Le Children’s Hospital of Philadelphia (CHOP) utilise des outils d’intelligence artificielle open source pour construire des modèles 3D précis des cœurs d’enfants atteints de malformations congénitales, dans le cadre d’une démarche visant à améliorer la planification des interventions et à réduire la dépendance aux dispositifs conçus selon des tailles générales. Selon l’article publié sur le blog de NVIDIA, le système peut produire le modèle en quelques secondes, alors que le processus nécessitait auparavant environ quatre heures de travail manuel effectué par un chercheur spécialisé.
Le service s’appuie sur des images déjà disponibles dans le cadre des soins du patient, notamment la tomodensitométrie, l’imagerie par résonance magnétique et l’échographie tridimensionnelle. CHOP utilise le framework open source MONAI pour l’intelligence artificielle appliquée à l’imagerie médicale, ainsi que SlicerHeart, une extension du logiciel 3D Slicer destinée à l’imagerie médicale 3D, à sa segmentation et à son analyse.
De la recherche à l’utilisation clinique
Une équipe dirigée par le cardiologue et chercheur Matthew Jolley a commencé à développer des flux de modélisation des cœurs pédiatriques après son arrivée à CHOP en 2015. À l’aide de MONAI Label et de l’implémentation Auto3DSeg de NVIDIA, des réseaux de segmentation automatique ont été entraînés sur des paires d’images et de modèles antérieurs. L’équipe affirme que le résultat atteint le même niveau de qualité que celui produit par un spécialiste formé, mais en beaucoup moins de temps.
L’hôpital utilise régulièrement ces modèles avant certaines opérations complexes, notamment dans des cas de communication interventriculaire, c’est-à-dire des trous entre les deux cavités inférieures du cœur. L’article mentionne le cas d’un enfant ayant subi deux tentatives de réparation infructueuses, avant que le modèle 3D aide les chirurgiens à localiser la malformation et à réaliser la réparation dès la première tentative. Le modèle permet également de comparer l’adéquation de deux valves artificielles différentes au cœur du patient et d’estimer leur effet sur les parois cardiaques.
L’utilisation ne se limite pas à CHOP : l’article indique que plus de 20 hôpitaux pédiatriques aux États-Unis disposent de programmes de modélisation cardiaque. Au Boston Children’s Hospital, cette approche soutient plus de la moitié des opérations cardiaques, soit environ 500 cas par an, tandis que CHOP prévoit d’atteindre environ 200 cas de modélisation au cours de l’année mentionnée.
De la forme du cœur au comportement du dispositif
L’équipe travaille actuellement à l’ajout de simulations physiques pour tester ce qui pourrait se produire lors de l’introduction d’un dispositif dans un cœur donné. Cette démarche repose sur Newton, un moteur physique open source construit sur le framework NVIDIA Warp en Python et utilisant des unités de traitement graphique. Ces outils sont reliés à SlicerHeart afin d’estimer les propriétés des tissus et la manière dont les dispositifs de fermeture des communications se déploient dans le cœur du patient.
L’article indique que les simulations pouvant prendre jusqu’à quatre heures, voire toute une nuit lors de l’essai de plusieurs configurations, peuvent s’approcher du temps réel grâce à l’accélération par GPU. L’objectif pratique est de permettre au médecin de comparer différents dispositifs pendant le temps nécessaire à la prise d’une décision le jour même, plutôt que de se limiter à l’affichage d’une forme anatomique statique.
Pourquoi cette nouvelle est-elle importante ?
L’importance de cette avancée réside dans la combinaison des données d’imagerie du patient et d’outils open source évolutifs, en particulier dans un domaine qui comprend des cas rares et variés n’attirant pas toujours les investissements commerciaux traditionnels. CHOP fait état d’une collaboration avec des chercheurs de Stanford et du Boston Children’s, ainsi que de la formation d’une coalition nationale d’hôpitaux pédiatriques visant à construire une infrastructure commune de modélisation.
Cependant, la rapidité annoncée ne signifie pas que la simulation est devenue un substitut autonome à la décision médicale : l’article décrit des outils en cours d’intégration dans le flux de travail clinique, et certaines applications, comme la simulation des valves implantées par cathéter et les environnements virtuels, sont encore en développement. En outre, les résultats mentionnés figurent dans un article publié par NVIDIA ; leur généralisabilité et leur validation clinique indépendante nécessitent donc un suivi avant qu’ils puissent être considérés comme une norme de soins unifiée.