聽診器遇上人工智能：幫助醫生聽見隱藏的心音，提升疾病診斷準確度
當有人打開病房門走入，佩戴聽診器往往是醫護人員的明顯標誌。這款醫療器械已有超過兩百年歷史，儘管醫療診斷和技術已大幅進步，聽診器仍是臨床上不可或缺的工具。
聽診器是用來聆聽並放大人體內部聲音的醫療儀器。醫生仍會透過聽診器聽到的聲音作為心臟或肺部疾病的初步指標，例如心雜音或肺部爆裂聲往往暗示有問題存在。雖然影像和監測技術日益先進，聽診器依然是一種快速、方便且成本低廉的健康評估工具。
不過，聽診器能捕捉到的疾病聲音通常只在疾病較晚期才出現，此時治療效果較差，結果往往不理想，尤其是心臟病，因為心音變化不一定明顯，且難以用耳朵準確分辨。
我們是一群科學家和工程師，致力研究如何利用心音更早更準確地偵測疾病。我們的研究顯示，將聽診器與人工智能結合，可減少醫生對人耳的依賴，從而更及時提供有效治療。
聽診器的歷史
聽診器的發明廣泛歸功於19世紀法國醫生雷內·特奧菲爾·拉內克。早在聽診器出現前，醫生會直接將耳朵貼在病人胸前聆聽呼吸與心跳異常。
1816年，一名患有心臟病症狀的少女找拉內克診治，但直接將耳朵貼胸口在當時社會被視為不合適。拉內克受到孩童用長木棍傳聲的啟發，捲起一張紙聽她的心跳，驚訝於聲音的清晰，第一支聽診器由此誕生。
隨後數十年，研究人員不斷改良聽診器的形狀，提高舒適度、便攜性和音質，包括加入一塊薄而平的膜片（即隔膜），用以振動並放大聲音。
1850年代中期，愛爾蘭醫生亞瑟·利爾德和美國醫生喬治·菲利普·卡曼發明了雙耳聽診器，利用兩條彈性管連接兩個耳塞，能更清晰且均衡地傳遞聲音，減少外部噪音干擾。
這些早期設計與現代醫生所用的聽診器非常相似，僅在使用舒適度上有細微改良。
聆聽心臟聲音的藝術
醫學院仍教導「聽診術」——用聲音評估心臟、肺部及其他器官功能。自2000年代初起，數碼聽診器商業化，提供放大和錄音功能，但基本原理仍是拉內克當年所創。
醫生聽心音時，會特別留意熟悉的「lub-dub」節奏。第一聲「lub」是心臟收縮時，上下心房瓣膜關閉的聲音，將血液推向全身；第二聲「dub」是心臟舒張時，出口瓣膜關閉的聲音。
除了正常心音外，醫生還會留意異常聲音，如雜音、多餘心跳或咔嚓聲，這些可能反映血流異常或心臟瓣膜功能失常。
不同心臟疾病的心音差異很大，有時不同病症會產生相同的異常聲音。例如，收縮期雜音（介於第一和第二心音之間的多餘聲音）既可能是主動脈或肺動脈瓣狹窄，也可能出現在結構正常的心臟。這種重疊讓醫生單靠雜音判斷疾病變得困難。
讓人工智能聽見人耳無法察覺的心音
人工智能（AI）能識別健康與受損心臟聲音中隱藏的差異，並在傳統聲學變化（如雜音）出現前，及早診斷疾病。AI不靠異常聲音的出現，而是偵測人耳難以察覺的微妙聲音差異。
研究人員利用數碼聽診器錄製心音，將聲音轉換成電子信號，便於放大、儲存和電腦分析。然後標註哪些聲音正常或異常，訓練AI辨識模式，從而預測新錄音是否異常。
目前已有算法可結合數碼聽診器作為低成本、非侵入性且易於普及的心臟病篩查工具。但多數算法基於中晚期心臟病患者數據，因早期患者難尋，缺乏疾病初期心音資料。
為填補此空白，我們團隊利用動物模型訓練算法分析心音，尋找疾病早期跡象。訓練完成後，我們用心臟鈣化影像掃描驗證算法準確度。研究顯示，AI算法能準確識別超過95%健康心音，並以近85%準確率區分不同心臟病類型。最重要的是，該算法能在心臟雜音或結構變化出現前檢測到早期病變。
我們相信，教人工智能聽見人類無法察覺的心音，將徹底改變醫生診斷與應對心臟病的方式。
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評論與啟發
這篇文章展示了傳統醫療工具與前沿科技結合的巨大潛力。聽診器作為醫療象徵，歷經兩百年仍未被淘汰，足證其簡便與實用性。但醫學的未來，正逐步由人工智能來輔助甚至超越人類感官的限制。
人工智能能夠捕捉細微的聲音變化，遠超過人耳的辨識能力，這對於心臟病等隱匿性強、早期症狀不明顯的疾病尤其關鍵。透過數碼聽診器和AI的結合，不僅能提升早期診斷率，還能降低醫療成本，擴大心臟病篩查的可及性，特別是在資源有限的地區。
然而，這項技術的推廣仍面臨挑戰，例如需要大量多樣化的數據來訓練算法，確保其適用於不同種族、年齡和疾病階段的患者。此外，AI診斷結果如何與臨床經驗結合，醫生如何信任和使用這些工具，都是未來發展的關鍵問題。
對香港乃至全球的醫療體系而言，這種技術不僅是診斷工具的革命，更是醫療服務公平化的重要一步。未來或可看到醫生、患者與AI協同合作，達到更精準、更及時的醫療照護，減低心臟病等重大疾病的致死率。
總括而言，這篇報導不僅提供了醫療科技的最新發展，也提醒我們科技與人文醫學的結合如何共同推動健康照護的進步。面對日益複雜的疾病挑戰，融合創新科技的醫療模式將成為不可逆轉的趨勢。
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