剑桥大学开发了一种算法，可以检测犬类的心脏杂音，准确率达到专家水平。这一工具有助于早期诊断和治疗，可能延长患有心脏疾病的狗的寿命。图片来源：Jacqueline Garget
犬类心脏护理的革新
研究人员开发了一种机器学习算法，能够准确检测犬类心脏杂音——这是心脏疾病的主要迹象，尤其是在小型犬如查尔斯王猎犬中更为常见。研究团队由剑桥大学领导，他们调整了一种最初为人类设计的算法，发现它可以自动检测和评估使用数字听诊器录制的犬类心脏杂音。测试结果显示，该算法能够以90%的灵敏度识别心脏杂音，准确率与专家心脏病学家相当。
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只接受兽医检查的狗中就有一只有心脏杂音，而小型犬和老年犬的比例更高。由于二尖瓣疾病和其他心脏疾病在狗中非常普遍，早期检测至关重要，及时用药可以延长它们的寿命。剑桥团队开发的技术可以为初级护理兽医提供一种经济有效的筛查工具，从而提高狗的生活质量。相关成果发表在《兽医内科学杂志》上。
哈克斯利是一只健康的哈瓦那丝犬，正在剑桥女王兽医学院医院接受体检。图片来源：Jacqueline Garget
兽医工具的进步
“人类的心脏病是一个巨大的健康问题，但在狗中这个问题更加严重，”第一作者、剑桥大学工程系的安德鲁·麦克唐纳博士说，“大多数小型犬在变老时都会患有心脏病，但显然狗不能像人类那样沟通，因此初级护理兽医必须尽早检测到心脏病以便进行治疗。”
研究负责人阿努拉格·阿加瓦尔教授是声学和生物工程领域的专家。“据我们所知，目前没有现成的狗心脏声音数据库，所以我们从一个包含约1000名人类患者心脏声音的数据库开始，”他说，“哺乳动物的心脏结构相似，当出现问题时，通常会以相似的方式出现问题。”
患有二尖瓣疾病的一只狗的心脏扫描图像，显示增厚和泄漏的瓣膜。图片来源：Jose Novo Matos
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。所有狗都接受了由心脏病学家进行全面体检和心脏扫描（超声心动图），以分级任何心脏杂音并识别心脏疾病，同时使用电子听诊器记录心脏声音。这是迄今为止创建的最大规模的狗心脏声音数据集。
“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、大小和年龄的狗的数据，”剑桥大学兽医学系的何塞·诺沃·马托斯教授说，他是一名小动物心脏病学专家。“我们拥有的训练数据越多，算法对兽医和狗主人就越有用。”
算法的调整与改进
研究人员对算法进行了微调，使其不仅能够检测和分级心脏杂音，还能区分轻度疾病和需要进一步治疗的晚期心脏病。“分级心脏杂音并确定心脏疾病是否需要治疗需要大量经验，需要转诊给兽医心脏病学家，并进行昂贵的专门心脏扫描，”诺沃·马托斯说，“我们希望赋能普通兽医，让他们能够检测心脏疾病并评估其严重程度，帮助主人做出最佳决策。”
分析结果表明，算法在超过一半的病例中与心脏病学家的评估一致，在90%的病例中，其评估等级与心脏病学家相差不超过一级。研究人员表示，这是一个令人鼓舞的结果，因为不同兽医对心脏杂音的分级通常存在显著差异。
“心脏杂音的分级对于确定下一步行动和治疗方案非常有用，我们已经自动化了这个过程，”麦克唐纳说，“对于那些听诊技能不足或非常熟练的兽医和护士来说，我们认为这个算法将是一个非常有价值的工具。”
在人类瓣膜疾病中，唯一的治疗方法是手术，但对于狗来说，有有效的药物可用。“知道何时用药非常重要，以便让狗尽可能长时间地拥有最好的生活质量，”阿加瓦尔说，“我们希望赋能兽医，帮助他们做出这些决定。”
“许多人认为AI是对工作的威胁，但对我来说，我将其视为一个让我成为更好的心脏病学家的工具，”诺沃·马托斯说，“我们不可能对这个国家的每一只狗进行心脏扫描——我们没有足够的时间或专家来筛查每一只心脏有杂音的狗。但像这样的工具可以帮助兽医和主人，让我们能够快速识别最需要治疗的狗。”
参考文献：“用于分级心脏杂音和分期前临床黏液性二尖瓣疾病的机器学习算法”（A machine-learning algorithm to grade heart murmurs and stage preclinical myxomatous mitral valve disease in dogs）由安德鲁·麦克唐纳、何塞·诺沃·马托斯、乔尔·席尔瓦、凯瑟琳·帕廷顿、伊芙·J·Y·洛、维吉尼亚·路易斯·丰特斯、拉拉·巴伦、佩妮·沃森和阿努拉格·阿加瓦尔撰写，于2024年10月21日发表在《兽医内科学杂志》上。DOI: 10.1111/jvim.17224
这项研究部分得到了肯尼尔俱乐部慈善信托基金、医学研究委员会和剑桥伊曼纽尔学院的支持。
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