Objectif. La littérature récente décrit le déploiement de différentes technologies d’intelligence artificielle (IA) susceptibles d’aider à la prévention du risque infectieux (PRI) à la fois en milieu communautaire et dans les établissements de soins. Toutefois, la plupart des études portent sur des adultes. Cette revue de la littérature examine les données disponibles et le potentiel de l’IA pour améliorer la PRI dans les populations pédiatriques, tout en identifiant d’importantes limites. Données récentes. En milieu communautaire, l’IA peut informer les familles sur les infections et les risques, détecter d’éventuels regroupements de cas et des épidémies d’agents infectieux, et présélectionner les patients infectés avant leur entrée dans un établissement de santé. Chez les patients hospitalisés, l’IA a été utilisée pour identifier les patients à risque d’infections associées aux soins (IAS), telles que les bactériémies associées aux cathéters veineux centraux, et peut aider les professionnels de la prévention des infections à extraire des données des dossiers pour la surveillance des IAS. Les limites incluent des biais potentiels dans les données d’entraînement ainsi que le manque d’études prospectives validant l’utilisation de l’IA à des fins de PRI, en particulier dans des populations pédiatriques hétérogènes. Conclusion. L’IA peut constituer un outil utile pour détecter et maîtriser les infections tant dans la communauté que dans les établissements de santé. Toutefois, davantage d’études menées dans les populations pédiatriques sont nécessaires, notamment des études prospectives validant des outils développés et entraînés à partir de cohortes rétrospectives.
Murray TS, Quan M, Aniskiewicz M, et al.
Using artificial intelligence to advance pediatric infection prevention and control. Curr Opin Pediatr. 2026. Online ahead of print. Doi : 10.1097/MOP.0000000000001540.