Центры по контролю и профилактике заболеваний (Centers for Disease Control and Prevention, CDC) определяют инфекции, связанные с оказанием медицинской помощи (hospital-acquired infections, HAI), как заболевания, возникающие непосредственно в результате оказания медицинской услуги. Это подчеркивает важность внедрения эффективных мер профилактики и управления такими инфекциями [1].
Нозокомиальные инфекции являются значительным экономическим бременем для национальных систем здравоохранения, приводя к увеличению длительности стационарного лечения, росту расходов на медицинскую помощь и повышению потребности в специализированном уходе. Нозокомиальная инфекция является актуальной проблемой общественного здравоохранения, существенно влияющей на показатели заболеваемости и смертности населения [1, 2].
Хотя достигнут значительный прогресс в разработке стандартов инфекционного контроля, нозокомиальные инфекции продолжают оставаться существенным фактором риска для здоровья пациентов. Эпидемия COVID-19 продемонстрировала уязвимости существующих практик инфекционного контроля, выявила ограничения традиционных методов мониторинга и подтвердила необходимость внедрения инновационных подходов. Ключевой задачей становится интеграция интеллектуальных систем, способных эффективно обрабатывать большие массивы электронных медицинских записей и выявлять латентные паттерны распространения инфекционных агентов [1].
По данным статистики, общая распространенность нозокомиальных инфекций составляет около 14% и ежегодно увеличивается приблизительно на 0,06%. Внутри медицинских учреждений наибольшая частота возникновения нозокомиальных инфекций отмечается в отделениях трансплантации органов (77%), отделении новорожденных (69%) и отделениях интенсивной терапии (68%) [1].
Среди наиболее распространенных типов инфекций выделяются:
● инфекции в области хирургического вмешательства;
● вентилятор-ассоциированная пневмония;
● катетер-ассоциированные инфекции крови;
● катетер-ассоциированные инфекции мочевыводящих путей.
Отдельную категорию составляют инфекции, вызванные бактериями с множественной лекарственной устойчивостью и инфекцией Clostridioides difficile, представляющие серьезную угрозу для здоровья пациента [1].
Каждый вид инфекции сопряжен с высоким риском тяжелых осложнений и увеличением сроков выздоровления пациентов. Примеры неблагоприятных исходов включают развитие сепсиса после хирургических операций и ухудшение состояния хронических больных с иммунодефицитом. Своевременная диагностика и адекватное лечение позволяют предотвращать осложнения, сокращают продолжительность госпитализации и снижают финансовые расходы [2].
Современная стратегия активного предотвращения инфекций требует быстрой реакции на изменения эпидемиологического фона, однако сталкивается с трудностями обработки большого объема сложных данных, необходимых для эффективного управления ситуацией. Классический подход к мониторингу основан на ручном сборе данных и эпизодическом анализе, проводимом медицинскими специалистами, что связано с высокими трудозатратами и потенциальными ошибками [1].
Искусственный интеллект (ИИ) представляется многообещающим направлением улучшения процессов выявления и предупреждения нозокомиальных инфекций. Автоматизированный анализ обширных объемов медицинских данных позволяет оперативно выявлять очаги инфекций и оптимизировать контроль над ними. Алгоритмы машинного обучения высокой точности способны выявлять ранее неизвестные взаимосвязи и прогнозировать вероятность возникновения инфекций, облегчая принятие своевременных профилактических мер медицинскими работниками [1].
Использование ИИ-технологий в здравоохранении приобретает особое значение ввиду растущего числа штаммов бактерий, резистентных к антибиотикам. Для реализации всего потенциала искусственного интеллекта необходимо создание надежного программного обеспечения, совместимого с существующими системами электронных медицинских карт и обеспечивающего интуитивно понятный интерфейс для конечных пользователей [1].
Эффективность применения ИИ зависит от качества исходных данных, точности диагностического инструментария и способности быстро адаптироваться к изменениям внешней среды. Модели на основе ИИ способны не только выявлять текущие инфекции, но и прогнозировать появление новых случаев, создавая предпосылки для превентивных мероприятий [1].
Технологии ИИ открывают широкие перспективы для повышения эффективности борьбы с нозокомиальными инфекциями, снижения рисков для пациентов и оптимизации ресурсного обеспечения учреждений здравоохранения.
Литература
1. El Arab RA, Almoosa Z, Alkhunaizi M, Abuadas FH and Somerville J (2025) Artificial intelligence in hospital infection prevention: an integrative review. Front. Public Health. 2025; 13: 1547450. https://doi.org/10.3389/fpubh.2025.1547450
2. Raoofi S, Kan FP, Rafiei S, Hosseinipalangi Z, Mejareh ZN et al. Global prevalence of nosocomial infection: a systematic review and meta-analysis. PLoS ONE. 2023; 18: e0274248. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0274248
