Cercetătorii au dezvoltat un algoritm de învățare automată pentru a detecta cu exactitate suflurile cardiace la câini, unul dintre principalii indicatori ai bolilor cardiace, care afectează o mare parte din unele rase mici, cum ar fi King Charles Spaniel.

Echipa de cercetare, condusă de Universitatea din Cambridge, a adaptat un algoritm conceput inițial pentru oameni și a constatat că acesta poate detecta și clasifica automat suflurile cardiace la câini, pe baza înregistrărilor audio de la stetoscoape digitale. În cadrul testelor, algoritmul a detectat suflurile cardiace cu o exactitate de 90%, o precizie similară cu cea a cardiologilor experți.

Suflurile cardiace sunt un indicator cheie al bolii valvei mitrale, cea mai frecventă afecțiune cardiacă la câinii adulți. Aproximativ unul din 30 de câini consultați de un medic veterinar are un suflu cardiac, deși prevalența este mai mare la câinii de rasă mică și la câinii în vârstă.

Deoarece boala valvei mitrale și alte afecțiuni cardiace sunt atât de frecvente la câini, depistarea precoce este esențială, deoarece medicația la timp le poate prelungi viața. Tehnologia dezvoltată de echipa Cambridge ar putea oferi un instrument de screening accesibil și eficient pentru medicii veterinari de îngrijire primară și ar putea îmbunătăți calitatea vieții câinilor. Rezultatele sunt raportate în Journal of Veterinary Internal Medicine.

„Bolile de inimă la oameni sunt o problemă de sănătate uriașă, dar la câini este o problemă și mai mare”, a declarat autorul principal al lucrării, Dr. Andrew McDonald de la Departamentul de Inginerie din Cambridge. „Majoritatea raselor de câini mai mici vor avea boli de inimă atunci când îmbătrânesc, dar, evident, câinii nu pot comunica în același mod ca oamenii, așa că depinde de medicii veterinari de îngrijire primară să detecteze bolile de inimă suficient de devreme pentru a putea fi tratate.”

„Din câte știm, nu există baze de date existente cu sunete cardiace la câini, motiv pentru care am început cu o bază de date de sunete cardiace la oameni. Inimile mamiferelor sunt destul de asemănătoare, iar atunci când lucrurile merg prost, tind să meargă prost în moduri similare”, a spus profesorul Anurag Agarwal, care a condus cercetarea. 

Cercetătorii au început cu o bază de date de sunete cardiace de la aproximativ 1.000 de pacienți umani și au dezvoltat un algoritm de învățare automată pentru a reproduce dacă un suflu cardiac a fost detectat de un cardiolog. Ei au adaptat apoi algoritmul astfel încât să poată fi utilizat cu zgomotele cardiace ale câinilor.

Cercetătorii au colectat date de la aproape 800 de câini care au fost supuși unei examinări cardiace de rutină la patru centre veterinare specializate din Regatul Unit. Toți câinii au fost supuși unei examinări fizice complete și unei scanări cardiace (ecocardiografie) de către un cardiolog pentru a evalua orice suflu cardiac și a identifica bolile cardiace, iar sunetele cardiace au fost înregistrate cu ajutorul unui stetoscop electronic. Cu un ordin de mărime, acesta este cel mai mare set de date de sunete cardiace ale câinilor creat vreodată.

„Boala valvei mitrale afectează în principal câinii de talie mică, dar pentru a testa și îmbunătăți algoritmul nostru, am dorit să obținem date de la câini de toate formele, dimensiunile și vârstele”, a declarat coautorul, profesorul Jose Novo Matos de la Departamentul de Medicină Veterinară din Cambridge, specialist în cardiologia animalelor mici. „Cu cât avem mai multe date pentru a-l antrena, cu atât mai util va fi algoritmul nostru, atât pentru medicii veterinari, cât și pentru proprietarii de câini”.

Cercetătorii au ajustat algoritmul astfel încât să poată detecta și clasifica suflurile cardiace pe baza înregistrărilor audio și să facă diferența între suflurile asociate cu o boală ușoară și cele care reflectă o boală cardiacă avansată care necesită tratament suplimentar.

„Pentru a clasifica un suflu cardiac și a determina dacă boala cardiacă necesită tratament este nevoie de multă experiență, de trimitere la un cardiolog veterinar și de scanări cardiace specializate costisitoare”, a declarat Novo Matos. „Dorim să le oferim medicilor generaliști posibilitatea de a detecta bolile cardiace și de a evalua gravitatea acestora pentru a ajuta proprietarii să ia cele mai bune decizii pentru câinii lor.”

Analiza performanței algoritmului a arătat că acesta a fost de acord cu evaluarea cardiologului în peste jumătate din cazuri, iar în 90% din cazuri, a fost la un singur grad de evaluarea cardiologului. Cercetătorii spun că acesta este un rezultat promițător, deoarece este obișnuit să existe o variabilitate semnificativă în modul în care diferiți veterinari evaluează suflurile cardiace.

„Gradul de murmur cardiac este un diferențiator util pentru determinarea următoarelor etape și tratamente, iar noi am automatizat acest proces”, a declarat McDonald. „Pentru medicii veterinari și asistentele medicale care nu au la fel de multe abilități cu stetoscopul și chiar pentru cei care sunt incredibil de pricepuți cu un stetoscop, credem că acest algoritm ar putea fi un instrument extrem de valoros.”

În cazul oamenilor cu boli valvulare, singurul tratament este intervenția chirurgicală, dar pentru câini există medicamente eficiente. „Să știm când să prescriem medicamente este atât de important, pentru a oferi câinilor cea mai bună calitate a vieții pentru cât mai mult timp posibil”, a declarat Agarwal. „Vrem să le dăm medicilor veterinari posibilitatea de a ajuta la luarea acestor decizii”.

„Atât de mulți oameni vorbesc despre IA ca despre o amenințare la adresa locurilor de muncă, dar pentru mine, o văd ca pe un instrument care mă va face un cardiolog mai bun”, a spus Novo Matos. „Nu putem efectua scanări cardiace pe fiecare câine din această țară - pur și simplu nu avem suficient timp sau specialiști pentru a examina fiecare câine cu un murmur. Dar instrumente ca acestea ar putea ajuta veterinarii și proprietarii, astfel încât să putem identifica rapid acei câini care au cea mai mare nevoie de tratament.”

Cercetarea a fost susținută în parte de Kennel Club Charitable Trust, Consiliul pentru Cercetare Medicală și Emmanuel College Cambridge.

Jurnal de referință: 

Andrew McDonald, Jose Novo Matos, Joel Silva, Catheryn Partington, Eve J. Y. Lo, Virginia Luis Fuentes, Lara Barron, Penny Watson, Anurag Agarwal. A machine‐learning algorithm to grade heart murmurs and stage preclinical myxomatous mitral valve disease in dogs. Journal of Veterinary Internal Medicine, 2024; DOI: 10.1111/jvim.17224

Sursa: sciencedaily.com

 Articole cu același subiect: