Le Texas, comme d’autres États américains, est confronté à une recrudescence alarmante de la syphilis congénitale, une infection transmissible de la mère à l’enfant pendant la grossesse ou l’accouchement. Alors que les cas explosent, des experts plaident pour une approche plus proactive, utilisant l’intelligence artificielle et l’analyse de données pour identifier les femmes à risque avant même qu’elles n’accèdent aux soins prénatals traditionnels.
« Au début du semestre, l’enthousiasme de mes étudiants en soins infirmiers est contagieux », témoigne Kayla Kelly, instructrice en soins infirmiers à l’Université du Texas à Tyler. « Mais au fur et à mesure que leurs stages avancent, je vois leur comportement changer. Ils sont confrontés à la réalité de nourrissons luttant contre une infection qu’aucun enfant ne devrait subir. » Ces étudiants sont de plus en plus amenés à soigner des bébés atteints de syphilis congénitale, une situation qui les interpelle sur l’efficacité du système de santé actuel.
Entre 2018 et 2022, les États-Unis ont enregistré une augmentation de 183 % des cas de syphilis congénitale, passant de 1 328 à 3 769. Au Texas, le nombre de cas est passé de 179 en 2017 à 922 en 2022. Le taux d’incidence a connu une progression fulgurante, passant de 46,9 à 236,6 pour 100 000 naissances vivantes sur ces cinq années. Malgré une politique de dépistage prénatal relativement complète – qui prévoit des tests à la première visite, au troisième trimestre (avant la 28e semaine) et à l’accouchement – la situation continue de se détériorer.
Le problème majeur réside dans l’accès aux soins. Plus d’un tiers des mères texanes dont les nourrissons ont été diagnostiqués avec une syphilis congénitale en 2022 n’ont reçu aucun soin prénatal. Cette lacune met en évidence les obstacles socioéconomiques et systémiques qui limitent l’accès aux soins pour les populations vulnérables, notamment l’instabilité du logement, la pauvreté, la consommation de drogues et la stigmatisation.
Pour combler cette brèche, des experts proposent d’exploiter les données des dossiers médicaux électroniques (DME) et l’intelligence artificielle (IA) pour créer des modèles prédictifs. Ces modèles pourraient identifier les femmes les plus susceptibles d’accoucher d’un nourrisson atteint de syphilis congénitale en analysant des facteurs tels que l’utilisation des soins prénatals, le code postal et d’autres données cliniques. Une alerte automatique dans le DME pourrait alors déclencher une orientation vers une infirmière pivot pour une évaluation et une coordination des soins.
Cette approche permettrait de dépasser le cadre du dépistage prénatal traditionnel et d’identifier les patientes à risque dès leur premier contact avec le système de santé, que ce soit aux urgences, en soins primaires, en santé comportementale ou dans des cliniques communautaires. Des modèles prédictifs se sont déjà avérés efficaces pour améliorer d’autres résultats cliniques, comme la prévention de l’état septique, la gestion du diabète et la réduction des naissances prématurées.
Le coût d’une hospitalisation pour un nourrisson né avec une syphilis congénitale s’élève en moyenne à 56 802 $ (environ 52 000 €), soit près de quatre fois plus élevé qu’un nourrisson non affecté. La prévention, même d’un petit nombre de cas, pourrait donc rapidement compenser l’investissement nécessaire au développement et à la mise en œuvre de ces modèles prédictifs. Des financements pourraient provenir de subventions étatiques et de programmes de santé publique.
« Rester stagnant dans le cadre de nos politiques actuelles serait une négligence », souligne Kayla Kelly. « Nous avons la technologie à notre disposition, et ne pas l’utiliser serait un échec. » L’alliance de la technologie et de l’empathie pourrait changer le cours de cette histoire et offrir un avenir plus sain aux nourrissons texans.