西北大学医学院布鲁姆（Bluhm）心血管研究所宣布，将在 Eko 心脏监测平台的一项新研究率先使用人工智能算法筛检心杂音。
研究旨在证明 Eko 的数位听诊器和 AI 算法可准确解释心音，帮助医护人员用数位听诊器筛检病理性心杂音和瓣膜性心脏病。
80% 常见心脏问题被误诊
心杂音（cardiac murmur）是指心音和其余心音之外，由心室壁、瓣膜或血管壁振动所致持续时间较长的不规则声音，性质特异，可与心音完全分开，亦可与心音相连。心杂音对某些心脏病的诊断有重要的价值。
心杂音侦测通常使用听诊器，成本低、效率高，一直是心脏病筛检的常用方法。但由于疾病特徴与人工误差，医疗业界有人表示传统听诊器并不适合侦测心病。
据 Digital Healthch 报导，心脏病专家可使用听诊器有效诊断 90% 心脏疾病。但同时，《美国医学会》（American Medical Association）杂志一项研究显示，内科和家庭执业医师会误诊约 80% 常见心脏问题。
西北大学医学院的研究人员认为，“心杂音侦测需要依靠‘训练有素’的耳朵，才能将细微的异常与正常声音分开”。
AI 侦测心杂音
为了帮助临床医生更准确筛选心杂音，布鲁姆心血管研究所和美国新创 Eko 计划推出新临床研究。
美国西北大学医学院是美国最顶尖研究型医学院之一，透过与人工智能企业合作开发新产品，并开设应用科学院人工智能硕士课程，培养心血管领域医生。
布鲁姆心血管研究所是西北医学保健系统的一部分，在芝加哥等地区有多个护理点。
Eko 是美国一家新创公司，CORE 智慧听诊器能帮助心脏科医生以行动装置检视病人心电图，并记录心跳声。另一款心脏监测装置 Eko Duo 供心脏病患者使用，让心脏科医生可依据心脏声音资料，远端精准掌握病人的心脏情况。
目前两款产品均拿到美国 FDA 的 510K 批准。
此次 AI 筛检心杂音研究由 Eko 资助，计划招募 1 千名患者，800 名来自西北大学布鲁姆心血管研究所。
算法将与 Eko 公司电子听诊器 Eko CORE 和便携式手持装置 Eko Duo 装置结合，帮助临床医生更准确筛选心杂音。
“医疗保健领域最大的问题之一是全科医生常会错过心杂音，”Eko 首席首席执行官 Connor Landgraf 说，“西北大学以在心脏瓣膜疾病方面的工作而闻名，我们正在共同开发人工智能技术，此技术可透过心脏病专家的敏感性，侦测出两种最常见的瓣膜疾病。”
（本文由 雷锋网 授权转载；首图来源：Eko）
