剑桥大学的研究人员开发了一种先进的机器学习算法，可以准确检测犬类的心脏杂音。这项突破性技术可以帮助兽医快速识别犬类的心脏病，特别是在容易患心脏疾病的品种如查尔斯王小猎犬中。
心脏杂音是二尖瓣疾病的主要症状之一，这是成年犬常见的一个心脏问题。事实上，大约每30只被兽医接诊的犬中就有1只有心脏杂音，而这一比例在小型犬和老年犬中更高。早期检测至关重要，因为及时的药物治疗可以延长犬的生命并提高其生活质量。
研究团队由剑桥大学工程系的安德鲁·麦克唐纳博士领导，他们改进了一种最初用于检测人类心脏杂音的算法。他们使用数字听诊器的音频记录，发现该算法能够以90%的准确率检测犬类的心脏杂音，这一准确率与经验丰富的心脏病专家相当。
“哺乳动物的心脏非常相似，当出现问题时，它们的表现方式也很相似，”声学和生物工程专家阿努拉格·阿加瓦尔教授解释道。研究团队首先使用了大约1000名人类患者的心脏声音数据，然后修改算法以分析犬类的心脏声音。
为了训练和测试算法，研究人员从英国四个兽医中心收集了近800只接受心脏检查的犬的数据。这些犬的心脏声音使用电子听诊器记录，所有犬都接受了全面的身体检查和心脏扫描（超声心动图）。这组数据现在是迄今为止最大的犬类心脏声音集合。
该算法不仅能够检测心脏杂音，还能对其严重程度进行分级。这一点非常重要，因为轻微的杂音可能不需要立即治疗，而更严重的杂音可能表明需要进一步护理的晚期心脏病。
“评估心脏杂音的严重程度并决定治疗方案需要很多技能和经验，”剑桥大学兽医学系的何塞·诺沃·马托斯教授说，“我们的目标是为普通兽医提供一种工具，帮助他们检测心脏病并评估其严重程度，从而帮助狗主人做出最佳选择。”
在测试中，该算法的评估结果与经验丰富的心脏病专家的评估结果在超过一半的病例中高度一致。在90%的病例中，其分级与心脏病专家的评估相差不超过一个等级，这是一个令人鼓舞的结果，考虑到不同兽医对心脏杂音的评级存在差异。
麦克唐纳博士强调，这种AI工具可以惠及所有兽医，无论他们的听诊技能如何。“我们已经自动化了评估心脏杂音严重程度的过程，这对于决定下一步的治疗方案至关重要，”他说。
对于患有瓣膜疾病的犬类，有效的药物是可用的，而在人类中，手术往往是唯一的选项。阿加瓦尔教授强调了早期用药的重要性，以提供犬类最佳的生活质量。
诺沃·马托斯教授补充道：“AI不是威胁，而是一种工具，可以帮助我们更好地完成工作。没有足够的专家来为每一只犬进行扫描，但有了这样的工具，我们可以迅速识别出最需要帮助的犬。”
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