剑桥大学的研究人员开发了一种机器学习算法，能够以专家心脏病学家的精度检测狗的心脏杂音，这是心脏疾病的关键指标之一。测试显示，该算法检测心脏杂音的灵敏度为90%，与人类专家的准确性相当。该算法最初是为人类设计的，后来被调整为自动检测和分级狗的心脏杂音，基于数字听诊器的音频记录。
“心脏病在人类中是一个巨大的健康问题，但在狗身上这个问题更为严重，”第一作者安德鲁·麦克唐纳博士（Andrew McDonald）来自剑桥大学工程系说，“心脏杂音是二尖瓣疾病的主指标，这是成年狗中最常见的心脏状况。每30只由兽医检查的狗中就有一只有心脏杂音，这种情况在小型犬和老年狗中更为频繁。”
“大多数小型犬在老了之后都会患有心脏疾病，但显然狗无法像人类那样进行沟通，因此初级保健兽医必须尽早发现心脏疾病以便及时治疗，”麦克唐纳说。对于患有瓣膜疾病的人类来说，唯一的治疗方法是手术，但对于狗来说，有效的药物是可用的。然而，只有及时用药才能延长它们的生命，早期检测至关重要。研究人员认为，他们的技术可以为初级保健兽医提供一种经济有效且方便的筛查工具。
目前，分级心脏杂音和决定治疗方案需要丰富的经验，转诊给兽医心脏病学家，以及昂贵的心脏扫描，研究合著者约瑟·诺沃·马托斯教授（Jose Novo Matos）来自剑桥大学兽医学系表示。“我们希望赋予普通医生检测心脏疾病并评估其严重性的能力，以帮助主人为他们的狗做出最佳决策，”诺沃·马托斯说。
为了构建最大的狗心脏声音数据库，研究团队从英国四家兽医专科中心收集了近800只狗的常规心脏检查数据，创建了他们所说的“有史以来最大的狗心脏声音数据库”。心脏声音是使用电子听诊器记录的，每只狗都接受了全面的身体检查和心脏扫描，以分级心脏杂音并确定心脏疾病。
虽然二尖瓣疾病主要影响小型犬，但研究人员收集了各种体型、年龄和品种的狗的数据，诺沃·马托斯说。“我们拥有的数据越多，我们的算法就越有用，既对兽医也有对狗主人，”他说。研究团队首先基于大约1000名人类患者的心脏声音数据库开发了一种算法，然后将其调整为适用于狗。首席研究员阿努拉格·阿加瓦尔教授（Anurag Agarwal）说：“据我们所知，目前没有现成的狗心脏声音数据库，这就是我们从人类心脏声音数据库开始的原因。”他补充道：“哺乳动物的心脏相当相似，当出现问题时，它们往往以相似的方式出问题。”
该算法经过微调，能够检测和分级心脏杂音，并区分轻度疾病相关的杂音和预示晚期病症的杂音。“许多人谈论AI对工作的威胁，但我认为它是一种工具，将使我成为一名更好的心脏病学家，”诺沃·马托斯说，他补充道：“这样的工具可以帮助兽医和主人，使我们能够迅速识别那些最需要治疗的狗。”
该研究的结果发表在《兽医内科杂志》上。
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