当有人打开医院病房的门进入时，佩戴听诊器是临床医生的明显标志。这种医疗设备已有200多年历史，尽管医学诊断和技术取得了显著进步，它仍是诊所的必备工具。
听诊器是一种用于听取和放大人体内部产生的声音的医疗仪器。医生仍通过听诊器听到的声音作为心脏或肺部疾病的初步指标。例如，心脏杂音或肺部爆裂音通常表示存在问题。尽管成像和监测技术取得了显著进步，听诊器仍然是评估患者健康的快速、便捷且经济有效的工具。
尽管听诊器如今仍然有用，但疾病的可听症状通常只在疾病后期才出现。此时，治疗效果往往较差，结果通常不佳。心脏病尤其如此，因为心音的变化并不总是明确定义，可能难以听到。
我们是科学家和工程师，正在探索利用心音更早、更准确地检测疾病的方法。我们的研究表明，将听诊器与人工智能相结合，可以帮助医生减少对人耳的依赖来诊断心脏病，从而实现更及时有效的治疗。
听诊器的历史
听诊器的发明通常归功于19世纪法国医生勒内·蒂奥菲尔·雅辛特·雷奈克（René Theophile Hyacinthe Laënnec）。在听诊器出现之前，医生通常将耳朵直接贴在患者胸部，以听取呼吸和心音的异常。
1816年，一名出现心脏病症状的年轻女孩向雷奈克寻求咨询。然而，将耳朵贴在她胸部被认为是社交上不恰当的。受孩子们通过长木棍传递声音的启发，他改为卷起一张纸来听她的心脏。他惊讶于心音突然变得清晰，第一支听诊器由此诞生。
在接下来的几十年里，研究人员修改了这种早期听诊器的形状，以提高其舒适性、便携性和声音传输。这包括添加一个称为膜片的薄而平的膜，它能振动并放大声音。
下一次重大突破发生在1850年代中期，爱尔兰医生阿瑟·利里德（Arthur Leared）和美国医生乔治·菲利普·卡曼（George Philip Cammann）开发了能将声音传输到双耳的听诊器。这些双耳听诊器使用连接到单独耳件的两根柔性管，通过减少外部噪音，实现更清晰、更平衡的声音。
这些早期模型与当今医生使用的听诊器非常相似，主要修改仅针对用户舒适度。
倾听心脏
医学院继续教授听诊艺术——利用声音评估心脏、肺部和其他器官的功能。自2000年代初以来，数字听诊器在商业上可用，提供声音放大和录音等新工具——但雷奈克引入的基本原理依然沿用。
听心脏时，医生密切关注每个心跳熟悉的“噗-哒”节奏。第一声——“噗”——发生在心脏收缩并将血液泵出体外时，心房和心室之间的瓣膜关闭。第二声——“哒”——发生在心脏舒张并重新充血时，心脏流出的瓣膜关闭。
除了这两种正常声音外，医生还聆听异常噪音——如杂音、额外搏动或咔哒声——这些可能指向血液流动问题或心脏瓣膜工作是否正常。
心音会因存在的心脏病类型而有很大差异。有时，不同疾病会产生相同的异常声音。例如，收缩期杂音——第一和第二心音之间的额外声音——可能在主动脉瓣或肺动脉瓣狭窄时听到。然而，同样的杂音也可能在心脏结构正常健康时出现。这种重叠使得仅凭杂音诊断疾病具有挑战性。
教AI听人耳无法听到的声音
人工智能技术可以识别健康心脏和受损心脏声音中的隐匿差异，并利用这些差异在传统声学变化（如杂音）出现之前诊断疾病。诊断疾病时，AI不依赖于额外或异常声音的存在，而是能检测人耳无法察觉的微弱或细微声音差异。
为了构建这些算法，研究人员使用数字听诊器记录心音。这些听诊器将声音转换为电子信号，可以放大、存储并用计算机分析。研究人员可以标记哪些声音正常或异常，以训练算法识别声音模式，从而预测新声音是否正常或异常。
研究人员正在开发算法，将数字记录的心音与数字听诊器结合分析，作为低成本、无创且易于获取的工具来筛查心脏病。然而，许多算法基于中重度心脏病的数据集构建。由于难以找到症状出现前早期阶段的患者，算法对疾病最早阶段的心脏声音了解甚少。
为弥合这一差距，我们团队正在使用动物模型来训练算法分析心音，以发现疾病的早期迹象。在用这些声音训练算法后，我们通过将其与心脏钙化积聚的影像扫描进行比较来评估其准确性。研究表明，基于AI的算法可以正确分类健康心音超过95%的时间，甚至能以近85%的准确率区分不同类型的心脏病。最重要的是，我们的算法能够在心脏杂音或结构变化出现之前检测到疾病的早期阶段。
我们相信，教会AI听人耳无法听到的声音，可以改变医生诊断和应对心脏病的方式。
瓦伦蒂娜·达尔甘（Valentina Dargam），生物医学工程研究助理教授，佛罗里达国际大学（Florida International University）；约书亚·哈奇森（Joshua Hutcheson），生物医学工程副教授，佛罗里达国际大学（Florida International University）
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