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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。
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