由剑桥大学领导的研究团队开发了一种突破性的AI算法，能够准确检测犬类的心脏杂音，这可能彻底改变犬类心脏病的早期诊断和治疗。该研究团队由剑桥大学工程系的研究员安德鲁·麦克唐纳（Andrew McDonald）领导，开发了一种先进的机器学习算法，能够准确检测犬类的心脏杂音。这些杂音是二尖瓣疾病和其他心脏疾病的显著指标，尤其在查尔斯王小猎犬等小型犬中较为常见。
“人类的心脏病是一个巨大的健康问题，但在狗身上，这个问题更加严重，”第一作者安德鲁·麦克唐纳在新闻发布会上表示。
新开发的AI算法最初设计用于检测人类的心脏疾病，后来被调整和优化，以解释用于狗的数字听诊器的音频记录。这一创新展示了90%的敏感性，与专家心脏病学家的准确性相当。心脏杂音是二尖瓣疾病的首要症状，这是成年犬中最常见的疾病。早期发现这种疾病可以及时用药，显著延长狗的寿命。这项研究的重要性在于，每30只到兽医诊所就诊的狗中就有一只存在心脏杂音，而且老年和小型犬的患病率更高。
“大多数小型犬在老去时都会患有心脏病，但显然狗无法像人类那样交流，因此初级保健兽医必须尽早发现心脏病以便进行治疗，”麦克唐纳补充道。
研究人员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。心脏病学家进行了全面的体格检查和心脏扫描（超声心动图），以识别心脏杂音和疾病，创建了迄今为止最大的狗心脏声音数据库。
该算法的表现令人鼓舞，与心脏病学家的评估一致的病例超过一半，在90%的病例中准确度相差不超过一个等级。不同兽医在心脏杂音分级上的差异使得这种一致性尤为重要。
“我们希望赋予全科医生检测心脏病和评估其严重程度的能力，帮助主人为他们的狗做出最佳决策，”共同作者、剑桥大学兽医学教授何塞·诺沃·马托斯（Jose Novo Matos）在新闻发布会上表示。
此外，该算法能够区分与轻度疾病相关的杂音和指示需要进一步治疗的晚期心脏疾病的杂音。这一能力有可能改变初级保健兽医筛查犬类心脏病的方式，提供一种成本效益高且高效的诊断工具。
“知道何时给药非常重要，以尽可能长时间地为狗提供最佳生活质量，”主要作者、剑桥大学声学和生物医学技术教授阿努拉格·阿加瓦尔（Anurag Agarwal）补充道。
详细的研究结果已发表在《兽医内科杂志》上。
“很多人都谈论AI对工作的威胁，但对我来说，我看到的是它将成为一个让我成为更好的心脏病学家的工具，”诺沃·马托斯补充道。
这一突破有望显著提高无数狗的健康和寿命，使兽医能够更早、更有效地诊断和治疗心脏病。
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