O Children’s Hospital of Philadelphia (CHOP) utiliza ferramentas de inteligência artificial de código aberto para construir modelos tridimensionais precisos dos corações de crianças com defeitos congênitos, em um processo que busca melhorar o planejamento de procedimentos e reduzir a dependência de dispositivos projetados segundo tamanhos gerais. De acordo com o material publicado no blog da NVIDIA, o sistema pode produzir o modelo em segundos, enquanto anteriormente o processo exigia cerca de quatro horas de trabalho manual realizado por um pesquisador especializado.
O serviço baseia-se em imagens já disponíveis no atendimento do paciente, como tomografias computadorizadas, ressonâncias magnéticas e ultrassonografias tridimensionais. O CHOP utiliza o framework de código aberto MONAI para inteligência artificial em imagens médicas, além do SlicerHeart, uma extensão do programa 3D Slicer dedicada à visualização, segmentação e análise de imagens médicas tridimensionais.
Da pesquisa ao uso clínico
Uma equipe liderada pelo cardiologista e pesquisador Matthew Jolley começou a desenvolver fluxos de modelagem para corações infantis depois que ele ingressou no CHOP em 2015. Usando o MONAI Label e a implementação Auto3DSeg da NVIDIA, foram treinadas redes de segmentação automática com pares de imagens e modelos anteriores. A equipe afirma que o resultado alcança o mesmo padrão de qualidade produzido por um especialista treinado, mas em muito menos tempo.
O hospital utiliza esses modelos rotineiramente antes de algumas operações complexas, incluindo casos de defeitos do septo ventricular, que são orifícios entre as duas câmaras inferiores do coração. O material menciona o caso de uma criança que havia sido submetida a duas tentativas malsucedidas de reparo, antes que o modelo tridimensional ajudasse os cirurgiões a localizar o defeito e concluir o reparo na primeira tentativa. O modelo também permite comparar a adequação de duas válvulas artificiais diferentes ao coração do paciente e estimar seu efeito sobre as paredes cardíacas.
O uso não se limita ao CHOP; o material afirma que mais de 20 hospitais infantis nos Estados Unidos mantêm programas de modelagem cardíaca. No Boston Children’s Hospital, essa abordagem apoia mais da metade das cirurgias cardíacas, cerca de 500 casos por ano, enquanto o CHOP espera chegar a aproximadamente 200 casos de modelagem durante o ano mencionado.
Da forma do coração ao comportamento do dispositivo
A equipe trabalha atualmente na adição de simulações físicas para testar o que pode acontecer quando um dispositivo é inserido em um coração específico. Esse processo utiliza o Newton, um mecanismo de física de código aberto construído sobre o framework NVIDIA Warp na linguagem Python e que utiliza unidades de processamento gráfico. Essas ferramentas estão sendo conectadas ao SlicerHeart para estimar as propriedades dos tecidos e como os dispositivos de fechamento de orifícios se expandem dentro do coração do paciente.
O material afirma que simulações que podem levar até quatro horas, ou uma noite inteira ao testar várias configurações, podem se aproximar do tempo real com o uso de aceleração por GPU. O objetivo prático é permitir que o médico compare diferentes dispositivos durante o tempo necessário para tomar uma decisão no mesmo dia, em vez de se limitar à exibição de uma forma anatômica estática.
Por que esta notícia é importante?
A importância do avanço está na combinação entre os dados de imagem do paciente e ferramentas de código aberto escaláveis, especialmente em uma área que inclui casos raros e variados que nem sempre atraem o investimento comercial tradicional. O CHOP menciona a colaboração de pesquisadores de Stanford e do Boston Children’s, além da formação de uma coalizão nacional de hospitais infantis para construir uma infraestrutura compartilhada de modelagem.
Isso, porém, não significa que a velocidade anunciada tenha tornado a simulação um substituto independente da decisão médica; o material descreve ferramentas em processo de integração ao fluxo de trabalho clínico, e algumas aplicações, como a simulação de válvulas por cateter e os ambientes virtuais, ainda estão em desenvolvimento. Além disso, os resultados mencionados foram apresentados em um material publicado pela NVIDIA; portanto, a possibilidade de generalização e a validação clínica independente ainda precisam ser acompanhadas antes que isso seja considerado um padrão uniforme de atendimento.