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Boa prática Importada

Rede Hospitalar do ICMR Acrescenta Sinais de Alerta Precoce por Aprendizagem Automática à Vigilância Nacional de RAM da Índia

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A rede de hospitais do ICMR (Índia) transformou seis anos de dados de resistência em sinais de alerta precoce por aprendizagem automática, identificando a cefotaxima como indicador da futura resistência aos carbapenemes em 81.265 registos de 21 centros.

81,265
Registos de infeções da corrente sanguínea analisados (2017-2022)
31
Locais hospitalares terciários na rede (2021)
Rede Hospitalar do ICMR Acrescenta Sinais de Alerta Precoce por Aprendizagem Automática à Vigilância Nacional de RAM da Índia

Detalhes

Maturidade
Consolidada
Promotor
Indian Council of Medical Research (ICMR) — AMR Surveillance Network
Período
2016-2024
Palavras-chave
public health, antimicrobial resistance, national surveillance, machine learning, WHO GLASS

Contexto

Desde 2013, o ICMR da Índia opera a Rede de Vigilância da RAM (AMRSN), mais tarde apoiada pela plataforma web i-AMRSS lançada em fase piloto a partir de 2016, para a recolha padronizada de dados de suscetibilidade antimicrobiana em hospitais terciários. Até 2021, a rede abrangia 31 locais e tinha registado mais de 280.000 registos de doentes cobrindo 55 antibióticos e antifúngicos contra 116 organismos.

Atividades

Em 2024, os investigadores utilizaram seis anos (2017-2022) de dados de infeções da corrente sanguínea de 21 dos centros terciários da rede — 81.265 registos — aplicando análise de séries temporais para detetar relações de avanço/atraso entre tendências de resistência e agrupamento k-means para agrupar hospitais e agentes patogénicos por padrão de resistência.

Resultados

A análise identificou 'antibióticos indicadores', como a cefotaxima, cuja resistência crescente serviu de sinal de alerta precoce para a resistência a fármacos mais críticos como os carbapenemes, apoiando diretrizes nacionais de uso de antimicrobianos alinhadas com os padrões GLASS da OMS.

Conclusões

Uma infraestrutura de vigilância madura e de escala nacional com profundidade analítica genuína — forte em escala e replicação entre locais, ainda em maturação quanto à validação automatizada e ao acesso público aberto aos dados.

Implementação
Custo indicativo
Médio (50 mil–500 mil €) — 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.
Tempo até resultados
Longo (> 3 anos) — Network built 2013-2021 (31 sites); ML early-warning analysis published 2024 using 2017-2022 data.
Equipa e competências
hospital laboratory & infection-control staff at 21-31 tertiary centres, ICMR AMRSN central coordination team, data scientists for time-series/clustering analysis

Condições de sucesso

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

Modos de falha comuns

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

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vias de financiamento indicativas para práticas deste tipo — verifique sempre os avisos abertos e as regras de elegibilidade de cada programa.

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Fontes de dados

De onde foi obtida a informação desta prática, e quando.

Anexos

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