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Bonne pratique Importée

Le Réseau Hospitalier de l'ICMR Ajoute des Signaux d'Alerte Précoce par Apprentissage Automatique à la Surveillance Nationale de la RAM en Inde

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Le réseau hospitalier de l'ICMR indien a transformé six années de données de résistance en signaux d'alerte précoce par apprentissage automatique, identifiant le céfotaxime comme indicateur avancé de la résistance future aux carbapénèmes sur 81 265 dossiers de 21 centres.

81,265
Dossiers d'infections du sang analysés (2017-2022)
31
Sites hospitaliers tertiaires dans le réseau (2021)
Le Réseau Hospitalier de l'ICMR Ajoute des Signaux d'Alerte Précoce par Apprentissage Automatique à la Surveillance Nationale de la RAM en Inde

Détails

Maturité
Établie
Promoteur
Indian Council of Medical Research (ICMR) — AMR Surveillance Network
Période
2016-2024
Mots-clés
public health, antimicrobial resistance, national surveillance, machine learning, WHO GLASS

Contexte

Depuis 2013, l'ICMR indien gère le réseau de surveillance de la RAM (AMRSN), plus tard soutenu par la plateforme web i-AMRSS pilotée à partir de 2016, pour la collecte normalisée de données de sensibilité antimicrobienne dans les hôpitaux tertiaires. En 2021, le réseau comptait 31 sites et avait enregistré plus de 280 000 dossiers de patients couvrant 55 antibiotiques et antifongiques contre 116 organismes.

Activités

En 2024, des chercheurs ont utilisé six années (2017-2022) de données sur les infections du sang provenant de 21 des centres tertiaires du réseau — 81 265 dossiers — en appliquant une analyse de séries temporelles pour détecter les relations d'avance/retard entre les tendances de résistance et un regroupement k-means pour classer les hôpitaux et les agents pathogènes selon leur profil de résistance.

Résultats

L'analyse a identifié des « antibiotiques indicateurs », comme la céfotaxime, dont la résistance croissante a servi de signal d'alerte précoce pour la résistance à des médicaments plus critiques comme les carbapénèmes, appuyant des lignes directrices nationales alignées sur les normes GLASS de l'OMS.

Conclusions

Une infrastructure de surveillance mature et à l'échelle nationale avec une réelle profondeur analytique — solide en matière d'échelle et de réplication entre sites, mais encore en maturation sur la validation automatisée et l'accès public ouvert aux données.

Mise en œuvre
Coût indicatif
Moyen (50 k€–500 k€) — Existing national surveillance network (AMRSN, running since 2013) with an added analytics layer; incremental cost of the ML analysis itself likely modest relative to base surveillance infrastructure.
Délai jusqu’aux résultats
Long (> 3 ans) — Network built 2013-2021 (31 sites); ML early-warning analysis published 2024 using 2017-2022 data.
Personnel et compétences
hospital laboratory & infection-control staff at 21-31 tertiary centres, ICMR AMRSN central coordination team, data scientists for time-series/clustering analysis

Conditions de réussite

  • standardised antimicrobial-susceptibility testing protocols across sites
  • sustained multi-year data collection (6+ years)
  • alignment with WHO GLASS reporting standards

Modes d’échec courants

  • automated validation module still not implemented as of 2021 review
  • no link yet to actual antibiotic-consumption data

Habituellement financé par

National / regional programmes

Pistes de financement indicatives pour des pratiques de ce type — vérifiez toujours les appels en cours et les règles d'éligibilité de chaque programme.

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Sources de données

D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.

Pièces jointes

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