Os pesquisadores desenvolveram um algoritmo de aprendizado de máquina para detectar com precisão sopros cardíacos em cães, um dos principais indicadores de doenças cardíacas, que afeta uma grande proporção de algumas raças menores, como King Charles Spaniels.
A equipe de pesquisa, liderada pela Universidade de Cambridge, adaptou um algoritmo originalmente projetado para humanos e descobriu que ele poderia detectar e classificar automaticamente sopros cardíacos em cães, com base em gravações de áudio de estetoscópios digitais. Nos testes, o algoritmo detectou sopros cardíacos com sensibilidade de 90%, precisão semelhante à de cardiologistas especialistas.
Os sopros cardíacos são um indicador chave de doença valvar mitral, a doença cardíaca mais comum em cães adultos. Aproximadamente um em cada 30 cães atendidos por um veterinário apresenta sopro cardíaco, embora a prevalência seja maior em cães de raças pequenas e cães mais velhos.
Como a doença da válvula mitral e outras doenças cardíacas são tão comuns em cães, a detecção precoce é crucial, pois a medicação oportuna pode prolongar a vida deles. A tecnologia desenvolvida pela equipe de Cambridge poderia oferecer uma ferramenta de triagem acessível e eficaz para veterinários de cuidados primários e melhorar a qualidade de vida dos cães. Os resultados são relatados no Revista de Medicina Interna Veterinária.
“As doenças cardíacas em humanos são um enorme problema de saúde, mas em cães são um problema ainda maior”, disse o primeiro autor, Dr. Andrew McDonald, do Departamento de Engenharia de Cambridge. “A maioria das raças de cães menores terá doenças cardíacas quando envelhecerem, mas obviamente os cães não conseguem se comunicar da mesma maneira que os humanos, então cabe aos veterinários de cuidados primários detectar doenças cardíacas com antecedência suficiente para que possam ser tratadas”.
O professor Anurag Agarwal, que liderou a pesquisa, é especialista em acústica e bioengenharia. “Até onde sabemos, não existem bancos de dados de sons cardíacos em cães, e é por isso que começamos com um banco de dados de sons cardíacos em humanos”, disse ele. “Os corações dos mamíferos são bastante semelhantes e, quando as coisas dão errado, tendem a dar errado de maneira semelhante”.
Os pesquisadores começaram com um banco de dados de sons cardíacos de cerca de 1.000 pacientes humanos e desenvolveram um algoritmo de aprendizado de máquina para replicar se um sopro cardíaco havia sido detectado por um cardiologista. Eles então adaptaram o algoritmo para que pudesse ser usado com sons cardíacos de cães.
Os pesquisadores coletaram dados de quase 800 cães submetidos a exames cardíacos de rotina em quatro centros veterinários especializados no Reino Unido. Todos os cães receberam um exame físico completo e uma tomografia cardíaca (ecocardiograma) por um cardiologista para avaliar quaisquer sopros cardíacos e identificar doenças cardíacas, e os sons cardíacos foram registrados usando um estetoscópio eletrônico. Por uma ordem de magnitude, este é o maior conjunto de dados de sons cardíacos de cães já criado.
“A doença da válvula mitral afecta principalmente cães mais pequenos, mas para testar e melhorar o nosso algoritmo, queríamos obter dados de cães de todas as formas, tamanhos e idades”, disse o co-autor Professor José Novo Matos, do Departamento de Medicina Veterinária de Cambridge, especialista. em cardiologia de pequenos animais. “Quanto mais dados tivermos para treiná-lo, mais útil será o nosso algoritmo, tanto para veterinários quanto para donos de cães”.
Os pesquisadores aperfeiçoaram o algoritmo para que pudesse detectar e classificar sopros cardíacos com base nas gravações de áudio e diferenciar entre sopros associados a doenças leves e aqueles que refletiam doenças cardíacas avançadas que exigiam tratamento adicional.
“Classificar um sopro cardíaco e determinar se a doença cardíaca precisa de tratamento requer muita experiência, encaminhamento para um cardiologista veterinário e exames cardíacos especializados e caros”, disse Novo Matos. “Queremos capacitar os clínicos gerais para detectar doenças cardíacas e avaliar sua gravidade para ajudar os proprietários a tomarem as melhores decisões para seus cães”.
A análise do desempenho do algoritmo revelou que ele estava de acordo com a avaliação do cardiologista em mais da metade dos casos e, em 90% dos casos, estava dentro de um único grau da avaliação do cardiologista. Os pesquisadores dizem que este é um resultado promissor, pois é comum que haja uma variabilidade significativa na forma como diferentes veterinários classificam os sopros cardíacos.
“O grau do sopro cardíaco é um diferenciador útil para determinar os próximos passos e tratamentos, e automatizamos esse processo”, disse McDonald. “Para veterinários e enfermeiros sem muita habilidade com estetoscópio, e mesmo aqueles que são incrivelmente habilidosos com um estetoscópio, acreditamos que este algoritmo pode ser uma ferramenta altamente valiosa”.
Em humanos com doença valvar, o único tratamento é a cirurgia, mas para cães está disponível medicação eficaz. “Saber quando medicar é muito importante, para dar aos cães a melhor qualidade de vida possível pelo maior tempo possível”, disse Agarwal. “Queremos capacitar os veterinários para ajudar a tomar essas decisões”.
“Muitas pessoas falam da IA como uma ameaça aos empregos, mas para mim vejo-a como uma ferramenta que me tornará um cardiologista melhor”, disse Novo Matos. “Não podemos realizar exames cardíacos em todos os cães deste país – simplesmente não temos tempo ou especialistas suficientes para examinar todos os cães com sopro. Mas ferramentas como essas podem ajudar veterinários e proprietários, para que possamos identificar rapidamente esses cães que mais necessitam de tratamento.”
Referência:
Andrew McDonald et al. ‘Um algoritmo de aprendizado de máquina para avaliar sopros cardíacos caninos e estadiar doença mixomatosa pré-clínica da válvula mitral.’ Jornal de Medicina Interna Veterinária (2024). DOI: 10.1111/jvim.17224
