GPU 的应用领域总是出乎人们的意料。

最近，英伟达在官方的技术博客上介绍了一项关于 GPU 应用的最新研究成果。来自剑桥大学的研究团队通过采集大量宠物狗的的心跳数据，宣布有望通过一种机器学习算法来辅助诊断宠物的心脏疾病，并将该研究刊登在了国外的兽医医学杂志上。

而更出乎人意料的是，这种算法正是通过英伟达如今已经有点落后的 10 系显卡上的 GPU 训练的。

研究中利用 GPU 来诊断的宠物疾病叫 "MMVD"，又称为 " 二尖瓣膜退行性病变 "，是一种在中小型犬中较为常见的心脏疾病，对于宠物医生来说，心音数据（指心脏收缩和舒张过程中产生的声音）则是一项用来判断宠物是否患有 MMVD 的重要指标，理想情况下，医生可以从声音中获取心腔泵血的异常情况。

但现实是，想通过该指标来诊断疾病，过去非常依赖医生的主观判断，由于没有数量更多的宠物数据支持，所以很难规定一个精确的界定标准；再加上宠物到了医院这种陌生环境总是更加紧张，在心率提高的状态下，人工诊断 MMVD 的难度也会进一步提高。

而负责这项 "GPU 诊断实验 " 的研究人员则希望通过更多的数据收集，通过机器学习的方法把这项任务交给 AI 和算法解决，这样既排除了人工经验的误判，也不会给宠物带来更大的心理压力。

总计 618 分钟的音频记录了不同健康状况的犬类心音

为了获得准确且足量的学习数据，研究小组收集了 756 只小狗的心脏录音数据，这些数据均通过显卡上的 GPU 进行处理，通过 GPU 也能得到更准确的心脏分析结果。

最终根据论文结果显示，这项算法在检测心脏杂音方面实现了 87.9% 的灵敏度；另外在根据心音数据判断病情方面，在 57% 的情况下与人类兽医专家相符。这个数据看上去不算高，但实际上在心音诊断这一环节，目前不同医生往往也会给出偏差较大的诊断结果。

就像这项研究的主要参与者 Agarwal 教授提出的：" 我们的研究为更方便、更经济地检测和治疗犬心脏瓣膜病奠定了基础。"

如今在 AI 开始逐渐辅助人类医疗后，相信也会开始在兽医领域发挥自己的作用。