ИИ-алгоритм точно выявляет болезни сердца у собак
Исследователи разработали алгоритм машинного обучения для точного обнаружения сердечных шумов у собак — одного из основных показателей сердечных заболеваний, которые поражают значительную часть некоторых мелких пород, таких как кавалер-кинг-чарльз-спаниели.
Команда под руководством Кембриджского университета адаптировала алгоритм, изначально созданный для людей, и обнаружила, что он может автоматически обнаруживать и оценивать сердечные шумы у собак на основе аудиозаписей с цифровых стетоскопов. В тестах алгоритм обнаруживал сердечные шумы с чувствительностью 90%, что сопоставимо с точностью экспертов-кардиологов.
Сердечные шумы — ключевой показатель болезни митрального клапана, наиболее распространённого сердечного заболевания у взрослых собак. Примерно у одной из 30 собак, осматриваемых ветеринаром, есть сердечный шум, хотя распространённость выше среди собак мелких пород и пожилых собак.
Поскольку болезнь митрального клапана и другие сердечные заболевания так распространены у собак, раннее выявление имеет решающее значение, так как своевременное медикаментозное лечение может продлить их жизнь. Технология, разработанная кембриджской командой, может стать доступным и эффективным инструментом скрининга для ветеринаров первичного звена и улучшить качество жизни собак. Результаты опубликованы в Journal of Veterinary Internal Medicine.
«Болезни сердца у людей — огромная проблема для здоровья, но у собак это ещё большая проблема», — сказал первый автор доктор Эндрю Макдональд. — «Большинство мелких пород собак будут иметь сердечные заболевания, когда постареют, но, очевидно, собаки не могут общаться так же, как люди, поэтому задача ветеринаров первичного звена — обнаружить болезнь достаточно рано, чтобы её можно было лечить».
Исследователи начали с базы данных сердечных тонов примерно от 1000 пациентов-людей и разработали алгоритм машинного обучения для определения того, был ли сердечный шум обнаружен кардиологом. Затем они адаптировали алгоритм для работы с сердечными тонами собак.
Были собраны данные почти от 800 собак, проходивших плановое обследование сердца в четырёх ветеринарных специализированных центрах Великобритании. Все собаки прошли полный физический осмотр и УЗИ сердца (эхокардиограмму) у кардиолога для оценки сердечных шумов и выявления сердечных заболеваний, а сердечные тоны записывались с помощью электронного стетоскопа. Это крупнейший в истории набор данных сердечных тонов собак.
Алгоритм был доработан, чтобы он мог как обнаруживать, так и оценивать сердечные шумы на основе аудиозаписей, а также различать шумы, связанные с лёгкой формой болезни, и те, которые отражают серьёзное заболевание сердца, требующее дальнейшего лечения.
Анализ работы алгоритма показал, что он совпадал с оценкой кардиолога более чем в половине случаев, а в 90% случаев его оценка отличалась от оценки кардиолога не более чем на одну степень. Исследователи считают это многообещающим результатом, поскольку значительная вариабельность в оценке сердечных шумов разными ветеринарами — обычное явление.
«Степень сердечного шума — полезный дифференциатор для определения следующих шагов и лечения, и мы автоматизировали этот процесс», — сказал Макдональд. — «Мы считаем, что этот алгоритм может стать чрезвычайно ценным инструментом».
«Мы не можем сделать УЗИ сердца каждой собаке в этой стране — у нас просто не хватает времени или специалистов, чтобы обследовать каждую собаку с шумом. Но такие инструменты могут помочь ветеринарам и владельцам, чтобы мы могли быстро выявить тех собак, которые больше всего нуждаются в лечении», — сказал соавтор профессор Хосе Ново Матос.