研究人员开发了一种人工智能算法，可以发现并分级犬类的心脏杂音。该研究团队来自剑桥大学，设计了一种机器学习算法，利用电子听诊器的音频记录，有效检测和分级犬类的心脏杂音。该算法最初是为人类设计的，在测试中对任何等级的心脏杂音的敏感度达到87.9%。
“据我们所知，目前没有现成的犬类心脏声音数据库，因此我们从人类心脏声音数据库开始，”研究负责人Anurag Agarwal博士在新闻发布会上说，“哺乳动物的心脏结构相似，当出现问题时，它们往往以相似的方式出现问题。”
研究团队从大约1000名人类患者的心脏声音数据库开始，开发了一种机器学习算法，模拟心脏病专家检测心脏杂音的过程。然后，他们调整了算法，分析犬类的心脏声音。数据收集自英国4家兽医专科中心近800只接受常规心脏检查的犬类。每只参与研究的犬类都接受了全面的身体检查和超声心动图，由心脏病专家评估任何杂音并诊断心脏疾病，同时用电子听诊器记录心脏声音。
“二尖瓣疾病主要影响小型犬，但为了测试和改进我们的算法，我们希望获得各种体型、年龄和大小的犬类数据，”研究合著者、剑桥大学兽医学系教授Jose Novo Matos博士在新闻发布会上说。“我们拥有的训练数据越多，我们的算法就越有用，既有利于兽医，也有利于犬主。”
研究人员表示，这项发表在《兽医内科杂志》上的研究是最大的编注犬类心脏声音录音数据库。不仅人工智能程序可以从音频记录中检测和评级心脏杂音，还可以区分与轻度疾病相关的心脏杂音和需要进一步治疗的更严重心脏问题。
“评级心脏杂音并确定心脏疾病是否需要治疗需要大量的经验、参考兽医心脏病专家以及昂贵的专门心脏扫描，”Novo Matos在新闻发布会上解释道。“我们希望赋予普通兽医检测心脏疾病并评估其严重性的能力，帮助主人为他们的犬做出最佳决策。”
对算法性能的分析发现，人工智能在超过一半的病例中与心脏病专家的评估一致。在90%的病例中，人工智能评级与心脏病专家的评级相差不超过一个等级。
心脏杂音是二尖瓣疾病的主要指标，这是成年犬中最常见的心脏病。大约每30只被兽医接诊的犬类中就有1只被发现有心脏杂音，特别是在小型和老年犬种中更为普遍。早期检测对于延长犬类寿命至关重要，因为及时治疗可以延缓疾病的进展。
“人类的心脏病是一个巨大的健康问题，但在犬类中，这个问题更加严重，”研究第一作者Andrew McDonald博士解释道。“大多数小型犬种在老年时都会患有心脏病，但由于犬类无法像人类那样沟通，因此初级保健兽医需要及早检测到心脏病以便进行治疗。”
“心脏杂音的等级是有用的区分指标，用于决定下一步行动和治疗方案，我们已经自动化了这一过程，”McDonald说。“对于那些听诊技能不高的兽医和护士，甚至是那些非常熟练的兽医和护士，我们认为这个算法将是一个非常有价值的工具。”
目前，人类瓣膜疾病的唯一治疗方法是手术。然而，对于犬类来说，药物是一种潜在的解决方案。“知道何时用药非常重要，以便尽可能长时间地为犬类提供最佳生活质量，”Agarwal在新闻发布会上指出。“我们希望赋予兽医帮助做出这些决策的能力。”
新的AI技术可能为初级保健兽医提供一种成本效益高且高效的筛查解决方案，改善犬类的生活质量。“许多人谈论AI是对工作的威胁，但对我来说，我认为它是一种工具，将使我成为更好的心脏病专家，”Novo Matos在新闻发布会上说。“我们不能对这个国家的每一只犬进行心脏扫描——我们根本没有足够的时间或专家来筛查每一只有杂音的犬。但像这样的工具可以帮助兽医和主人，快速识别最需要治疗的犬类。”
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