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来源：北京宠物医师大会
剑桥大学的研究人员设计了一种机器学习算法，可以使用电子听诊器的录音有效地检测和分级犬类患者的心脏杂音。据该研究的作者称，该算法最初是为人类设计的，该算法可以在测试中识别出任何级别的心脏杂音，灵敏度为87.9%。
该研究负责人Dr Anurag Agarwal在一份新闻稿中说:“据我们所知，没有现成的犬心音数据库，我们之所以从人类心音数据库开始进行研究，是因为哺乳动物的心脏与人类非常相似。”
该团队从大约1000名人类患者的心音数据库开始，开发了一种机器学习算法来学习心脏病专家对心脏杂音的检测，然后，他们调整了算法以分析犬的心音。
犬的数据是从英国4个兽医专科中心接受常规心脏检查的近800只犬那里收集的。研究中的每只犬都接受了心脏病专家的全面身体检查和超声心动图检查，心脏病专家对所有杂音进行了分级并诊断出心脏病，同时用电子听诊器记录了心音。
该研究的合著者、剑桥兽医系教授Jose Novo Matos在新闻稿中说：“二尖瓣疾病主要影响较小的犬只，但为了测试和改进我们的算法，我们希望从各种体型和年龄的犬那里获取数据。”
他继续说道：“我们训练它的数据越多，我们的算法对兽医和犬主人就越有用。”据研究人员称，这项发表在《兽医内科杂志》上的研究是大型编译带注释的犬心脏声音记录数据库。
根据新闻稿，人工智能 （AI） 程序不仅可以从录音中检测和评估心脏杂音，还可以区分与轻度疾病相关的杂音和表明需要进一步治疗的更严重心脏问题的杂音。
Novo Matos在新闻稿中解释道：“对心脏杂音进行分级并确定心脏病是否需要治疗需要丰富的经验，这通常需要转诊给兽医心脏病专家，并进行专业心脏扫描。我们希望使全科医生能够检测心脏病并评估其严重程度，以帮助主人为他们的犬做出更佳决定。”
对算法性能的分析发现，人工智能 （AI） 在超过一半的情况下与心脏病专家的评估一致。在90%的病例中，它与心脏病专家的评级相差一个等级。
心脏杂音、二尖瓣疾病和AI解决方案
心脏杂音是二尖瓣疾病的主要指标，二尖瓣疾病是成年犬的主要心脏病。兽医观察到大约 1/30的犬有心脏杂音，尤其是在患病率较高的小型和老年犬中。
鉴于这些动物患二尖瓣疾病和其他心脏病，早期发现对于通过及时治疗延长犬类的寿命至关重要。该研究的第一作者、Dr.Andrew McDonald解释道：“心脏病在人类中是一个巨大的健康问题，但在犬中是一个更大的问题。大多数较小的犬种在长大后都会患上心脏病，但显然犬不能像人类那样交流，因此初级保健兽医需要及早发现心脏病，以便进行治疗。
心脏杂音的等级是确定下一步和治疗的有用区分因素，我们已经自动化了这一过程，对于没有那么多听诊器技能的兽医和护士，甚至是那些使用听诊器非常熟练的人，这种算法可能是一个非常有价值的工具。”
Agarwal在新闻稿中指出，目前，患有瓣膜病的人唯一的治疗方法是手术。然而，对于犬来说，药物是一种潜在的解决方案。知道何时服药非常重要，这样才能尽可能长时间地为犬提供更好的生活质量，我们希望赋予兽医做出这些决定的能力。
Novo Matos在新闻稿中说：“新的AI技术可能会为初级保健兽医提供一种具有成本效益和高效的筛查解决方案，从而提高犬的生活质量。很多人都在谈论人工智能对工作构成威胁，但对我来说，我认为它是一种工具，可以帮助我成为一名更优秀的心脏病专家，我们无法对每只犬进行心脏扫描，但像这样的工具可以帮助兽医和主人，这样我们就可以快速识别出那些是最需要治疗和帮助的犬只。”
本文来源|dvm360发布于2024年10月30日
