Month: July 2021

The sound of a functioning heart, vessels, and lungs contains a surprising amount of information about their structure and function. These sounds are often sufficient to make an accurate diagnosis and conduct informative clinical monitoring. But there has always been a problem. Not surprisingly, mastering the ability to analyze these sounds has traditionally been a complex, long-term process. Add to that, the problem of so called low-frequency sounds. Low-frequency sounds are thousands of time harder for humans to hear so our consciousness leans towards ignoring them. Some think this is evolutionary. Most things in nature that could harm humans (angry bears, volcanoes, other humans etc.) tended to make sounds at much higher frequencies so we are predisposed to focusing on those. Yet a number of important auscultative symptoms, such as gallop tones S3 and S4, mitral stenosis murmur, Still’s murmur and Austin Flint murmur are exclusively low-frequency and extremely hard to perceive. With the help of modern analysis, sound processing and artificial intelligence technologies, this traditional limitation no longer exists and so neither do the barriers to using biological sounds to accurately, quickly and inexpensively diagnose conditions.

Modern echocardiography produces high quality medical insights but is not a panacea. Like all measurements, it has limitations based on the fundamental nature of the information it is based on; namely the shape and related mechanical movement of structures. To be clear it is a very rich information source from which to mine insights. But from a technical perspective, biological sound data is arguably just as rich if not more potentially informative. All moving (dynamic) systems emit energy as sound. What makes sound so rich is that it has two fundamental components: (1) Frequency: e.g. low-frequency oscillations, as a component of hemodynamic murmurs, are caused by movement of large blood volumes, and the high-frequency oscillations by high-speed blood flows etc. and (2) Amplitude. Amplitude considered alongside frequency provides additional information about the power of the sound. Power is interesting because we can use it to assess the severity of certain conditions (like mitral regurgitation). Diagnosis based on ultrasound or other tests can actually miss this because the underlying signals they process lack this information.

We think chest sound data is extremely valuable and, as it happens, potentially easier to collect and analyze than echocardiography for instance. And early accurate diagnosis matters. Diseases such as infectious endocarditis can be detected by the presence of quiet cardiac noise at an early stage but in practice it is often detected only much later with echocardiography, when the disease has caused catastrophic damage and the chances of survival are diminished.

Звук працюючого серця, судин та легень містить вражаючу кількість інформації про їхню структуру та функції. Ці звуки часто є достатніми для постановки точного діагнозу та проведення інформативного клінічного моніторингу. Але завжди існувала проблема. Не дивно, що опанування навичками аналізу цих звуків традиційно було складним, довготривалим процесом. Крім того, додайте до цього проблему так званих низькочастотних звуків. Низькочастотні звуки в тисячі разів складніше почути людині, тому наша свідомість схильна їх ігнорувати. Дехто вважає, що це пов’язано з еволюцією. Більшість речей у природі, які можуть завдати шкоди людині (розлючені ведмеді, вулкани, інші люди тощо), мають тенденцію створювати звуки на значно вищих частотах, тому ми схильні зосереджуватися саме на них. Проте ряд важливих аускультативних симптомів, таких як тони галопу S3 й S4, шум мітрального стенозу, шум Стілла й шум Остіна Флінта, є виключно низькочастотними та надзвичайно складними для сприйняття. Завдяки сучасному аналізу, обробці звуку та технологіям штучного інтелекту це традиційне обмеження більше не існує, а отже, зникають і бар’єри для використання біологічних звуків для точного, швидкого та недорогого діагностування захворювань. 

Сучасна ехокардіографія надає високоякісні медичні дані, але не є панацеєю. Як і всі вимірювання, вона має обмеження, пов’язані з фундаментальною природою інформації, на якій вона базується, а саме: формою й пов’язаним із нею механічним рухом структур. Зрозуміло, що це дуже багатий інформаційний ресурс, з якого можна черпати цінні знання. Проте, з технічної точки зору, біологічні звукові дані є не менш багатими, а можливо, навіть потенційно інформативнішими. Усі рухомі (динамічні) системи випромінюють енергію у вигляді звуку. Звук настільки насичений через наявність двох фундаментальних компонентів: (1) Частота: наприклад, низькочастотні коливання, як компонент гемодинамічних шумів, спричинені рухом великих об’ємів крові, або високочастотні коливання – високошвидкісними потоками крові тощо, та (2) Амплітуда. Амплітуда, розглянута разом із частотою, надає додаткову інформацію про потужність звуку. Потужність цікава тим, що ми можемо використовувати її для оцінки важкості певних станів (наприклад, мітральної недостатності). Діагностика на основі ультразвуку або інших досліджень може фактично пропустити це, оскільки основні сигнали, які вони обробляють, не містять цієї інформації.  

Ми вважаємо, що дані звукового дослідження грудної клітки є надзвичайно цінними та, як виявляється, їх потенційно легше зібрати й проаналізувати, ніж, наприклад, ехокардіографію. А рання точна діагностика має велике значення. Такі захворювання, як інфекційний ендокардит, можна виявити за наявністю тихих серцевих шумів на ранній стадії, але на практиці його часто виявляють набагато пізніше за допомогою ехокардіографії, коли хвороба завдала вже катастрофічних ушкоджень, а шанси на виживання зменшилися.