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Résumé :
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Le signalement des infections associées aux soins (IAS) constitue un dispositif central de veille sanitaire, permettant l’identification d’événements inhabituels, graves ou à potentiel de diffusion. Dans ce contexte, l’intelligence artificielle (IA) suscite un intérêt croissant en raison de sa capacité à analyser de grands volumes de données et à identifier des signaux faibles. Si plusieurs applications de l’IA sont déjà développées dans le champ de la surveillance des IAS, son apport spécifique au processus de signalement reste encore limité et essentiellement prospectif. Cet article propose d’analyser les contributions potentielles de l’IA aux différentes étapes du signalement (détection, préqualification, analyse), en distinguant clairement les niveaux d’intervention (établissements, centres d’appui pour la prévention des infections associées aux soins, niveau national). Au-delà des perspectives techniques, les enjeux organisationnels, culturels et éthiques apparaissent déterminants pour une intégration pertinente de ces outils. L’IA ne peut se substituer à l’expertise humaine ni à la culture de sécurité, mais peut constituer un appui dans une logique de supervision augmentée. (R.A.)
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