Ny AI utvecklad vid University of Surrey kan identifiera och hjälpa till att minska en av de främsta orsakerna till sjukhusvistelse för personer som lever med demens:urinvägsinfektioner (UTI).

UVI är en infektion i någon del av urinvägarna, från njurarna till urinblåsan. Symtomen inkluderar smärta i nedre delen av magen, blod i urinen, behov av att kissa plötsligt eller oftare än vanligt och förändringar i humör och beteende.

I en tidning publicerad i PLOS ONE , forskare från University of Surrey's Center for Vision, Tal och signalbehandling (CVSSP) i detalj hur, i en NHS klinisk prövning, de använde en teknik som heter Non-negative Matrix Factorization för att hitta dolda ledtrådar om möjliga UVI-fall. Teamet använde sedan nya maskininlärningsalgoritmer för att identifiera tidiga UVI-symtom.

Experimentet var en del av projektet TIHM (Technology Integrated Health Management) för demens, leds av Surrey och Borders Partnership NHS Foundation Trust och i samarbete med University of Surrey och branschsamarbetspartners. Projektet, som är en del av NHS Test Beds Program och finansieras av NHS England Office for Life Sciences, lät läkare på distans övervaka hälsan hos personer med demens som bor hemma, med hjälp av ett nätverk av internetaktiverade enheter som miljö- och aktivitetsövervakningssensorer, och vitala kroppssignalövervakningsanordningar. Data som strömmades från dessa enheter analyserades med hjälp av maskininlärningslösningar, och de identifierade hälsoproblemen flaggades på en digital instrumentpanel och följdes upp av ett kliniskt övervakningsteam.

Enligt Världshälsoorganisationen, runt 50 miljoner människor världen över har demens. Detta antal beräknas nå 82 miljoner år 2030 och 152 miljoner år 2050. Enligt Alzheimers Society, en av fyra sjukhussängar i Storbritannien är upptagna av en person med demens, medan cirka 22 procent av dessa antagningar bedöms kunna förebyggas.

Payam Barnaghi, Professor i maskinintelligens vid CVSSP, sa:"Urinvägsinfektioner är en av de vanligaste orsakerna till att personer som lever med demens åker in på sjukhus. Vi har utvecklat ett verktyg som kan identifiera risken för urinvägsinfektioner så att det sedan är möjligt att behandla dem tidigt. Vi är övertygade om att vår algoritm kommer att vara ett värdefullt verktyg för vårdpersonal, så att de kan ta fram mer effektiva och personliga planer för patienterna."

Professor Adrian Hilton, chef för CVSSP, sa:"Denna utveckling antyder den otroliga potentialen i professor Barnaghis forskning här på CVSSP. Maskininlärning kan ge förbättrad vård för personer som lever med demens att stanna hemma, minska sjukhusvistelse och hjälpa NHS att frigöra sängutrymme."

Dr Shirin Enshaeifar, Senior forskare vid CVSSP, sa:"Jag är glad över att se att de algoritmer vi har utformat har en inverkan på att förbättra sjukvården för personer med demens och tillhandahålla ett verktyg för läkare att erbjuda bättre stöd till sina patienter."

Professor Helen Rostill, Direktör för innovation och utveckling på Surrey and Borders Partnership NHS Foundation Trust, sa:"TIHM för demensstudien är ett samarbetsprojekt som har sammanfört NHS, akademi och näringsliv för att omvandla stödet till hemmaboende personer med demenssjukdom och deras vårdare. Vårt mål har varit att skapa ett Internet of Things-styrt system som använder maskininlärning för att uppmärksamma våra läkare på potentiella hälsoproblem som vi kan gå in och behandla tidigt. Systemet hjälper till att förbättra livet för personer med demens och deras vårdare och kan också minska trycket på NHS."