Les infections pulmonaires telles que la pneumonie figurent parmi les principales causes de décès dans le monde, mais leur diagnostic reste particulièrement difficile. Des chercheurs de l’Université de Californie à San Francisco (UCSF) ont récemment mis au point une méthode prometteuse pour identifier ces infections chez les patients gravement malades, en combinant une analyse par intelligence artificielle générative des dossiers médicaux avec un biomarqueur spécifique des infections des voies respiratoires inférieures. Cette approche hybride, qui intègre à la fois des données génétiques et des algorithmes d’IA, permet une détection plus précise des cas de pneumonie, réduisant ainsi le risque d’antibiothérapie inappropriée. En effet, l’usage excessif d’antibiotiques contribue à la résistance aux médicaments, un enjeu majeur de santé publique. En offrant un outil diagnostique plus fiable, cette méthode pourrait non seulement améliorer les résultats cliniques des patients, mais aussi jouer un rôle clé dans la lutte contre la résistance aux antibiotiques.