibilités, les échecs de traitement et les quantités d’antibiotiques utilisées, et cet algorithme peut nous aider à le faire. »

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