KNOXVILLE, TN, 17 décembre 2025 /24-7PressRelease/ -- Alors que les infections résistantes aux médicaments menacent de saper des décennies de progrès médical, les scientifiques se tournent de plus en plus vers l'intelligence artificielle (IA) pour trouver des solutions innovantes. Grâce à ses atouts en matière d'exploration de données et de reconnaissance de formes, l'IA transforme la manière dont la résistance aux antimicrobiens (RAM) est détectée, prédite et gérée.

La résistance aux antimicrobiens (RAM) est devenue l'une des plus grandes crises de santé publique du XXIe siècle, responsable d'environ cinq millions de vies perdues chaque année et de l'augmentation des coûts de santé dans le monde entier. L'utilisation excessive d'antibiotiques en médecine humaine, en agriculture et en élevage continue d'accélérer le développement de la résistance, en particulier dans les pays à revenu faible et intermédiaire. Bien que les méthodes de diagnostic traditionnelles restent indispensables, elles sont souvent trop lentes et fragmentées pour répondre aux agents pathogènes en évolution rapide. Parallèlement, les systèmes de santé ont de plus en plus de difficultés à intégrer de vastes quantités de données génomiques, cliniques et épidémiologiques. Face à ces défis croissants, les chercheurs explorent des outils pilotés par l'IA pour prédire les schémas de résistance, optimiser l'utilisation des antibiotiques et renforcer les stratégies de détection précoce et d'intervention.

Une équipe de recherche de l'Hôpital de l'Union médicale de Pékin et du Troisième Hôpital Xiangya de l'Université centrale du Sud a publié (DOI : 10.12290/xhyxzz.2025-0655) une revue complète dans le Journal médical de l'Hôpital de l'Union médicale de Pékin (septembre 2025), éclairant la manière dont l'IA révolutionne la prévention et le contrôle de la RAM. L'article illustre comment l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond transforment la surveillance, le diagnostic, l'optimisation du traitement et la découverte de médicaments — offrant un plan d'action opportun pour intégrer des systèmes intelligents dans la gestion mondiale des infections.

La revue détaille comment les technologies d'IA sont appliquées sur quatre grands fronts de la prévention de la RAM. Premièrement, dans la surveillance épidémiologique et l'alerte précoce, des algorithmes d'IA comme XGBoost analysent les registres de résistance hospitalière et les données de consommation d'antibiotiques pour prévoir les futures épidémies, aidant les agences de santé à agir avant que les crises ne s'aggravent. Les systèmes de traitement du langage naturel peuvent même scanner les dossiers électroniques et les médias sociaux pour détecter en temps réel les « points chauds » de résistance. Deuxièmement, dans la détection et la prédiction de la résistance, des modèles alimentés par l'IA entraînés sur des données de spectrométrie de masse MALDI-TOF et génomiques peuvent identifier les bactéries résistantes en quelques heures — bien plus rapidement que les tests de culture traditionnels. Des modèles entraînés sur plus de 300 000 échantillons bactériens ont atteint une grande précision prédictive pour Staphylococcus aureus et Klebsiella pneumoniae, démontrant leur aptitude clinique. Troisièmement, dans la prise de décision clinique, les systèmes basés sur l'IA réduisent jusqu'à la moitié les prescriptions d'antibiotiques inadaptées et favorisent une utilisation rationnelle des médicaments dans les hôpitaux. Enfin, dans la découverte de médicaments, des modèles d'apprentissage profond comme ceux qui ont identifié l'halicine et l'abaucine révèlent des classes entièrement nouvelles d'antibiotiques avec des mécanismes uniques. Ensemble, ces avancées de l'IA redéfinissent la manière dont l'humanité détecte, traite et prévient la résistance à l'échelle mondiale.

« L'IA transforme notre lutte contre la résistance aux antimicrobiens d'une approche réactive à une approche prédictive », a déclaré l'auteur correspondant, le Dr Li Zhang. « En intégrant des données génomiques, cliniques et environnementales, les systèmes d'IA peuvent découvrir des schémas de transmission cachés et recommander des traitements personnalisés plus rapidement que jamais. Mais pour atteindre un impact complet, nous devons également améliorer la qualité des données, assurer la transparence des algorithmes et renforcer la surveillance éthique. Grâce à la collaboration interdisciplinaire, l'IA peut combler le fossé entre l'innovation et la mise en œuvre — transformant les technologies intelligentes en outils de santé publique salvateurs. »

La convergence de l'IA et de la science des maladies infectieuses signale un changement de paradigme dans la défense de la santé mondiale. Dans les hôpitaux, les outils de diagnostic et d'aide à la décision pilotés par l'IA permettent aux cliniciens de fournir des thérapies plus rapides et plus ciblées, réduisant le mauvais usage des antibiotiques et améliorant les résultats pour les patients. À plus grande échelle, les analyses prédictives guident la surveillance et l'allocation des ressources, facilitant l'endiguement précoce des agents pathogènes résistants. Dans la recherche pharmaceutique, l'IA accélère la découverte de médicaments en explorant des espaces chimiques au-delà de l'intuition humaine. Alors que la technologie continue d'évoluer, la standardisation des données, la construction de modèles interprétables et la promotion de la collaboration mondiale seront essentielles. L'IA est prête à devenir une pierre angulaire du contrôle précis des infections et des soins de santé durables.

Références
DOI
10.12290/xhyxzz.2025-0655

URL de la source originale
https://xhyxzz.pumch.cn/article/doi/10.12290/xhyxzz.2025-0655

Informations sur le financement
Fondation nationale des sciences naturelles de Chine (n° 82472341) ; Programme public compétitif de la Fondation médicale chinoise (n° 23-520) ; Projet d'ingénierie d'innovation scientifique et technologique médicale et sanitaire de l'Académie chinoise des sciences médicales (n° 2021-I2M-1-044).

À propos du journal
Journal médical de l'Hôpital de l'Union médicale de Pékin

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