谢菲尔德大学正在通过数据科学和人工智能（AI）的前沿研究改善医疗服务、解决健康不平等问题，将在政府制定的英国国家医疗服务体系（NHS）十年改革计划中发挥关键作用。该校凭借在转化医学研究领域的卓越声誉，其工作重点与政府行动计划高度契合——推动以数字医疗为优先的诊疗模式转型、强化疾病预防和实现个性化患者护理。
南约克郡面临严峻健康挑战，当地居民平均寿命较全国水平更短，健康状况更差。该校已着手通过跨学科合作整合患者、医护人员、产业界和公众力量，其研究人员正与健康及社会护理领域利益相关方协作，挖掘大数据与人工智能潜力，解决健康不平等问题并促进经济增长。
"我们的健康研究不仅是科学发现，更是要切实改善人们的生活，积极塑造面向未来的NHS。我们致力于攻克最紧迫的健康挑战——从研发运动神经元疾病和帕金森病的革命性疗法，到开创缓解医疗系统压力的预防策略。"
——谢菲尔德大学健康学院副院长兼院长特蕾西·摩尔教授
"通过与校内同事及NHS合作伙伴的协作，我们正利用人工智能和尖端健康技术变革诊断方式、实现个性化治疗，并建立跨学部研究机构加速推进，包括生物医学工程领域的Insigneo研究所和机器智能中心。"
——研究与创新事务主任保罗·哈顿教授
人工智能优化抑郁症治疗效果
该校已通过AI应用展示其改善医疗的潜力。由Mindlife UK部分资助，并获国家健康与护理研究所临床研究网络支持的AI工具，正帮助NHS专业人员制定抑郁症患者的个性化治疗方案。在兰开夏、罗瑟勒姆和唐卡斯特开展的为期三年、涉及900余名患者的临床试验表明，相较于传统阶梯式护理，AI支持的分层护理显著提升康复效果，尽管伴随一定成本增加，这标志着AI在心理健康服务领域临床价值的早期验证。
AI工具加速心脏疾病诊断
由谢菲尔德大学与谢菲尔德教学医院NHS基金会信托联合开发的"心脏MRI自动分割技术"，通过人工智能快速分析心脏功能，显著缩短诊断时间。该工具可自动识别MRI心脏扫描图像中的心腔结构，将原本耗时的人工轮廓描绘及复杂血流计算过程压缩至数秒完成。研究人员估算该技术可为每位患者节省30分钟诊断时间，既缓解NHS资源压力又实现早期干预。
区域健康数据平台
"数据互联"计划整合南约克郡健康数据，帮助研究人员揭示区域疾病特征，为政策制定者提供决策依据。通过与南约克郡综合护理委员会、约克郡与亨伯学术健康科学网络等机构合作，该平台支持疾病快速识别、个性化治疗方案设计和医疗资源精准配置。
南约克郡数字健康中心
由该校领导的400万英镑南约克郡数字健康中心联合谢菲尔德哈勒姆大学及地方机构，探索利用数据分析、AI和移动监测技术实现疾病早诊与精准治疗。作为英国五大数字健康中心之一，该中心获得工程与物理科学研究理事会1650万英镑资助。研究人员正整合智能设备（如智能手表、睡眠环）采集的健康数据与常规医疗记录，以优化诊疗效果。2024年2月谷歌宣布加入该中心，资助"普玛斯研究计划"，通过Pixel智能手机传感器检测高血压、高胆固醇等慢性病的早期信号。
护理研究新视野
该校主导的经济与社会研究理事会护理研究中心，系统研究数字健康技术在改善医疗公平性、开发诊断工具和预防策略方面的综合效益。通过跨部门数据整合与AI应用，推动诊疗模式创新，在提升患者生活质量的同时减轻NHS负担。
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