La nuova intelligenza artificiale sviluppata presso l'Università del Surrey potrebbe identificare e aiutare a ridurre una delle principali cause di ricovero in ospedale per le persone affette da demenza:le infezioni del tratto urinario (UTI).

L'UTI è un'infezione di qualsiasi parte del sistema urinario, dai reni alla vescica. I sintomi includono dolore nella parte inferiore dello stomaco, sangue nelle urine, necessità di urinare improvvisamente o più spesso del solito e cambiamenti di umore e comportamento.

In un articolo pubblicato su PLOS UNO , scienziati del Center for Vision dell'Università del Surrey, Speech and Signal Processing (CVSSP) dettaglia come, in uno studio clinico del SSN, hanno usato una tecnica chiamata Fattorizzazione a matrice non negativa per trovare indizi nascosti di possibili casi di IVU. Il team ha quindi utilizzato nuovi algoritmi di apprendimento automatico per identificare i primi sintomi dell'infezione delle vie urinarie.

L'esperimento faceva parte del progetto TIHM (Technology Integrated Health Management) per la demenza, guidato da Surrey and Borders Partnership NHS Foundation Trust e in collaborazione con l'Università del Surrey e collaboratori del settore. Il progetto, che fa parte del programma NHS Test Beds ed è finanziato dal NHS England Office for Life Sciences, ha permesso ai medici di monitorare a distanza la salute delle persone con demenza che vivono a casa, con l'aiuto di una rete di dispositivi abilitati a Internet come sensori ambientali e di monitoraggio delle attività, e dispositivi di monitoraggio del segnale corporeo vitale. I dati in streaming da questi dispositivi sono stati analizzati utilizzando soluzioni di machine learning, e i problemi di salute identificati sono stati segnalati su un dashboard digitale e seguiti da un team di monitoraggio clinico.

Secondo l'Organizzazione Mondiale della Sanità, circa 50 milioni di persone nel mondo soffrono di demenza. Si stima che questo numero raggiungerà 82 milioni nel 2030 e 152 milioni nel 2050. Secondo l'Alzheimer's Society, un letto d'ospedale su quattro nel Regno Unito è occupato da una persona con demenza, mentre circa il 22 percento di questi ricoveri è ritenuto prevenibile.

Payam Barnaghi, Professore di Machine Intelligence al CVSSP, ha dichiarato:"Le infezioni del tratto urinario sono uno dei motivi più comuni per cui le persone affette da demenza vanno in ospedale. Abbiamo sviluppato uno strumento in grado di identificare il rischio di IVU in modo che sia quindi possibile trattarle precocemente. Siamo fiduciosi che il nostro algoritmo sarà uno strumento prezioso per gli operatori sanitari, consentendo loro di produrre piani più efficaci e personalizzati per i pazienti".

Professor Adrian Hilton, Direttore del CVSSP, ha dichiarato:"Questo sviluppo suggerisce l'incredibile potenziale della ricerca del professor Barnaghi qui al CVSSP. L'apprendimento automatico potrebbe fornire una migliore assistenza alle persone che vivono con demenza per rimanere a casa, riducendo i ricoveri ospedalieri e aiutando il SSN a liberare spazio letto".

Dott.ssa Shirin Enshaeifar, Senior Research Fellow presso CVSSP, ha dichiarato:"Sono lieto di vedere che gli algoritmi che abbiamo progettato hanno un impatto sul miglioramento dell'assistenza sanitaria delle persone con demenza e forniscono uno strumento ai medici per offrire un supporto migliore ai loro pazienti".

Professoressa Helen Rostill, Direttore dell'innovazione e dello sviluppo presso Surrey and Borders Partnership NHS Foundation Trust, ha dichiarato:"Lo studio TIHM per la demenza è un progetto collaborativo che ha riunito il SSN, il mondo accademico e l'industria per trasformare il sostegno alle persone con demenza che vivono a casa e ai loro accompagnatori. Il nostro obiettivo è stato quello di creare un sistema guidato da Internet of Things che utilizzi l'apprendimento automatico per avvisare i nostri medici di potenziali problemi di salute che possiamo intervenire e trattare in anticipo. Il sistema aiuta a migliorare la vita delle persone affette da demenza e dei loro accompagnatori e potrebbe anche ridurre la pressione sul servizio sanitario nazionale".