每年，数十万美国人死于心脏病——这是该国的主要死因。在某些情况下，这是因为心脏病未能被及时发觉。
佛罗里达国际大学（FIU）的研究人员表示，他们可能找到了一种改变现状的方法，利用听诊器、人工智能和声音的力量，并希望这将有助于拯救生命。
“我们一直在开发一种算法，可以利用听诊器数字记录的心音，”FIU生物医学工程研究助理教授瓦伦蒂娜·达加姆博士说。“然后我们将这些心音输入算法，检测你是否患有早期心脏病。”
算法分析数字心音后，会寻找人耳根本无法察觉的细微变化。在实验室测试中，达加姆表示，该算法识别健康心音的准确率达到95%，识别病变心音的准确率达到85%。
“计算机非常擅长发现我们用耳朵无法做到的模式和信号，”FIU心血管健康创新中心主任约书亚·哈奇森博士说。“因此我们正在利用这一点来开发算法，为我们提供关于内部情况精确的指示。”
对于马鲁奇·门德斯来说，这项研究有着深刻的个人意义。25年前，她的儿子罗米罗“托蒂”·门德斯是美洲豹队的一名二年级投手，因未检测出的心脏状况突然去世，尽管他多年来一直接受体检和医学检查。
“这本来是不必要的。如果有人能捕捉到心脏中心肌病的声音，他的死亡本可以避免，”门德斯说。
正因为有像托蒂这样的故事，FIU现在与Baptist Health合作，将基于算法的心脏技术从实验室推进到临床测试。
“拯救生命的最大方法就是尽早发现心脏病，”Baptist Health心脏与血管护理首席医疗执行官汤姆·阮博士说。“这个理念背后的想法是，这种技术可以便携且非常小巧，有望比传统方式更早、更快地诊断心脏问题。”
作为合作的一部分，经同意的Baptist患者在接受常规心血管检查时，也将记录其心音。这些声音将被输入算法，帮助机器学习健康人类心脏和病变人类心脏的声音，从而建立一个重要的心音数据库。
达加姆和哈奇森希望在未来五年内，这项新技术能像测量体温或血压一样，成为全美医疗办公室的常规检测项目。
“当你在测量生命体征时，不是由医生听你的心音，而是护士记录心音，输入算法，当你看医生时，他们就能判断：这个患者是否有风险？我需要做进一步的随访吗？”达加姆说。
更长远来看，研究人员表示，新算法未来甚至可以被患者在家中使用，以便在就医间隙监测自己的心脏健康。
与此同时，门德斯多年来一直游说，要求对高中运动员进行强制性心脏筛查。从这个学年起，迈阿密-戴德县公立学校的所有高中运动员都必须进行心电图筛查。
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