KI-Algorithmus erkennt Herzkrankheiten bei Hunden präzise

Forscher haben einen Algorithmus für maschinelles Lernen entwickelt, mit dem sich Herzgeräusche bei Hunden präzise erkennen lassen. Dabei handelt es sich um einen der Hauptindikatoren für Herzerkrankungen, von denen viele kleinere Rassen wie etwa King Charles Spaniels betroffen sind.

Das von der Universität Cambridge geleitete Forschungsteam passte einen ursprünglich für Menschen entwickelten Algorithmus an und fand heraus, dass dieser anhand von Audioaufnahmen digitaler Stethoskope Herzgeräusche bei Hunden automatisch erkennen und klassifizieren konnte. In Tests erkannte der Algorithmus Herzgeräusche mit einer Sensibilität von 90 %, eine ähnliche Genauigkeit wie Kardiologen.

Herzgeräusche sind ein wichtiger Indikator für eine Mitralklappenerkrankung, die häufigste Herzerkrankung bei erwachsenen Hunden. Etwa einer von 30 Hunden, die von einem Tierarzt untersucht werden, hat ein Herzgeräusch, wobei die Prävalenz bei kleinen Hunderassen und älteren Hunden höher ist.

Da Mitralklappenerkrankungen und andere Herzerkrankungen bei Hunden so häufig sind, ist eine frühzeitige Diagnose von entscheidender Bedeutung, da eine rechtzeitige Behandlung ihr Leben verlängern kann. Die vom Cambridge-Team entwickelte Technologie könnte ein kostengünstiges und effektives Screening-Tool für Tierärzte in der Grundversorgung darstellen und die Lebensqualität von Hunden verbessern. Die Ergebnisse wurden im Journal of Veterinary Internal Medicine veröffentlicht .

„Herzkrankheiten sind bei Menschen ein großes Gesundheitsproblem, aber bei Hunden sind sie sogar noch größer“, sagte Erstautor Dr. Andrew McDonald vom Department of Engineering in Cambridge. „Die meisten kleineren Hunderassen bekommen im Alter Herzkrankheiten, aber Hunde können natürlich nicht so kommunizieren wie Menschen, also liegt es an den Tierärzten, Herzkrankheiten früh genug zu erkennen, damit sie behandelt werden können.“

Die Forscher begannen mit einer Datenbank mit Herzgeräuschen von etwa 1.000 menschlichen Patienten und entwickelten einen maschinellen Lernalgorithmus, um zu reproduzieren, ob ein Kardiologe ein Herzgeräusch festgestellt hatte. Anschließend passten sie den Algorithmus so an, dass er mit Herzgeräuschen von Hunden verwendet werden konnte.

Die Forscher sammelten Daten von fast 800 Hunden, die in vier Spezialtierkliniken in Großbritannien einer routinemäßigen Herzuntersuchung unterzogen wurden. Alle Hunde wurden von einem Kardiologen einer vollständigen körperlichen Untersuchung und einem Herzscan (Echokardiogramm) unterzogen, um Herzgeräusche zu bewerten und Herzerkrankungen zu identifizieren. Außerdem wurden die Herztöne mit einem elektronischen Stethoskop aufgezeichnet. Dies ist der bei weitem größte Datensatz von Herztönen bei Hunden, der jemals erstellt wurde.

„Mitralklappenerkrankungen betreffen vor allem kleinere Hunde, aber um unseren Algorithmus zu testen und zu verbessern, wollten wir Daten von Hunden aller Formen, Größen und Altersstufen erhalten“, sagte Co-Autor Professor Jose Novo Matos von der Veterinärmedizinischen Fakultät der Universität Cambridge, ein Spezialist für Kardiologie bei Kleintieren. „Je mehr Daten wir haben, um ihn zu trainieren, desto nützlicher wird unser Algorithmus sein, sowohl für Tierärzte als auch für Hundebesitzer.“

Die Forscher optimierten den Algorithmus, sodass er Herzgeräusche anhand der Audioaufzeichnungen erkennen und bewerten und zwischen Geräuschen unterscheiden konnte, die mit einer leichten Erkrankung in Zusammenhang stehen, und solchen, die auf eine fortgeschrittene Herzerkrankung hinweisen, die einer weiteren Behandlung bedarf. 

„Um ein Herzgeräusch zu klassifizieren und festzustellen, ob die Herzerkrankung behandelt werden muss, sind viel Erfahrung, eine Überweisung an einen Tierkardiologen und teure Spezial-Herzscans erforderlich“, sagte Novo Matos. „Wir möchten Allgemeinmediziner in die Lage versetzen, Herzerkrankungen zu erkennen und ihren Schweregrad einzuschätzen, damit die Besitzer die besten Entscheidungen für ihre Hunde treffen können.“

Die Analyse der Leistung des Algorithmus ergab, dass er in über der Hälfte der Fälle mit der Einschätzung des Kardiologen übereinstimmte und in 90 % der Fälle innerhalb einer Note von der Einschätzung des Kardiologen abwich. Die Forscher sagen, dass dies ein vielversprechendes Ergebnis ist, da es häufig vorkommt, dass verschiedene Tierärzte große Unterschiede in der Bewertung von Herzgeräuschen aufweisen.

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Original Paper:

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/jvim.17224