Исследователи разработали алгоритм машинного обучения, который точно распознает шумы в сердце у собак – ключевой признак сердечных заболеваний, который особенно часто встречается у мелких пород, таких как кинг-чарльз-спаниели.

Специалисты Кембриджского университета адаптировали алгоритм, изначально разработанный для использования при диагностики человека. Они обнаружили, что он может автоматически обнаруживать и оценивать шумы в сердце у собак, используя аудиозаписи с цифровых стетоскопов. В ходе тестирования алгоритм выявил сердечные шумы с чувствительностью 90%, достигнув точности аналогичной той, которую используют опытные кардиологи.

Шумы в сердце являются основным признаком порока митрального клапана, наиболее распространённого заболевания сердца у взрослых собак. Примерно у одной из 30 собак, обследованных ветеринаром, обнаруживаются шумы в сердце, причём этот показатель выше у собак мелких пород и пожилых собак.

Поскольку порок митрального клапана и другие сердечные заболевания очень распространены у собак, раннее выявление имеет решающее значение, поскольку своевременное 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 исследования опубликованы в журнале Journal of Veterinary Internal Medicine.

Исследователи начали с базы данных сердечных шумов, собранных примерно у 1000 пациентов-людей, и разработали алгоритм машинного обучения, позволяющий воспроизвести, были ли сердечные шумы обнаружены кардиологом. Затем они адаптировали алгоритм, чтобы его можно было использовать для анализа сердечных шумов у собак. Исследователи собрали данные почти от 800 собак, которые проходили плановые обследования сердца в четырёх специализированных ветеринарных центрах Великобритании. Все собаки прошли полный медицинский осмотр и сканирование сердца (эхокардиограмму) у кардиолога, чтобы оценить наличие сердечных шумов и выявить сердечные заболевания, а тоны сердца были записаны с помощью электронного стетоскопа. В результате исследователи получили самый большой набор данных о тонах сердца собак, когда-либо созданных.

Исследователи доработали алгоритм таким образом, чтобы он мог выявлять и классифицировать шумы в сердце на основе аудиозаписей, а также различать шумы, связанные с легким течением заболевания, и те, которые отражают прогрессирующее заболевание сердца, требующее дальнейшего лечения.

Анализ эффективности алгоритма показал, что он согласуется с оценкой кардиолога более чем в половине случаев, а в 90% случаев он находится в пределах одного балла от оценки кардиолога. Исследователи говорят, что это многообещающий результат, поскольку часто существуют значительные различия в том, как разные ветеринары оценивают шумы в сердце.

Степень шума в сердце является полезным критерием для определения дальнейших шагов и методов лечения, и учёным удалось автоматизировать этот процесс, полученный алгоритм может стать очень ценным инструментом для ветеринаров и медсестёр. Он поможет решить, когда и в какой дозировке принимать лекарства, что очень важно, чтобы обеспечить собакам наилучшее качество жизни как можно дольше.