Une IA pour prédire les infections postopératoires

Dans le domaine médical, l’intelligence artificielle s’impose de plus en plus dans le suivi des patients après une intervention chirurgicale. Des chercheurs ont mis au point un nouveau modèle capable de prédire le risque d’infection postopératoire, afin d’anticiper les vulnérabilités et de déclencher des mesures de prévention plus tôt.

Entre 5 et 20 % des patients développent une infection après une chirurgie. Cette IA pourrait aider les professionnels de santé à repérer rapidement les candidats les plus à risque et à renforcer la surveillance et la détection précoce des complications pour optimiser les traitements.

Contexte et enjeux

Parmi les complications les plus fréquentes, l’infection des plaies survient dans la moitié des cas, suivie d’infections pulmonaires, urinaires ou sanguines. Ces infections prolongent l’hospitalisation, entraînent des réadmissions et peuvent nécessiter plusieurs traitements. « Connaître les patients les plus à risque nous permettra de mieux les surveiller et de les traiter plus tôt. Cela nous aidera à améliorer la qualité de vie des patients et à réduire l’impact des infections sur les services de santé », résume la chercheuse doctorante Siri van der Meijden.

Une IA performante

Pour développer l’algorithme, l’équipe s’est appuyée sur près d’une décennie de données historiques issues du dossier médical électronique. Elle a également pris en compte des patients ayant souffert d’infections ou d’autres maladies comme le diabète. D’autres facteurs importants ont été intégrés, tels que la fréquence cardiaque, le poids et la tension artérielle. Toutes ces informations ont été réunies pour que l’ordinateur puisse générer un modèle précis.

« Lors des tests, nous avons comparé 500 prédictions du modèle d’IA avec les prédictions des médecins », indique la scientifique. Les résultats montrent que l’IA obtient des performances équivalentes à celles des médecins expérimentés, et même supérieures lorsque les participants présentaient une incertitude ou manquaient d’expérience. Cet outil devrait aussi gagner du temps aux médecins.

• Égalité ou supériorité des prédictions de l’IA par rapport aux médecins expérimentés.
• Meilleure performance lorsque l’incertitude est élevée ou l’expérience faible.
• Potentiel gain de temps et d’efficacité dans les services.

Intégration et perspectives futures

À mesure que le logiciel reçoit de nouvelles informations, il continuera d’être amélioré. L’équipe vise à l’intégrer au dossier médical des patients. Une mise en service est envisagée dès la mi-2026, une fois l’intégration finalisée.

« Nous étudions si l’IA peut effectuer une prédiction avant l’opération plutôt qu’après. À long terme, l’outil pourrait aussi permettre d’anticiper d’autres complications, comme le risque d’hémorragie, de réadmission ou de décès », conclut la jeune chercheuse.