Videnskab
 science >> Videnskab >  >> Elektronik

Ny AI kan opdage urinvejsinfektioner

Kredit:CC0 Public Domain

Ny kunstig intelligens udviklet ved University of Surrey kunne identificere og hjælpe med at reducere en af ​​de vigtigste årsager til hospitalsindlæggelse for mennesker, der lever med demens:urinvejsinfektioner (UTI).

UTI er en infektion i enhver del af urinsystemet, fra nyrerne til blæren. Symptomerne omfatter smerter i den nederste del af maven, blod i urinen, behov for at tisse pludseligt eller oftere end normalt og ændringer i humør og adfærd.

I et papir udgivet i PLOS ONE , videnskabsmænd fra University of Surrey's Center for Vision, Tale- og signalbehandling (CVSSP) detaljerer hvordan, i et klinisk forsøg med NHS, de brugte en teknik kaldet Non-negative Matrix Factorization til at finde skjulte spor af mulige UTI-tilfælde. Holdet brugte derefter nye maskinlæringsalgoritmer til at identificere tidlige UVI-symptomer.

Forsøget var en del af TIHM (Technology Integrated Health Management) for demens-projektet, ledet af Surrey og Borders Partnership NHS Foundation Trust og i partnerskab med University of Surrey og industriens samarbejdspartnere. Projektet, som er en del af NHS Test Beds Program og er finansieret af NHS England Office for Life Sciences, tilladt klinikere at fjernovervåge sundheden hos mennesker med demens, der bor hjemme, ved hjælp af et netværk af internetaktiverede enheder såsom miljø- og aktivitetsovervågningssensorer, og vitale organovervågningsenheder. Data streamet fra disse enheder blev analyseret ved hjælp af maskinlæringsløsninger, og de identificerede helbredsproblemer blev markeret på et digitalt dashboard og fulgt op af et klinisk overvågningsteam.

Ifølge Verdenssundhedsorganisationen, omkring 50 millioner mennesker verden over har demens. Dette tal anslås at nå 82 millioner i 2030 og 152 millioner i 2050. Ifølge Alzheimers Society, hver fjerde hospitalssenge i Storbritannien er optaget af en person med demens, mens omkring 22 procent af disse indlæggelser anses for at kunne forebygges.

Payam Barnaghi, Professor i Machine Intelligence ved CVSSP, sagde:"Urinvejsinfektioner er en af ​​de mest almindelige årsager til, at mennesker, der lever med demens, kommer ind på hospitalet. Vi har udviklet et værktøj, der er i stand til at identificere risikoen for urinvejsinfektioner, så det er muligt at behandle dem tidligt. Vi er sikre på, at vores algoritme vil være et værdifuldt værktøj for sundhedspersonale, giver dem mulighed for at udarbejde mere effektive og personlige planer for patienterne."

Professor Adrian Hilton, Direktør for CVSSP, sagde:"Denne udvikling antyder det utrolige potentiale i professor Barnaghis forskning her på CVSSP. Maskinlæring kunne give forbedret pleje for mennesker, der lever med demens, til at blive hjemme, reducere hospitalsindlæggelse og hjælpe NHS med at frigøre sengeplads."

Dr. Shirin Enshaeifar, Senior Research Fellow hos CVSSP, sagde:"Jeg er glad for at se, at de algoritmer, vi har designet, har en indvirkning på at forbedre sundhedsplejen for mennesker med demens og give et værktøj til klinikere til at tilbyde bedre støtte til deres patienter."

Professor Helen Rostill, Direktør for innovation og udvikling hos Surrey and Borders Partnership NHS Foundation Trust, sagde:"TIHM for demensundersøgelse er et samarbejdsprojekt, der har samlet NHS, akademi og industri for at omdanne støtten til mennesker med demens, der bor hjemme og deres pårørende. Vores mål har været at skabe et Internet of Things ledet system, der bruger maskinlæring til at advare vores klinikere om potentielle sundhedsproblemer, som vi kan træde ind og behandle tidligt. Systemet hjælper med at forbedre livet for mennesker med demens og deres pårørende og kan også reducere presset på NHS."


Varme artikler