在薩里大學開發的新人工智能可以識別並幫助減少痴呆症患者住院的主要原因之一：尿路感染（UTI）。
UTI是泌尿系統的任何部分，從腎臟到膀胱的感染。症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他們如何在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案件。然後該團隊使用新穎的機器學習算法來識別早期UTI症狀。
該實驗是由Surrey和Borders Partnership NHS Foundation Trust領導的痴呆項目TIHM（技術綜合健康管理）的一部分，並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NHS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痴呆症患者的健康狀況，藉助互聯網設備網絡，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，並在數字儀表板上標記已識別的健康問題，並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5000萬人患有痴呆症。這個數字估計在2030年達到8200萬，在2050年達到1.52億。據阿爾茨海默氏症協會稱，英國有四分之一的病床被痴呆症患者佔據，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：“尿路感染是患痴呆症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，這樣就可以了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痴呆症的人提供更好的護理，讓他們留在家中，減少住院治療並幫助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痴呆症患者的醫療保健產生了影響，併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基金會信託基金創新與發展部主任Helen Rostill教授說：“TIHM痴呆症研究是一個合作項目，彙集了NHS，學術界和工業界，以改變對居住在家中的痴呆症患者的支持我們的目標是建立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並及早治療的潛在健康問題。該系統有助於改善痴呆症患者的生活和他們的生活。護老者也可以減輕NHS的壓力。“
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