美国食品药品监督管理局（Food and Drug Administration）批准了第一个人工智能算法，为医生提供数字听诊器，以更准确地检测心脏瓣膜病。
当心脏瓣膜不能正常工作时，就会出现瓣膜性心脏病，由于瓣膜不能正常打开或关闭，会影响血液向身体的泵送和心腔内的摄入。
大约 2.5% 的美国人口患有瓣膜性心脏病，每年有数万人死于心力衰竭或心脏骤停等并发症， 根据 到疾病预防控制中心。
检测瓣膜性心脏病可能很棘手。 它需要医生倾听患者的心跳，并能够识别异常的声音或模式，并找出哪个瓣膜受损以及它导致了什么问题。 识别心跳的声音和模式是否不规则可能是主观的，这意味着这种情况经常被误诊或完全漏诊。
这就是人工智能算法可以派上用场的地方。 Eko 是一家位于加利福尼亚州奥克兰的数字健康初创公司，它开发了分析患者脉搏并帮助医疗保健专业人员检测心脏杂音的软件。 其 Eko Murmur 分析软件 (EMAS) 是同类产品中第一个获得 FDA 批准的软件。
EMAS 分析医生使用 Eko 智能听诊器收集的心跳数据。 我们被告知，EMAS 对心脏杂音进行表征，以便在几秒钟内检测并更好地了解患者可能患有哪种类型的瓣膜性心脏病。
“EMAS 是一项基于云的服务，允许用户通过应用程序编程接口上传心音和可选的心电图数据进行分析，”公司发言人告诉 注册. “该软件使用信号处理（例如波形滤波）以及源自机器学习的算法来分析采集的数据并为临床医生生成临床决策支持输出。
“EMAS 算法分析心音数据并输出带有算法结果的 JSON 文件，该文件被传递给请求应用程序，并由请求应用程序以人类可读的格式显示给用户。”
EKO 索赔 其 EMAS 工具的总体敏感性和特异性（衡量其识别疾病准确度的两个指标）分别为 85.6% 和 84.4%。 相比之下，据报道，全科医生使用传统听诊器检测瓣膜性心脏病的类似测试的敏感性和特异性分别为 44% 和 69%。
“专业临床医生需要多年时间才能掌握聆听和解读心脏杂音的艺术，而且仍然存在很多可变性。 心脏病专家等专家倾向于比初级保健医生更准确地检测杂音，但大多数患者都在初级保健实践中看到。 只有怀疑或已知患有心脏病的患者才会被转诊给心脏病专家，”Eko 发言人告诉我们。
FDA 的批准意味着 Eko 可以在美国销售其 EMAS 算法，并开始向医疗保健行业销售其技术。 “FDA 的批准是迈向商业化的重要一步。 我们正在寻求与美国的医疗机构合作，这些机构希望成为这种新解决方案的早期采用者，以增加对心脏瓣膜病的检测。” ®
