新的AI可以檢測尿路感染

薩里大學開發的新人工智能可以識別并幫助減少癡呆癥患者住院的主要原因之一：尿路感染(UTI)。

UTI是從腎臟到膀胱的泌尿系統的任何部分的感染。癥狀包括胃部下部疼痛，尿液中的血液，需要突然排尿或比平常更頻繁地排尿以及情緒和行為的變化。

在PLOS ONE發表的一篇論文中，薩里大學視覺，語音和信號處理中心(CVSSP)的科學家詳細介紹了在NHS臨床試驗中他們如何使用一種稱為非負矩陣分解的技術來尋找可能的隱藏線索。 UTI案件。然后，該團隊使用新穎的機器學習算法來識別早期UTI癥狀。

該實驗是由Surrey和Borders Partnership NHS Foundation Trust領導的癡呆項目TIHM(技術綜合健康管理)的一部分，并與薩里大學和行業合作者合作。該項目是NHS測試床計劃的一部分，由英國NH??S生命科學辦公室資助，允許臨床醫生遠程監控居住在家中的癡呆癥患者的健康狀況，借助互聯網設備網絡，作為環境和活動監測傳感器，以及重要的身體信號監測設備。使用機器學習解決方案分析從這些設備流式傳輸的數據，并在數字儀表板上標記已識別的健康問題，并由臨床監控團隊跟進。

根據世界衛生組織的統計，全世界約有5000萬人患有癡呆癥。據估計，這個數字在2030年將達到8200萬，在2050年達到1.52億。據阿爾茨海默氏癥協會稱，英國有四分之一的病床被癡呆癥患者占據，而這些入院的約22%%被認為是可以預防的。 。

CVSSP機器智能教授Payam Barnaghi說：“尿路感染是患有癡呆癥的人進入醫院的最常見原因之一。我們開發了一種能夠識別UTI風險的工具，因此它就是我們有信心，我們的算法將成為醫療保健專業人員的寶貴工具，使他們能夠為患者制定更有效和個性化的計劃。“

CVSSP主任Adrian Hilton教授說：“這一發展暗示了Barnaghi教授在CVSSP研究的巨大潛力。機器學習可以為患有癡呆癥的人提供更好的護理，讓他們留在家中，減少住院治療并幫助NHS免費起床空間。“

CVSSP高級研究員Shirin Enshaeifar博士說：“我很高興看到我們設計的算法對改善癡呆癥患者的醫療保健產生了影響，并為臨床醫生提供了為患者提供更好支持的工具。”

薩里與邊境合作伙伴NHS基金會信托創新與發展部主任Helen Rostill教授說：“TIHM癡呆癥研究是一個合作項目，匯集了NHS，學術界和工業界，以改變對居住在家中的癡呆癥患者的支持我們的目標是創建一個物聯網領導系統，利用機器學習提醒我們的臨床醫生我們可以介入并及早治療的潛在健康問題。該系統有助于改善癡呆癥患者的生活和他們的生活。護老者也可以減輕NHS的壓力。“