AI提前预测医院感染：NEX Health Intelligence的防疫新思路

医院内感染（Healthcare‑Associated Infections，简称 HAIs）长期以来都是全球医疗体系面临的难题。患者在接受治疗过程中可能被新的病原体感染，而一旦传播扩散，医院往往只能在病例出现后才采取措施。

来自伦敦的医疗科技初创公司 NEX Health Intelligence 正试图改变这种局面。公司开发了一套基于人工智能的“感染情报平台”，目标是在感染爆发前预测风险并提前阻断传播。

这家公司诞生于 伦敦帝国理工学院（Imperial College London） 的研究项目，结合数学建模、流行病学与机器学习，用数据预测医院中的感染动态。

医院为何需要“预测式”感染控制

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：

• 只有当病例开始出现时才被发现
• 防控措施往往滞后
• 医院难以及时追踪传播路径

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。

AI如何预测医院感染

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：

• 感染预测模型：AI根据历史数据和实时信息，预测医院中下一步可能出现感染的地点或患者群体。
• 传播路径分析：通过分析患者流动、病房布局和医疗流程，识别潜在的传播链。
• 提前预警机制：感染控制团队可以提前采取措施，例如隔离患者或调整治疗流程。

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。

平台目前在哪些医院测试

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：

• 模型验证使用了 英国和亚洲医院系统的患者数据。
• 公司正与英国国家医疗服务体系 NHS（National Health Service） 的机构合作，其中包括 伦敦两家NHS信托医院（NHS Trusts） 的评估项目。
• 该系统还部署在 泰国最大的军队医院之一，用于真实环境中的感染监测与预测。

不过，目前公开信息尚未披露具体参与评估的 NHS 医院名称。

获得100万欧元融资

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：

• Adeline Arts & Science
• AFI Ventures
• Momentous Ventures
• Conception X Angel Syndicate
• 多位行业天使投资人

公司表示，目前累计融资约 120万英镑。

资金将如何用于扩展

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：

• 提升预测模型能力，进一步提高感染预测准确度
• 扩大与医疗机构的临床验证项目
• 推进 英国监管审批，为更大规模部署铺路
• 将平台推广到更多医疗系统和医院网络

医院感染管理的新趋势

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。