听诊器的基本原理已有数百年历史，基本保持不变。
当有人打开医院病房的门走进来时，佩戴听诊器是临床医生的明显标志。这种医疗设备已有200多年的历史，尽管医疗诊断和技术取得了显著进步，但它仍然是诊所中的必备工具。
听诊器是一种用于聆听和放大人体内部产生的声音的医疗仪器。医生仍然将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明存在问题。尽管成像和监测技术取得了显著进步，但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。
尽管听诊器在今天仍然有用，但疾病的可听症状通常只在疾病后期才会出现。此时，治疗效果可能不佳，结果往往不理想。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。
我们是探索如何更早、更准确地利用心音检测疾病的科学家和工程师。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、更有效的治疗。
听诊器的历史
听诊器的发明通常归功于19世纪法国医生雷内·泰奥菲勒·雅辛特·拉埃内克。在听诊器出现之前，医生通常直接将耳朵贴在患者的胸部，以听诊呼吸和心音的异常。
1816年，一位出现心脏病症状的年轻女孩向拉埃内克寻求咨询。然而，将耳朵贴在她胸部被认为是社交上不恰当的。受到孩子们通过长木棍传递声音的启发，他改用卷起的纸张来听她的心脏。他对心脏声音突然变得清晰感到惊讶，第一个听诊器就这样诞生了。
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、便携性和声音传输效果。这包括添加一个称为膜片的薄平膜，它能振动并放大声音。
下一个重大突破发生在19世纪50年代中期，当时爱尔兰医生阿瑟·利尔德和美国医生乔治·菲利普·卡曼开发了可以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，只有细微的修改，主要是为了提高用户舒适度。
倾听心脏
医学院继续教授听诊的艺术——即利用声音评估心脏、肺部和其他器官的功能。自2000年代初以来商业上可用的听诊器数字模型提供了声音放大和录音等新工具——但拉埃内克引入的基本原理仍然存在。
听心脏时，医生密切关注每个心跳熟悉的"扑通"节奏。第一个声音——"扑"——发生在心脏收缩并将血液泵出身体时，心房和心室之间的瓣膜关闭。第二个声音——"通"——发生在心脏放松并重新充满血液时，心脏出口处的瓣膜关闭。
听诊器的膜片和钟形件将不同频率的声音传输给听者。
除了这两个正常声音外，医生还会倾听异常噪音——如杂音、额外心跳或咔嗒声——这些可能指向血液流动问题或心脏瓣膜是否正常工作。
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，完全相同的杂音也可能在心脏结构正常且健康时出现。这种重叠使得仅凭杂音的存在来诊断疾病变得具有挑战性。
教AI听人听不到的声音
人工智能技术可以识别健康心脏和病变心脏声音中的隐藏差异，并利用它们在传统声学变化（如杂音）出现之前诊断疾病。AI不需要依赖额外或异常声音的存在来诊断疾病，而是可以检测人耳无法察觉的过于微弱或细微的声音差异。
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，可以使用计算机进行放大、存储和分析。然后，研究人员可以标记哪些声音是正常或异常的，以训练算法识别声音中的模式，从而预测新声音是正常还是异常。
听诊器可以捕获人耳单独无法听到的诊断信息。
研究人员正在开发能够分析数字记录心音的算法，结合数字听诊器作为一种低成本、非侵入性和可及性的工具来筛查心脏病。然而，许多这些算法都是基于中度至重度心脏病的数据集构建的。由于很难找到在症状开始出现之前的疾病早期阶段的患者，这些算法对疾病最早阶段的心脏声音了解不多。
为了弥补这一差距，我们的团队正在使用动物模型来教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影像扫描进行比较来评估其准确性。我们的研究表明，基于AI的算法可以以95%以上的准确率正确分类健康心音，甚至可以以近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AI听人类听不到的声音可以彻底改变医生诊断和应对心脏病的方式。
本文转载自《对话》，这是一家非营利性独立新闻组织，为您提供事实和可信分析，帮助您理解我们复杂的世界。作者：瓦伦蒂娜·达尔甘（佛罗里达国际大学）和约书亚·哈钦森（佛罗里达国际大学）
瓦伦蒂娜·达尔甘获得佛罗里达心脏研究基金会和国家卫生研究院的资助。
约书亚·哈钦森获得佛罗里达心脏研究基金会、美国心脏协会和美国国立卫生研究院国家心肺血液研究所的资助。
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