劍橋大學的研究人員開發出了一種機器學習演算法，它能以90%的準確率檢測出狗的心臟雜音，堪比獸醫心臟病專家。這項突破提供了一種負擔得起的有效篩檢工具，可顯著提高狗的生活質量，尤其是那些容易患心臟疾病（如二尖瓣疾病）的狗。

劍橋大學創建了一種演算法，能以專家級的準確度檢測犬類心臟雜音。 這項工具有助於早期診斷和治療，有可能延長患有心臟疾病的狗的壽命。 圖片來源：Jacqueline Garget

研究人員開發出了一種機器學習演算法，可以準確檢測出犬類的心臟雜音–這是心臟疾病的重要徵兆，在查爾斯王獵犬等小型犬種中特別常見。

劍橋大學領導的研究小組對最初為人類設計的演算法進行了改進。 他們發現，該演算法可以利用數位聽診器的音訊記錄自動檢測和評估狗的心臟雜音。 在測試中，演算法辨識心臟雜音的靈敏度達到了90%，準確度與心臟科醫生相差無幾。

心臟雜音是二尖瓣疾病的主要指標，也是成犬最常見的心臟疾病。 大約每30 隻接受獸醫檢查的狗中就有一隻有心臟雜音，小型犬和老年犬的雜音率更高。

由於二尖瓣疾病和其他心臟疾病在狗中非常常見，因此早期發現至關重要，因為及時用藥可以延長狗的壽命。 劍橋大學團隊開發的技術可以為初級獸醫提供一種經濟有效的篩檢工具，並提高狗的生活品質。 《獸醫內科學雜誌》報導了這項研究結果。

健康的哈瓦那犬志工哈克斯利在劍橋女王獸醫學院醫院接受身體檢查。 圖片來源：Jacqueline Garget

第一作者、劍橋大學工程系的安德魯-麥克唐納（Andrew McDonald）博士說：”人類的心臟病是一個巨大的健康問題，但對於狗來說，這個問題更大。大多數小型犬種在年老時都會患上心臟病，但顯然狗無法像人一樣進行交流，因此初級獸醫就必須及早發現心臟病，以便進行治療。

領導這項研究的阿努拉格-阿加瓦爾教授是聲學和生物工程專家。他說：”據我們所知，目前還沒有狗的心音資料庫，因此我們一開始就使用了人類的心音資料庫。哺乳動物的心臟相當相似，一旦出現問題，它們往往會以相似的方式出錯。”

一隻患有二尖瓣疾病的狗的心臟掃描影像，顯示瓣膜肥大且有滲漏。 圖片來源：Jose Novo Matos

研究人員從大約1000 名人類患者的心音資料庫入手，開發了一種機器學習演算法，用於複製心臟科醫生是否檢測到心臟雜音。 然後，他們對演算法進行了調整，使其可以用於狗的心音。

研究人員收集了近800 隻在英國四家獸醫專科中心接受常規心臟檢查的狗的數據。 所有狗狗都接受了全面的身體檢查和心臟科醫生的心臟掃描（超音波心動圖），以分級任何心臟雜音和識別心臟疾病，並使用電子聽診器記錄心音。 從數量級上來說，這是迄今為止最大的狗心音資料集。

“二尖瓣疾病主要影響體型較小的狗，但為了測試和改進我們的演算法，我們希望獲得各種體型、大小和年齡的狗的數據，”共同作者、劍橋大學獸醫系小動物心臟病學專家何塞-諾沃-馬托斯（Jose Novo Matos）教授說。 “用於訓練的資料越多，我們的演算法就越有用，對獸醫和狗主人都是如此。”

一隻患有二尖瓣疾病的狗的心臟掃描影像，顯示瓣膜肥大且有滲漏。 圖片來源：Jose Novo Matos

研究人員對演算法進行了微調，使其既能根據錄音檢測心臟雜音並對其進行分級，又能區分與輕微疾病相關的雜音和反映需要進一步治療的晚期心臟病的雜音；

諾沃-馬托斯說：”對心臟雜音進行分級並確定心臟病是否需要治療需要豐富的經驗、轉診給獸醫心臟病專家以及昂貴的專業心臟掃描。我們希望賦予普通醫生檢測心臟病和評估其嚴重程度的能力，幫助主人為他們的愛犬做出最佳決定。

健康的哈瓦那犬志工哈克斯利在劍橋女王獸醫學院醫院接受身體檢查。 圖片來源：Jacqueline Garget

演算法效能的分析發現，在一半以上的病例中，演算法與心臟科醫師的評估結果一致，在90%的病例中，演算法與心臟科醫師的評估結果相差一個等級。 研究人員說，這是一個很有希望的結果，因為不同獸醫對心臟雜音的分級普遍存在很大差異。

麥克唐納說：”心臟雜音的分級是確定下一步措施和治療方法的有用區分指標，而我們已經實現了這一過程的自動化。對於沒有聽診器技能的獸醫和護士，甚至那些聽診器技能非常嫻熟的獸醫和護士來說，我們相信這種演算法可能是非常有價值的工具。

對於患有瓣膜疾病的人類來說，唯一的治療方法就是手術，但對狗來說，可以使用有效的藥物治療。阿加瓦爾說：”為了讓狗狗在盡可能長的時間內獲得最佳的生活質量，知道何時用藥非常重要。我們希望賦予獸醫更多能力，幫助他們做出這些決定。”

諾沃-馬托斯說：”很多人都在談論人工智慧對工作的威脅，但對我來說，我認為它是一種工具，能讓我成為更好的心臟病專家。我們不可能對國內的每隻狗進行心臟掃描–我們沒有足夠的時間或專家對每隻雜音的狗進行篩檢。最需要治療的狗。

編譯自/ SciTechDaily