Artificiell intelligens får en allt större roll inom medicinsk diagnostik, och flera verktyg som ursprungligen utvecklats för människor börjar också bli tillgängliga inom veterinärmedicinen. Men hur väl fungerar de när patienten har fyra ben?


I en prospektiv studie publicerad i Journal of the American Veterinary Medical Association, JAVMA, har amerikanska forskare undersökt hur väl ett AI-utrustat digitalt stetoskop kunde identifiera blåsljud och hjärtrytmrubbningar hos hundar och katter.


Forskarna jämförde AI-stetoskopets resultat med bedömningar gjorda av en specialist i kardiologi, en veterinär under specialistutbildning i kardiologi och veterinärstudenter på fjärde året.

AI jämfördes med veterinärer

Hundar och katter som kom till ett universitetsdjursjukhus mellan augusti och december 2025 inkluderades fortlöpande i studien. Hjärtat auskulterades på fyra platser på bröstkorgen med ett digitalt stetoskop utrustat med AI. Djuren undersöktes också med sexavlednings-EKG och, när det var kliniskt motiverat, ekokardiografi.

På hund fungerade AI-tekniken förhållandevis väl när det gällde att identifiera blåsljud. Sensitiviteten var 86,8 procent, vilket innebär att systemet upptäckte en stor andel av de blåsljud som faktiskt fanns.

Specificiteten var däremot 56,3 procent. Det innebär att tekniken hade betydligt svårare att korrekt identifiera hundar som inte hade blåsljud.

När forskarna jämförde AI-stetoskopet med veterinärstudenterna låg deras överensstämmelse med den kliniska bedömningen på ungefär samma nivå.

Starkare blåsljud var också betydligt lättare för AI-systemet att identifiera. Blåsljud av grad tre eller högre hade omkring 15 gånger högre odds att upptäckas av systemet än svagare blåsljud.

Missade 20 av 22 blåsljud hos katt

På katt såg resultaten helt annorlunda ut. Där var sensitiviteten endast 9,1 procent. Av totalt 22 blåsljud identifierade AI-stetoskopet bara två.

Varför tekniken fungerade så mycket sämre på katt kan studien inte ge något definitivt svar på. Resultatet visar däremot tydligt att prestanda hos ett djurslag inte kan förutsättas gälla för ett annat.

Det är särskilt relevant eftersom blåsljud hos katt kan vara svaga och hjärtfrekvensen ofta är hög. Katter kan dessutom ha hjärtsjukdom utan hörbart blåsljud, vilket redan gör hjärtauskultation och tolkningen av fynd mer komplex än en enkel uppdelning mellan blåsljud och inget blåsljud.

Problem även med arytmier
Forskarna undersökte också hur väl AI-stetoskopet kunde identifiera hjärtrytmrubbningar.

Systemet hade hög sensitivitet för förmaksflimmer och upptäckte samtliga sådana fall i studien. Samtidigt klassificerade det inte en enda hund som helt fri från arytmi.

Sammantaget bedömdes därför AI-systemets klassificering av arytmier som otillförlitlig hos både hund och katt.

Resultaten illustrerar en av utmaningarna när AI-baserade medicintekniska produkter börjar användas inom veterinärmedicinen. Ett verktyg kan prestera bra för en viss diagnos eller patientgrupp och samtidigt ge betydligt sämre resultat i en annan.

Behöver valideras innan klinisk användning

Forskarna konstaterar att AI-utrustade stetoskop kan bli ett framtida hjälpmedel inom veterinärmedicinen. På hund visade tekniken en förmåga att upptäcka blåsljud som var jämförbar med veterinärstudenternas.

Men resultaten på katt och problemen med arytmiklassificeringen visar samtidigt att tekniken ännu har tydliga begränsningar.

Författarna betonar därför vikten av klinisk validering innan AI-baserade stetoskop införs rutinmässigt i djursjukvården. Studien visar också varför resultat från humanmedicinska AI-system inte utan vidare kan överföras till veterinärmedicinen – eller från ett djurslag till ett annat.

Källa: Johnson JH. et al. An artificial intelligence-enabled digital stethoscope demonstrates moderate murmur detection in dogs but not cats and unreliable arrhythmia classification in both species. Journal of the American Veterinary Medical Association, 2026.