Using Generative Artificial Intelligence for Healthcare-Associated Infection Surveillance
Rattachement africain : us, cn, Nigéria. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Generative artificial intelligence (GenAI) is becoming widespread in society but has had limited impact on medicine. GenAI can rapidly digest large documents, making it particularly well suited for healthcare-associated infection (HAI) surveillance that is largely based on clinical notes. In this article, we review evidence on the application of GenAI for HAI surveillance and highlight the necessary steps for changes to practice. Small studies of simulated patients and retrospective studies of patient records have found GenAI can isolate individual criteria for HAI and make HAI determinations with accuracy similar to that of human experts. GenAI tools are being developed to assist in HAI detection. Use of GenAI for HAI review could reduce variability between facilities, improve efficiency of HAI review. and lead to more time for direct prevention work. For widespread adoption, GenAI HAI detection must be safe and effective in prospective clinical studies.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Using Generative Artificial Intelligence for Healthcare-Associated Infection Surveillance
- Date Crossref
- 12/11/2025
- Éditeur
- Oxford University Press (OUP)
- Type
- journal-article
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Les institutions déclarées
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