Звуки биття серця, наповнення й видиху легень — це те, що знайоме кожному. Серцебиття — це звук відкривання та закривання серцевих клапанів. Між цими знайомими звуками є звукова енергія, яку генерує кров, що протікає через ваше серце. У більшості випадків ці звуки можуть свідчити про нормальну здорову роботу серця, коли клапани закриваються належним чином й у потрібний час, а кров тече в правильному напрямку. Порушення роботи серця призводить до появи патологічних звуків, наприклад, коли клапани закриваються не повністю й із нерегулярним ритмом, кров рухається в неправильному напрямку або з неправильною швидкістю. Існують десятки станів, які можна виявити, аналізуючи кінетичну механічну енергію, що випромінюється серцем під час його роботи. Ці звукові хвилі несуть із собою величезну кількість діагностичної інформації про структуру і стан серця, але відокремити ці звуки від фонового шуму досить складно. 

Найцікавіші з медичної точки зору звуки водночас є одними з тих, які найважче виокремити й почути. Це схоже на спробу виділити одну хвилю в океані. Важливі симптоми, такі як галопуючі тони S3 і S4, шум мітрального стенозу, шум Стілла та шум Остін-Флінта, існують на надзвичайно низькій частоті, що робить їх у тисячі разів важчими для сприйняття людським вухом у порівнянні зі звичними для нас звуками. Деякі захворювання, такі як інфекційний ендокардит, можна виявити на дуже ранніх стадіях завдяки звуку серця, але для цього необхідно виявити (дуже слабкий) тихий серцевий шум. 

Використання технології машинного навчання кардинально змінить ситуацію. Можна навчити штучний інтелект виявляти та оцінювати ці звуки — особливо ті, що існують на межі людського слуху. Це значно розширить можливості діагностики, раннього виявлення та скринінгу, доступні для людей. Звичайно, справжня робота сьогодні полягає в тому, щоб зробити аудіодані машиночитабельними. Біоакустика — це те, що називають неструктурованими даними. Вони повинні бути анотовані та організовані, а їхні ключові характеристики визначені задовго до того, як штучний інтелект запрацює. Якщо ви хочете, щоб штучний інтелект працював добре (а ми хочемо), вам потрібна величезна кількість цих даних. Яким би складним це не здавалося, проте така мета є надзвичайно гідною й закладе фундамент для багаторічних інновацій у виявленні десятків хвороб серця, легень й, можливо, інших органів. 

Зліва — хвиля біля берегів Нової Зеландії. Праворуч — спектрографічна візуалізація серцевого шуму внаслідок аортальної регургітації