José Novo Matos a primit finanțare din partea BSAVA PetSavers și a Veterinary Cardiovascular Society pentru a derula un proiect colaborativ de dezvoltare a unui „stetoscop inteligent" asistat de AI, menit să sprijine diagnosticarea cardiomiopatiei hipertrofice (HCM) de către medicii veterinari generaliști.

Despre ce este cercetarea și de ce este relevantă?

Cardiomiopatia hipertrofică (HCM) este cea mai frecventă boală cardiacă la pisici, afectând aproximativ una din șapte pisici din populația generală. Cu aproximativ 12 milioane de pisici în Marea Britanie, acest lucru înseamnă că până la 1,8 milioane ar putea fi afectate. Deși multe pisici rămân asimptomatice, până la 30% vor dezvolta complicații grave, precum insuficiența cardiacă congestivă, tromboembolismul aortic sau moartea cardiacă subită. Aceasta ar putea reprezenta peste jumătate de milion de pisici din Marea Britanie care suferă de consecințe potențial fatale ale HCM.

Standardul de aur pentru diagnosticarea HCM este ecocardiografia, însă aceasta necesită expertiză specializată și echipamente dedicate, limitând accesibilitatea. În Marea Britanie există mult prea puțini cardiologi veterinari pentru a examina toate pisicile potențial afectate. Ca urmare, multe pisici rămân nediagnosticate și expuse riscului. Un instrument de diagnostic mai simplu și mai accesibil ar putea avea un impact major asupra depistării precoce și a îngrijirii acestor animale.

Auscultația este instrumentul de screening de primă linie pentru bolile cardiace, însă la pisici prezintă provocări semnificative. Deși multe pisici cu HCM au sufluri cardiace, până la 50% dintre pisicile sănătoase pot prezenta și ele sufluri inocente, iar suflurile pot apărea și din cauze non-cardiace, precum anemia. Mai mult, între o treime și două treimi dintre pisicile cu HCM nu prezintă niciun suflu audibil. Prin urmare, auscultația cu un stetoscop standard are o sensibilitate limitată pentru identificarea HCM și reprezintă un instrument de screening nesigur.

Aceasta a condus la întrebarea: am putea face stetoscoapele mai inteligente?

Dezvoltarea unui stetoscop inteligent

Proiectul este o colaborare inedită între cardiologi veterinari și ingineri specializați în acustică și tehnologie biomedicală.

Cercetătorii implicați în proiect au dezvoltat anterior un algoritm de inteligență artificială (AI) pentru gradarea suflurilor cardiace la câini și pentru asistarea în stadializarea bolii mixomatoase a valvei mitrale. În acest nou proiect, antrenează un algoritm AI pentru a detecta și caracteriza suflurile cardiace la pisici. Mai precis, pentru a prezice care sufluri sunt asociate cu HCM, folosind înregistrări colectate cu un stetoscop electronic.

Obiectivul final este dezvoltarea unui „stetoscop inteligent" asistat de AI, care să ajute medicii generaliști să identifice pisicile cu risc de HCM în cadrul examinărilor clinice de rutină. Acest instrument ar putea sprijini medicii veterinari în diferențierea suflurilor inocente de cele patologice și în decizia privind pisicile care ar trebui trimise pentru ecocardiografie.

Cum funcționează sistemul AI?

În studiu sunt înrolate pisici trimise pentru ecocardiografie la patru centre de referință din Marea Britanie. Pentru fiecare pisică, se înregistrează sunetele cardiace cu un stetoscop electronic și înregistrările sunt corelate cu constatările ecocardiografice, permițând astfel învățarea sistemului AI să recunoască cum arată și cum sună o inimă normală și una anormală.

Fiecare înregistrare este transformată într-o spectrogramă, adică o reprezentare vizuală care arată cum se modifică frecvențele sonore în timp, similar cu o hartă termică a bătăilor inimii. Aceste tipare permit sistemului AI să recunoască diferențe subtile în sunetele cardiace.

Modelul AI este antrenat să se concentreze pe tiparul ritmic al bătăilor inimii, detectând suflurile asociate cu HCM și filtrând zgomotele de fond sau alte sunete corporale. Odată antrenat, sistemul va estima probabilitatea că o pisică are HCM bazându-se exclusiv pe sunetele cardiace. Cercetătorii analizează, de asemenea, dacă intensitatea și localizarea suflului pot îmbunătăți suplimentar acuratețea detecției.

Care sunt beneficiile acestei cercetări?

Acest proiect își propune să ofere medicilor veterinari o metodă simplă, accesibilă și obiectivă pentru detectarea și caracterizarea sunetelor cardiace anormale. Algoritmul AI va fi integrat în cele din urmă într-un dispozitiv ușor de utilizat, potrivit atât pentru medici veterinari, cât și pentru asistenți, fie ca parte a unui stetoscop electronic de nouă generație, fie ca aplicație pentru smartphone care se sincronizează cu stetoscoapele Bluetooth.

Acest „stetoscop inteligent" ar putea revoluționa screeningul cardiac felin, îmbunătățind detectarea HCM în practica de primă opinie, reducând numărul trimiterilor inutile pentru sufluri inocente și asigurând identificarea timpurie a pisicilor cu cel mai mare risc. Rezultatul: evoluție mai bună pentru pisici și mai multă încredere pentru medicii veterinari.

Această lucrare este o colaborare între Departamentul de Medicină Veterinară al Universității Cambridge (José Novo Matos, Catheryn Partington, Penny Watson, Nicole Cardoza), Royal Veterinary College (Virginia Luis Fuentes, Eve Lo), Davies Veterinary Specialists (Lara Barron), Willows Veterinary Centre (Sid Sudunagunta, Sophie Goodrich, Shamanthi Shankar) și Departamentul de Inginerie al Universității Cambridge (Anurag Agarwal).

Sursa: BSAVA