薩里大學開發的新AI可以識別并幫助減少癡呆癥患者住院的首要原因之一：尿路感染（UTI）。

尿路感染是泌尿系統任何部分的感染，從腎臟到膀胱。這些癥狀包括胃下部疼痛，尿液中的血液，需要比平時突然或更頻繁地排尿，情緒和行為的改變。

在PLOS ONE上發表的一篇論文中，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如何在NHS臨床試驗中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病例。然后，該團隊使用新穎的機器學習算法來識別早期的UTI癥狀。

該實驗是由薩里大學（Surrey）和Borders Partnership NHS基金會信托（National Foundation NHS Foundation Trust）領導，并與薩里大學（University of Surrey）和行業合作者合作的癡呆癥TIHM（技術綜合健康管理）項目的一部分。該項目是NHS測試床計劃的一部分，由NHS英格蘭生命科學辦公室資助，該項目使臨床醫生可以借助聯網設備等網絡遠程監控居家癡呆癥患者的健康狀況。作為環境和活動監測傳感器以及生命體信號監測設備。使用機器學習解決方案分析了從這些設備流式傳輸的數據，并將識別出的健康問題標記在數字儀表板上，并由臨床監測團隊進行跟蹤。

根據世界衛生組織的數據，全世界約有5000萬人患有癡呆癥。據估計，這一數字到2030年將達到8200萬，到2050年將達到1.52億。據英國老年癡呆癥協會稱，英國四分之一的病床被癡呆癥患者占據，而其中大約22%的病床被認為是可以預防的。

CVSSP的機器智能教授Payam Barnaghi說：“尿路感染是癡呆癥患者入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，因此我們相信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：“這一進展暗示了Barnaghi教授在CVSSP的研究具有令人難以置信的潛力。機器學習可以為癡呆癥患者提供更好的護理，使其留在家中，減少住院并幫助NHS免費床空間。”

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健康狀況以及為臨床醫生提供更好的支持其患者的工具產生了影響。 ”

薩里市與邊界伙伴關系NHS基金會信托基金的創新與發展總監Helen Rostill教授說：“用于癡呆癥的TIHM研究是一項合作項目，將NHS，學術界和行業聯合起來，以改變對在家中癡呆癥患者的支持我們的目標是創建一個物聯網引導的系統，該系統使用機器學習來提醒臨床醫生我們可以盡早治療的潛在健康問題，該系統有助于改善癡呆癥患者及其患者的生活。照顧者，也可以減輕對NHS的壓力。”