Children’s Hospital of Philadelphia (CHOP), doğuştan kalp kusurları bulunan çocukların kalplerinin doğru üç boyutlu modellerini oluşturmak için açık kaynaklı yapay zekâ araçlarını kullanıyor. Bu süreç, prosedür planlamasını iyileştirmeyi ve genel ölçülere göre tasarlanmış cihazlara olan bağımlılığı azaltmayı amaçlıyor. NVIDIA blogunda yayımlanan yazıya göre sistem, daha önce uzman bir araştırmacının yaklaşık dört saatlik manuel çalışmasını gerektiren modellemeyi saniyeler içinde üretebiliyor.
Hizmet, bilgisayarlı tomografi, manyetik rezonans görüntüleme ve üç boyutlu ultrason gibi hastanın bakım sürecinde zaten mevcut olan görüntülere dayanıyor. CHOP, tıbbi görüntülemede yapay zekâ için açık kaynaklı MONAI çerçevesinin yanı sıra, üç boyutlu tıbbi görüntülerin görüntülenmesi, bölümlendirilmesi ve analizine yönelik 3D Slicer eklentisi olan SlicerHeart’ı kullanıyor.
Araştırmadan klinik kullanıma
Kardiyolog ve araştırmacı Matthew Jolley liderliğindeki ekip, 2015 yılında CHOP’a katılmasının ardından çocuk kalplerinin modellenmesine yönelik iş akışları geliştirmeye başladı. NVIDIA’nın MONAI Label ve Auto3DSeg uygulamasını kullanan ekip, otomatik bölümlendirme ağlarını görüntü ve önceki modellerden oluşan çiftler üzerinde eğitti. Ekip, elde edilen sonucun eğitimli bir uzman tarafından üretilenle aynı kalite standardını sağladığını, ancak çok daha kısa sürede oluşturulduğunu belirtiyor.
Hastane, ventriküler septal defektler de dâhil olmak üzere bazı karmaşık ameliyatlardan önce bu modelleri rutin olarak kullanıyor. Ventriküler septal defektler, kalbin alt iki odacığı arasındaki deliklerdir. Yazıda, iki başarısız onarım girişimi geçiren bir çocuğun vakasına yer veriliyor; üç boyutlu model, cerrahların kusurun yerini belirlemesine ve onarımı ilk denemede tamamlamasına yardımcı oldu. Model ayrıca iki farklı yapay kapağın hastanın kalbine uyumunun karşılaştırılmasını ve bunların kalp duvarları üzerindeki etkisinin tahmin edilmesini sağlıyor.
Kullanım CHOP ile sınırlı değil; yazıya göre Amerika Birleşik Devletleri’ndeki 20’den fazla çocuk hastanesi kalp modelleme programları yürütüyor. Boston Children’s Hospital’da bu yaklaşım, yılda yaklaşık 500 vakayla kalp ameliyatlarının yarısından fazlasını destekliyor. CHOP ise belirtilen yıl içinde yaklaşık 200 modelleme vakasına ulaşmayı bekliyor.
Kalbin şeklinden cihazın davranışına
Ekip şu anda, belirli bir kalbe bir cihaz yerleştirildiğinde neler olabileceğini test etmek için fiziksel simülasyonlar eklemeye çalışıyor. Bu süreç, Python dilinde NVIDIA Warp çerçevesi üzerine kurulu ve grafik işlem birimlerini kullanan açık kaynaklı fizik motoru Newton’a dayanıyor. Bu araçlar, doku özelliklerini ve delik kapatma cihazlarının hastanın kalbi içinde nasıl açılacağını tahmin etmek için SlicerHeart ile birleştiriliyor.
Yazıya göre dört saate kadar sürebilen veya birden fazla ayar test edildiğinde bütün gece devam edebilen simülasyonlar, GPU hızlandırmasıyla gerçek zamana yaklaşabilir. Pratik amaç, hekimin sabit bir anatomik görüntüyü görmekle yetinmek yerine, aynı gün karar vermek için gereken süre içinde farklı cihazları karşılaştırabilmesini sağlamak.
Bu haber neden önemli?
Gelişmenin önemi, özellikle nadir ve çeşitli vakaların bulunduğu ve geleneksel ticari yatırımları her zaman çekmeyen bir alanda, hasta görüntüleme verilerinin ölçeklenebilir açık kaynaklı araçlarla birleştirilmesinde yatıyor. CHOP, Stanford ve Boston Children’s araştırmacılarıyla iş birliğine ve ortak bir modelleme altyapısı oluşturmak üzere çocuk hastanelerinden oluşan ulusal bir koalisyonun kurulmasına işaret ediyor.
Bununla birlikte, açıklanan hız simülasyonların tıbbi kararın yerini bağımsız olarak aldığı anlamına gelmiyor; yazı, klinik iş akışlarına entegre edilmekte olan araçları tanımlıyor ve kateter yoluyla kapakçık simülasyonları ile sanal ortamlar gibi bazı uygulamalar hâlâ geliştirme aşamasında. Ayrıca belirtilen sonuçlar NVIDIA tarafından yayımlanan bir yazıda yer alıyor; bu nedenle genellenebilirlik ve bağımsız klinik doğrulama, bunların bakım için ortak bir standart kabul edilmesinden önce izlenmeyi gerektiriyor.