Profilage électrochimique assisté par apprentissage automatique pour une identification précoce des agents pathogènes des infections du sang
Vers un flacon d'hémoculture intelligent : profilage électrochimique assisté par apprentissage automatique pour une identification in situ précoce des agents pathogènes des infections du sang
Promoteur : University Hospital, Grenoble
Titre et résumé traduits de l’anglais par le portail, à partir de la fiche publiée par le registre source, le 16 septembre 2026. Traduction automatique, sans relecture médicale : elle ne modifie ni n’interprète le contenu ; en cas de doute, le texte original fait foi.
Texte original (anglais)
Machine Learning Assisted Electrochemical Profiling to Provide Early Identification of Bloodstream Infections Pathogens
Towards a Smart Blood Culture Bottle: Machine Learning Assisted Electrochemical Profiling to Provide Early In-situ Identification of Bloodstream Infections Pathogens
In the context of a bacteremia, although significant progress has been made in speeding up pathogen identification once a blood culture bottle turns positive, few cost-effective solutions have been proposed to improve the earlier stages of the process-specifically, from blood collection to bottle positivity. The investigators propose that transport time could be leveraged to grow and identify bacteria, enabling faster access to actionable results through innovative technologies. This project aims to develop a bacterial identification database by analyzing the electrochemical profile of bacteria growing within the blood culture bottle, using machine learning.
Dans le contexte d'une bactériémie, bien que des progrès importants aient été réalisés pour accélérer l'identification des agents pathogènes une fois qu'un flacon d'hémoculture devient positif, peu de solutions rentables ont été proposées pour améliorer les étapes plus précoces du processus, en particulier entre le prélèvement sanguin et la positivité du flacon. Les investigateurs proposent que le temps de transport pourrait être mis à profit pour faire croître et identifier les bactéries, permettant un accès plus rapide à des résultats exploitables grâce à des technologies innovantes. Ce projet vise à développer une base de données d'identification bactérienne en analysant le profil électrochimique des bactéries se développant dans le flacon d'hémoculture, à l'aide de l'apprentissage automatique.
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