CHOP modeluje dětská srdce pomocí open-source nástrojů NVIDIA AI

Children’s Hospital of Philadelphia (CHOP) provozuje službu pro modelování srdce založenou na MONAI, open-source rámci pro lékařské zobrazování, na jehož založení se podílela NVIDIA. Služba převádí CT snímky, magnetické rezonance a 3D ultrazvukové snímky, které již má léčebný tým dítěte, na anatomicky přesné modely srdce, uvedla NVIDIA 15. září 2026. Podle společnosti NVIDIA vzniká každý model během několika sekund a nahrazuje postup, který dříve zkušenému výzkumníkovi zabral přibližně čtyři hodiny. Modely jsou tak dostatečně rychlé pro běžné klinické použití.

Podle společnosti NVIDIA se vrozená srdeční vada vyskytuje přibližně u 1 % živě narozených dětí a žádné dva případy nejsou stejné. Dítě narozené s otvorem mezi dolními srdečními komorami nebo s netěsnou chlopní v jediné čerpací komoře, která ho udržuje při životě, potřebuje péči přesně odpovídající jeho anatomii. Zařízení, po nichž chirurgové sahají, však v minulosti téměř nikdy nebyla navržena s ohledem na konkrétní dítě.

„Máte jedinečné dítě a standardizované zařízení,“ uvedl Dr. Matthew Jolley, kardiolog a výzkumník v Children’s Hospital of Philadelphia, v blogovém příspěvku společnosti NVIDIA. „Naším úkolem je najít to, co vyhovuje, a modelování nám to umožní ještě předtím, než kdokoli vstoupí do katetrizační laboratoře nebo na operační sál.“

Podle společnosti NVIDIA se tento přístup šíří. Programy modelování srdce nyní fungují ve více než 20 dětských nemocnicích po celých Spojených státech. V Boston Children’s Hospital pomáhá modelování u více než poloviny všech operací srdce, přibližně v 500 případech ročně, a CHOP očekává, že v roce 2026 dosáhne zhruba 200 modelovaných případů. Práce začala v kardiologické péči, ale CHOP nyní chce stejné nástroje používat napříč více obory prostřednictvím IDEA Lab, které je součástí nemocničního Morgan Center for Research and Innovation. Výzkumný ústav CHOP popsal IDEA Lab, zkratku pro Innovate, Design, Engineer, and Accelerate, jako ústřední součást Morgan Center, která pod vedením Elizabeth Silvestro, PhD, nabízí v areálu zdroje pro biofabrikaci.

Od SlicerHeart ke standardu péče

Jolley nastoupil do CHOP v roce 2015, kdy se 3D echokardiografie teprve začínala používat. Existovaly nástroje pro modelování chlopní dospělých, ale pro složité a malé anatomické struktury, které léčil, nebylo podle společnosti NVIDIA vytvořeno téměř nic. Jolleyho laboratoř a open-source komunita vyvinuly SlicerHeart, rozšíření open-source softwaru 3D Slicer používaného k vizualizaci, segmentaci a analýze 3D lékařských snímků. Tým také vytvořil postupy pro modelování dětských srdcí a chlopní z více zobrazovacích metod.

Po mnoho let vyžadovala výroba jediného modelu několik hodin práce zkušeného výzkumného asistenta u pracovní stanice. Pomocí MONAI Label a implementace Auto3DSeg od společnosti NVIDIA natrénoval Jolleyho tým segmentační sítě na dvojicích dřívějších snímků a modelů. NVIDIA uvádí, že výsledek během několika sekund místo hodin dosahuje stejné úrovně kvality jako práce vyškoleného člověka. Podle Jolleyho se strojové učení stalo v laboratoři běžnou praxí: jakmile tým vytvoří 10 nebo 20 dvojic snímku a modelu, natrénuje model a začne ho používat.

Samotný web projektu MONAI popisuje komunitně vedený ekosystém založený na PyTorch pro AI v lékařském zobrazování: MONAI Label poskytuje anotaci s aktivním učením, kterou lze zapojit do 3D Slicer, MONAI Core dodává knihovnu pro trénování a výzkum a MONAI Deploy balí trénované modely pro klinické inferenční postupy, přičemž Auto3DSeg patří mezi jeho referenční implementace. Rámec udržují výzkumníci a inženýři ze společností a institucí NVIDIA, NIH, King’s College London, Mayo Clinic, MSKCC, Stanford, DKFZ a více než 30 dalších organizací a je distribuován pod licencí Apache 2.0.

Podle společnosti NVIDIA se klinický přínos projevil rychle. U složitých defektů komorového septa, tedy otvorů mezi dolními srdečními komorami, CHOP nyní běžně provádí modelování před operací. V jednom z prvních případů už dítě podstoupilo dva neúspěšné pokusy o opravu, protože chirurgové nedokázali vadu tradičními metodami lokalizovat. 3D model anatomii objasnil a oprava se podařila na první pokus. V podobných případech se podle Jolleyho modelování srdce posunulo z výzkumu do standardní péče.

Simulace zařízení před operací

Cíl Jolleyho týmu přesahuje vizualizaci: chce před zahájením jakéhokoli zákroku předpovědět, co se stane, když bude zařízení nasazeno uvnitř dětského srdce. Tato práce probíhá na Newtonu, open-source fyzikálním enginu vytvořeném na pythonovém rámci NVIDIA Warp, který provádí fyzikální simulace na GPU a původně byl určen pro trénování robotů s AI založené na simulacích.

CHOP spolupracuje s NVIDIA a open-source komunitou na vytváření simulačních rámců zaměřených na biomechaniku pomocí Warpu, které lze začlenit do Newtonu. Po integraci s 3D Slicer a SlicerHeart mají tyto rámce lékařům pomoci pochopit materiálové vlastnosti tkání určující, jak se zařízení u konkrétního pacienta rozvine. NVIDIA uvádí, že akcelerace pomocí GPU může zkrátit dobu potřebnou k simulaci srdečního zařízení až ze čtyř hodin, nebo z celé noci při více konfiguracích, téměř na reálný čas. V praxi je to dost rychlé na to, aby lékař porovnal, jak různá zařízení odpovídají anatomii dítěte, a mohl se rozhodnout ještě téhož dne.

CHOP začal zavádět funkce postavené na Warpu a Newtonu pro uzavírací zařízení používaná k utěsnění otvorů v dětských srdcích a doufá, že podobné metody uplatní při simulacích transkatétrových chlopní. Open-source architektura Warpu a Newtonu se propojuje se SlicerHeart s dlouhodobým cílem zavést simulace v reálném čase do klinických postupů. Ve vývoji je také spojovací nástroj využívající SlicerHeart a digitální dvojčata NVIDIA Omniverse založená na OpenUSD: simulace vytvořené ze snímků pacientů by přecházely do prostředí virtuální reality s integrovanými modely obrazu a jazyka, které by lékařům umožnily dotazovat se na anatomii dětského srdce a pracovat s ní před zákrokem.

Ekonomika open source a národní konsorcium

Ve Spojených státech žije přibližně 2,4 milionu lidí s vrozenou srdeční vadou. NVIDIA tuto populaci popisuje jako historicky příliš malou a příliš rozmanitou, než aby přilákala tradiční investice výrobců zařízení v rozsahu, který rodiny potřebují. Jolley uvedl, že populace je podle běžných ekonomických pravidel příliš malá pro tradiční komerční vývoj a že open source tato pravidla u malých a různorodých skupin překonává tím, že umožňuje spolupráci a pokrok bez překážek.

Nástroje SlicerHeart jsou bezplatně dostupné k použití a dalšímu rozvoji a výzkumníci ze Stanfordu a Boston Children’s Hospital přispívají vedle CHOP dalšími nástroji. Nyní vzniká národní konsorcium dětských nemocnic, které má vytvořit sdílenou modelovací infrastrukturu nové generace, přičemž open-source nástroje propojí práci zúčastněných institucí. Podle společnosti NVIDIA její investice a spolupráce na otevřených platformách, včetně MONAI pro AI v lékařském zobrazování, Newtonu pro fyzikální simulace a OpenUSD pro 3D interoperabilitu a virtuální realitu, poskytují laboratoři dětské nemocnice přístup k nástrojům, jejichž vytvoření a údržba by jinak vyžadovaly inženýrský tým velikosti celého podniku.