AI突破推动NHS未来愿景

AI Breakthroughs Propel NHS Future Vision

AI突破推动NHS未来愿景

谢菲尔德大学以其在转化研究中的影响力和创新性而闻名，其工作与政府的行动计划相一致。该计划强调向数字化优先的医疗保健、预防和个性化患者护理转变。

南约克郡面临着一些严峻的健康挑战，当地居民的平均寿命较短且健康状况普遍低于全国平均水平。

谢菲尔德大学已承诺通过合作项目将患者、医生、健康专业人士、行业、学者和公众凝聚在一起，以应对这些紧迫问题。其研究人员与卫生和社会护理领域的利益相关者合作，最大化利用大数据和人工智能（AI），解决健康不平等问题并推动经济增长。

谢菲尔德大学健康科学系副校长兼院长特雷西·摩尔教授（Professor Tracey Moore）表示：“在谢菲尔德大学，我们的健康研究不仅关注科学发现，还注重为人们的生活带来切实的改变，并积极帮助塑造一个适合未来的NHS。我们致力于应对最紧迫的健康挑战，从开发针对运动神经元疾病（Motor Neurone Disease）和帕金森病（Parkinson's Disease）等慢性疾病的革命性新疗法，到开创减轻医疗系统负担的预防策略。”

谢菲尔德大学健康科学系研究与创新主任保罗·哈顿教授（Professor Paul Hatton）补充道：“通过与大学及NHS合作伙伴的合作，我们的研究人员已经利用人工智能和尖端健康技术的力量，探索这些创新如何能够改变诊断方式、个性化治疗方案，并使每个人都能更高效、更便捷地获得医疗服务。我们已经建立了跨学科的研究机构以加速这一进程，包括Insigneo生物医学工程研究所和机器智能中心。”

AI改善抑郁症治疗效果

谢菲尔德大学已经在展示人工智能改善医疗保健的潜力，其中一个应用是支持抑郁症和焦虑症患者的治疗。

如果没有AI的帮助，许多患者获取心理健康服务的方式通常是‘试错法’——他们尝试多种疗法，直到找到真正有效的治疗方法，这延长了痛苦并推迟了康复。

在Mindlife UK的部分资助和国家卫生与护理研究所临床研究网络的支持下，谢菲尔德大学的研究人员开发了一种开创性的人工智能工具，帮助NHS专业人员为抑郁症患者制定个性化治疗计划，从而改善康复效果并加快护理速度。该工具通过一项为期三年的临床试验进行了测试，涉及兰开夏郡（Lancashire）、罗瑟汉姆（Rotherham）和唐卡斯特（Doncaster）的900多名患者。结果表明，分层护理相较于标准分级护理显著提高了治疗效果，尽管成本有所增加。这是AI在心理健康服务中提供临床益处的早期范例。

AI工具加速心脏病患者的诊断

一种开创性的人工智能（AI）工具提供了快速且全面的心脏功能分析，通过辅助早期诊断和提供关于心脏功能的详细信息，正在改善未来的心脏病护理。

由谢菲尔德大学和谢菲尔德教学医院NHS基金会信托基金的研究人员开发的这款工具——名为“用于自动测量心脏功能和体积的心脏MRI分割AI技术”——可以自动检测心脏MRI扫描图像中的心脏腔室，完成通常需要长时间手动分析的任务仅需数秒。

医生要求进行心脏MRI扫描以检查患者的心脏健康状况，从而获得关于心脏泵血功能的详细信息。这使得医生能够做出诊断或开始/调整治疗。

目前读取这些结果的过程既耗时又耗费资源，医生和心脏影像专家需要首先在扫描图像上绘制轮廓，然后进行复杂的体积和数学计算，以确定心脏进出血液流量。

研究人员估计，这款AI工具每次扫描可为医生和影像专家节省多达30分钟的时间，释放重要的NHS资源，同时还能够辅助早期诊断。

数据连接

数据连接（Data Connect）帮助研究人员访问南约克郡的健康数据，以更好地了解影响该地区居民的健康状况，并为政策制定者提供改善人们健康的必要证据。

通过这种方式使用区域健康数据，研究人员和地方当局可以更快地识别、理解和靶向疾病和病症；设计针对本地人群个性化的治疗和服务；并将资金投入到对大多数人有最大益处的事物上。合作伙伴包括NHS南约克郡综合护理委员会、约克郡和亨伯学术健康科学网络以及英国健康数据研究（Health Data Research UK）。

南约克郡数字健康中心

谢菲尔德大学领导着南约克郡数字健康中心——一个与谢菲尔德哈勒姆大学合作的400万英镑项目，与南约克郡市长联合管理局（SYMCA）和谢菲尔德教学医院NHS基金会信托基金共同开展。该项目正在探索如何利用数据分析、AI和移动健康监测来更快地诊断疾病，并使治疗更加精准和有效。谢菲尔德是英国五个获得英国工程和物理科学研究委员会（EPSRC）1650万英镑医疗技术投资的中心之一。

如今，许多人日常生活中使用各种技术，智能手机或智能手表、睡眠戒指或其他健康追踪传感器或植入物的使用越来越普遍。这些设备可以提供关于健康的宝贵信息，例如步数、睡眠时间、心率和血氧水平。

这些数据在医疗保健中尚未被充分利用，但它们在帮助我们更早、更快地诊断疾病方面具有巨大潜力。谢菲尔德大学正在探索如何将这些信息与常规医疗数据（如治疗、药物或医院程序）整合，以改善患者护理。采取这种个性化方法还可以降低NHS的成本。

2024年2月，谷歌宣布将与南约克郡数字健康中心合作，投资于健康技术研究和培训。谷歌将资助研究、数字技能培训奖学金和面向当地学生及企业的学徒计划。

第一个研究项目——PUMAS研究——旨在了解Pixel智能手机传感器（检测光、雷达和来自心脏的电信号）是否可以帮助检测高血压、高胆固醇和慢性肾病等常见疾病。这些疾病的早期检测可以帮助人们做出明智的生活方式选择，从而减缓甚至在某些情况下防止疾病的进展。

护理中心

谢菲尔德大学领导着经济与社会研究委员会护理中心，该中心正在生成关于数字健康技术使用的全新见解，以及这种使用对护理领域所有参与者的影响。

通过将健康和社会护理数据整合在一起，并使其能够被研究人员有效使用（包括通过AI的应用），这为解决健康不平等、开发诊断工具和疾病的预防方法提供了创新途径，同时也改善了人们的生活和生计，并减轻了NHS的负担。

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