英偉達最新研究成果：顯卡還能幫忙檢測你家狗狗的心臟病

GPU的應用領域總是出乎人們的意料。

最近，英偉達在官方的技術博客上介紹了一項關於GPU應用的最新研究成果。來自劍橋大學的研究團隊通過採集大量寵物狗的的心跳數據，宣佈有望通過一種機器學習算法來輔助診斷寵物的心臟疾病，並將該研究刊登在了國外的獸醫醫學雜誌上。

而更出乎人意料的是，這種算法正是通過英偉達如今已經有點落後的10系顯卡上的GPU訓練的。

研究中利用GPU來診斷的寵物疾病叫“MMVD”，又稱爲“二尖瓣膜退行性病變”，是一種在中小型犬中較爲常見的心臟疾病，對於寵物醫生來說，心音數據（指心臟收縮和舒張過程中產生的聲音）則是一項用來判斷寵物是否患有MMVD的重要指標，理想情況下，醫生可以從聲音中獲取心腔泵血的異常情況。

但現實是，想通過該指標來診斷疾病，過去非常依賴醫生的主觀判斷，由於沒有數量更多的寵物數據支持，所以很難規定一個精確的界定標準；再加上寵物到了醫院這種陌生環境總是更加緊張，在心率提高的狀態下，人工診斷MMVD的難度也會進一步提高。

而負責這項“GPU診斷實驗”的研究人員則希望通過更多的數據收集，通過機器學習的方法把這項任務交給AI和算法解決，這樣既排除了人工經驗的誤判，也不會給寵物帶來更大的心理壓力。

總計618分鐘的音頻記錄了不同健康狀況的犬類心音

爲了獲得準確且足量的學習數據，研究小組收集了756只小狗的心臟錄音數據，這些數據均通過顯卡上的GPU進行處理，通過GPU也能得到更準確的心臟分析結果。

最終根據論文結果顯示，這項算法在檢測心臟雜音方面實現了87.9%的靈敏度；另外在根據心音數據判斷病情方面，在57%的情況下與人類獸醫專家相符。這個數據看上去不算高，但實際上在心音診斷這一環節，目前不同醫生往往也會給出偏差較大的診斷結果。

就像這項研究的主要參與者Agarwal教授提出的：“我們的研究爲更方便、更經濟地檢測和治療犬心臟瓣膜病奠定了基礎。”

如今在AI開始逐漸輔助人類醫療後，相信也會開始在獸醫領域發揮自己的作用。