Zespół badawczy z University of Cambridge dostosował algorytm pierwotnie zaprojektowany dla ludzi i odkrył, że może on automatycznie wykrywać i oceniać szmery serca u psów na podstawie nagrań audio z cyfrowych stetoskopów. W testach algorytm wykrywał szmery serca z czułością 90%, czyli z dokładnością podobną do ustaleń biegłych kardiologów.
Szmery serca są kluczowym wskaźnikiem choroby zastawki mitralnej, najczęstszej choroby serca u dorosłych psów. Mniej więcej jeden na 30 psów badanych przez lekarza ma szmery serca, chociaż częstość występowania jest wyższa u psów małych ras i starszych psów.
Ponieważ choroby zastawki mitralnej i inne choroby serca są tak powszechne u psów, wczesne wykrycie ma kluczowe znaczenie, ponieważ leki przyjmowane w odpowiednim czasie mogą przedłużyć ich życie. Technologia opracowana przez zespół z Cambridge może stanowić niedrogie i skuteczne narzędzie do badań przesiewowych dla lekarzy podstawowej opieki zdrowotnej oraz poprawić jakość życia pacjentów. Wyniki zostały opublikowane w czasopiśmie „Journal of Veterinary Internal Medicine”.
Naukowcy dopracowali algorytm tak, aby mógł zarówno wykrywać, jak i oceniać szmery serca na podstawie nagrań audio, a także rozróżniać szmery związane z łagodną chorobą od tych odzwierciedlających zaawansowaną chorobę serca, która wymagała dalszego leczenia.
A machine‐learning algorithm to grade heart murmurs and stage preclinical myxomatous mitral valve disease in dogs - McDonald - Journal of Veterinary Internal Medicine - Wiley Online Library
