Človeški kliničniki presegajo stetoskop AI pri diagnosticiranju srčnih težav hišnih živali

Raziskava, ki je potekala od 1. avgusta 2025 do 31. decembra 2025, je ocenila učinkovitost stetoskopa Core 500, ki ga je razvil EKO Health Inc. Ta naprava se poveže s pametno aplikacijo, ki zagotavlja v realnem času AI-pomoč interpretacije srčnih zvokov, vključno s prisotnostjo šumov in nepravilnih ritmov.

Študija je vključevala 105 spremljevalnih živali, 54 psov in 51 mačk, ki so jih pregledali tri vrste strokovnjakov: veterinarski kardiolog s certifikatom, rezident kardiologije in študent veterinarske medicine četrtega leta.

Vendar pa je bilo zaznavanje aritmije problematično, saj ni bilo mogoče identificirati nobenih psov brez aritmije in nepravilno označiti 22 psov z atrijsko fibrilacijo, ko jih ni bilo. Študenti četrtega leta veterinarstva so se ujemali s zmogljivostjo stetoskopa pri odkrivanju mravljev, vendar so bili podobni napravi pri prepoznavanju aritmij. Pri mačkah je bila situacija še bolj izražena. Kardiolog je ugotovil, da je 22 (43%) imelo mravljev, medtem ko je le eden (2%) imel aritmijo. AI stetoskop ni mogel zaznati mravljev pri 20 od 22 prizadetih mačk, in je identificiral mravljev samo pri dveh.

Veterinarski študenti pa so pokazali bistveno boljše rezultate, saj so pravilno prepoznali šumenje pri skoraj dveh tretjinah prizadetih mačk. Študija je poudarila omejitve sistemov AI, ki so bili usposobljeni predvsem na človeških podatkih, ki morda niso primerni za diagnosticiranje bolezni pri ne-človeških vrstah. Kursten Pierce, asistent profesor kliničnih znanosti in certificirani kardiolog na NC State, je poudaril, da so stetoskopi univerzalna orodja, ki jih uporabljajo tako človeški zdravniki kot veterinarji.

Pojasnila je, da so nekateri veterinarji izrazili dvome o zanesljivosti ugotovitev AI, zaradi česar je bila potrebna ta študija. Pojasnila je, da bi nesposobnost AI stetoskopa za odkrivanje brenčanja pri mačkah lahko privedla do zamudenih diagnoz, kar bi lahko povzročilo, da bi se resne zdravstvene težave neopazile.

Medtem ko več veterinarjev uporablja orodja, ki jih podpira umetna inteligenca, je vedno večja potreba po študijah, prilagojenih posebej za živali. Raziskovalci predlagajo, da bi se prihodnji razvoj moral osredotočiti na izboljšanje modelov umetne inteligence, da bi upoštevali fiziološke razlike med vrstami, s čimer bi zagotovili, da ta orodja izboljšajo in ne ovirajo klinično odločanje.