研究人员开发了一种机器学习算法，能够准确检测狗的心脏杂音，这是心脏疾病的主要指标之一，影响了许多小型犬种，如查尔斯王猎犬。该研究团队由剑桥大学领导，他们改进了一种最初为人类设计的算法，发现该算法可以自动检测并分级狗的心脏杂音，基于数字听诊器的音频记录。测试结果显示，该算法检测心脏杂音的灵敏度达到90%，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关键指标，这是成年狗中最常见的心脏状况。大约每30只由兽医接诊的狗中就有一只有心脏杂音，尽管这种状况在小型犬和老年犬中的发病率更高。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，因为及时的药物治疗可以延长它们的生命。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，改善狗的生活质量。研究结果发表在《兽医内科杂志》上。
“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大，”第一作者安德鲁·麦克唐纳博士（Andrew McDonald）来自剑桥大学工程系。“大多数小型犬种在年老时都会患有心脏病，但显然狗无法像人类一样交流，因此早期检测心脏病并进行治疗的责任在于初级护理兽医。”
研究负责人阿努拉格·阿加瓦尔教授（Anurag Agarwal）来自剑桥大学工程系，他是声学和生物工程领域的专家。“据我们所知，目前没有现有的狗心脏声音数据库，这就是我们从人类心脏声音数据库开始的原因，”他说。“哺乳动物的心脏结构相似，当出现问题时，它们通常会以类似的方式出现问题。”
研究人员从大约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来复制心脏病学家是否检测到心脏杂音的情况。然后，他们调整了该算法，使其可以用于狗的心脏声音。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。所有狗都接受了心脏病学家的全面体检和心脏扫描（超声心动图），以分级任何心脏杂音并确定心脏疾病，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，但我们为了测试和改进算法，希望获得各种体型、大小和年龄的狗的数据，”合著者何塞·诺沃·马托斯教授（Jose Novo Matos）来自剑桥大学兽医学院，他是小动物心脏病学专家。“我们拥有的数据越多，算法就越有用，既对兽医也有益于狗主人。”
研究人员调整了算法，使其不仅可以检测和分级心脏杂音，还可以区分轻度疾病相关的杂音和需要进一步治疗的严重心脏疾病相关的杂音。“分级心脏杂音并确定心脏疾病是否需要治疗需要丰富的经验、参考兽医心脏病学家和昂贵的专门心脏扫描，”诺沃·马托斯说。“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，帮助主人做出最佳决策。”
分析算法性能的结果显示，在超过一半的病例中，算法与心脏病学家的评估一致，而在90%的病例中，算法的评估与心脏病学家的评估相差不超过一个等级。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可能存在显著差异。
“心脏杂音的分级是确定下一步行动和治疗的重要指标，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的兽医和护士，甚至那些非常熟练的兽医，我们认为这个算法将是一个极其有价值的工具。”
对于人类的瓣膜疾病，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，以尽可能长时间地给予狗最好的生活质量，”阿加瓦尔说。“我们希望赋予兽医帮助做出这些决策的能力。”
“许多人将AI视为对工作的威胁，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有杂音的狗。但像这样的工具可以帮助兽医和主人，使我们能够快速识别最需要治疗的狗。”
这项研究部分得到了犬舍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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