医院环境中人员密集、患者免疫力较弱,细菌和病毒很容易传播。尤其是 对抗生素耐药的细菌(俗称“超级细菌”),一旦在医院内部扩散,往往难以控制。
传统感染控制系统通常存在一个核心问题:
NEX 的创始人 Dr Ashleigh Myall 在帝国理工读博期间就开始研究这一问题,并开发数学和流行病模型,希望让医院能够 提前预测感染风险,而不是事后追踪疫情。
NEX 的平台使用人工智能和预测分析,对医院数据进行持续分析,从而判断感染最可能出现和扩散的区域。
系统主要包括几个核心能力:
该技术融合了 数学模型、临床证据、流行病学研究以及机器学习算法,用于模拟医院中的感染传播模式。
据公司介绍,其模型已经使用 英国和亚洲大型医院系统的数十万份患者记录进行验证,并能够在临床确认感染前数天预测风险。
NEX 表示,该平台已经在多个医疗系统中进行测试和评估。
公开资料显示:
不过,目前公开信息尚未披露具体参与评估的 NHS 医院名称。
2026年5月,NEX Health Intelligence 宣布完成 100万欧元(约90万英镑)Pre‑Seed轮融资,用于推进其感染预测技术的发展。
本轮融资由 Brighteye Ventures 领投,参与投资者包括:
公司表示,目前累计融资约 120万英镑。
新融资将主要用于推动技术从研究阶段走向更广泛的医院应用。
资金计划包括:
如果类似技术被广泛采用,医院感染控制可能出现明显变化。
过去,医疗机构通常只能在感染出现后进行追踪与控制;而像 NEX 这样的系统试图建立 “预测式感染管理” ——通过数据模型提前识别风险,并在传播发生前采取干预措施。
目前该技术仍处于早期部署和验证阶段,但它反映了医疗行业的一个更大趋势:利用人工智能,让医院从被动应对疫情转向主动预防。