CHOP modelează inimile copiilor cu instrumente AI open source de la NVIDIA

Children’s Hospital of Philadelphia (CHOP) operează un serviciu de modelare cardiacă bazat pe MONAI, un cadru open source pentru imagistică medicală cofondat de NVIDIA, care transformă scanările CT, imaginile RMN și ecografiile 3D de care dispune deja echipa medicală a unui copil în modele anatomice precise ale inimii, a relatat NVIDIA la 15 septembrie 2026. Potrivit NVIDIA, serviciul produce fiecare model în câteva secunde, înlocuind un proces care necesita anterior aproximativ patru ore din timpul unui cercetător calificat și făcând modelele suficient de rapide pentru utilizarea clinică de rutină.

Potrivit relatării NVIDIA, aproximativ 1% dintre copiii născuți vii au un defect cardiac congenital, iar niciun caz nu este identic cu altul. Un copil născut cu un orificiu între camerele inferioare ale inimii sau cu o valvă care prezintă scurgeri în singura cameră de pompare ce îl menține în viață are nevoie de îngrijiri adaptate exact acelei anatomii, în timp ce dispozitivele folosite de chirurgi nu au fost aproape niciodată proiectate în trecut având în vedere acel copil anume.

„Ai un copil unic și un dispozitiv standard”, a declarat Dr. Matthew Jolley, cardiolog și cercetător la Children’s Hospital of Philadelphia, într-un articol de blog al NVIDIA. „Sarcina noastră este să găsim ceea ce se potrivește, iar modelarea ne permite să facem acest lucru înainte ca cineva să intre în laboratorul de cateterism sau în sala de operație.”

Abordarea se extinde, informează NVIDIA. Programe de modelare cardiacă funcționează acum în peste 20 de spitale de copii din Statele Unite. La Boston Children’s Hospital, modelarea susține mai mult de jumătate dintre toate intervențiile cardiace, aproximativ 500 de cazuri pe an, iar CHOP se așteaptă să ajungă la circa 200 de cazuri modelate în 2026. Activitatea a început în îngrijirea cardiacă, însă CHOP urmărește acum să aplice aceleași instrumente în mai multe discipline prin intermediul IDEA Lab, care face parte din Morgan Center for Research and Innovation al spitalului. Research Institute al CHOP a descris IDEA Lab, prescurtarea de la Innovate, Design, Engineer, and Accelerate, drept o componentă centrală a Morgan Center, care oferă resurse de biofabricație în campus sub conducerea lui Elizabeth Silvestro, PhD.

De la SlicerHeart la standardul de îngrijire

Jolley s-a alăturat CHOP în 2015, când ecocardiografia 3D abia începea să fie utilizată. Existau instrumente pentru modelarea valvelor adulților, însă aproape nimic nu fusese construit pentru anatomia complexă și de dimensiuni mici pe care o trata, potrivit relatării NVIDIA. Laboratorul lui Jolley și comunitatea open source au creat SlicerHeart, o extensie a software-ului open source 3D Slicer utilizat pentru vizualizarea, segmentarea și analizarea imaginilor medicale 3D, iar echipa a dezvoltat fluxuri pentru modelarea inimilor și valvelor copiilor folosind mai multe modalități imagistice.

Ani la rând, producerea unui singur model a necesitat ca un asistent de cercetare calificat să petreacă ore întregi la o stație de lucru. Folosind MONAI Label și implementarea Auto3DSeg a NVIDIA, echipa lui Jolley a antrenat rețele de segmentare pe perechi de imagini și modele anterioare. NVIDIA informează că rezultatul atinge în câteva secunde, în loc de ore, același standard de calitate pe care l-ar produce o persoană instruită. Jolley a declarat că învățarea automată a devenit o activitate obișnuită pentru laborator: de îndată ce echipa a creat 10 sau 20 de perechi de imagine și model, antrenează un model și începe să îl aplice.

Site-ul proiectului MONAI descrie un ecosistem bazat pe PyTorch și condus de comunitate pentru AI în imagistica medicală: MONAI Label oferă adnotare prin învățare activă care se integrează în 3D Slicer, MONAI Core furnizează biblioteca de antrenare și cercetare, iar MONAI Deploy împachetează modele antrenate pentru fluxuri clinice de inferență, Auto3DSeg numărându-se printre implementările sale de referință. Cadrul este întreținut de cercetători și ingineri de la NVIDIA, NIH, King’s College London, Mayo Clinic, MSKCC, Stanford, DKFZ și peste 30 de alte instituții și este distribuit sub licența Apache 2.0.

Potrivit NVIDIA, impactul clinic s-a observat rapid. Pentru defectele complexe ale septului ventricular, orificii între camerele inferioare ale inimii, CHOP realizează acum în mod obișnuit modelarea înaintea operației. Într-un caz timpuriu, un copil trecuse deja prin două încercări nereușite de reparare, chirurgii neputând localiza defectul prin metode tradiționale. Modelul 3D a clarificat anatomia, iar repararea a reușit din prima încercare. În astfel de cazuri, a spus Jolley, modelarea cardiacă a trecut de la cercetare la standardul de îngrijire.

Simularea dispozitivelor înainte de operație

Pentru echipa lui Jolley, obiectivul depășește vizualizarea: aceasta dorește să prezică ce se va întâmpla atunci când un dispozitiv este desfășurat în inima unui copil, înainte de începerea oricărei proceduri. Activitatea rulează pe Newton, un motor fizic open source construit pe cadrul Python NVIDIA Warp, care execută simulări fizice pe GPU-uri și a fost destinat inițial antrenării roboților cu AI prin simulare.

CHOP colaborează cu NVIDIA și comunitatea open source pentru a construi cu Warp cadre de simulare axate pe biomecanică, care pot fi integrate în Newton. Odată integrate cu 3D Slicer și SlicerHeart, cadrele sunt menite să ajute medicii să înțeleagă proprietățile materiale ale țesuturilor care determină modul în care se va desfășura un dispozitiv la un anumit pacient. NVIDIA informează că accelerarea prin GPU poate reduce timpul necesar simulării unui dispozitiv cardiac de la până la patru ore, sau de la o noapte întreagă pentru mai multe configurații, la un interval aproape în timp real. În practică, este suficient de rapid pentru ca un medic să compare modul în care diferite dispozitive se potrivesc anatomiei unui copil și să ia o decizie în aceeași zi.

CHOP a început să implementeze funcții construite pe Warp și Newton pentru dispozitivele de închidere folosite la sigilarea orificiilor din inimile copiilor și speră să aplice metode similare simulărilor valvelor transcateter. Arhitectura open source a Warp și Newton este conectată la SlicerHeart, cu obiectivul pe termen lung de a introduce simulări în timp real în fluxurile clinice. Este în dezvoltare și un element de legătură care folosește SlicerHeart și gemeni digitali NVIDIA Omniverse bazați pe OpenUSD: simulările create din imaginile pacienților ar fi transferate în medii de realitate virtuală cu modele vizual-lingvistice încorporate, permițând medicilor să interogheze și să exploreze anatomia cardiacă a unui copil înainte de a interveni.

Economia open source și un consorțiu național

În Statele Unite trăiesc aproximativ 2,4 milioane de persoane cu o boală cardiacă congenitală, iar NVIDIA descrie această populație drept prea rară și prea diversă de-a lungul timpului pentru a atrage investițiile tradiționale ale companiilor de dispozitive la scara de care au nevoie familiile. Jolley a declarat că populația este prea mică pentru a susține dezvoltarea comercială tradițională în condițiile economice obișnuite și că open source sfidează aceste condiții pentru populațiile mici și eterogene, permițând colaborarea și progresul fără bariere.

Instrumentele SlicerHeart sunt disponibile gratuit pentru a fi folosite și extinse de alții, iar cercetători de la Stanford și Boston Children’s Hospital contribuie cu instrumente suplimentare alături de CHOP. Acum se formează un consorțiu național al spitalelor de copii pentru a construi o infrastructură comună de modelare de generație următoare, instrumentele open source conectând activitatea instituțiilor participante. Potrivit NVIDIA, investiția și colaborarea sa în jurul platformelor deschise, inclusiv MONAI pentru AI în imagistica medicală, Newton pentru simulare fizică și OpenUSD pentru interoperabilitate 3D și realitate virtuală, oferă laboratorului unui spital de copii acces la instrumente a căror creare și întreținere ar necesita în mod normal o echipă de inginerie de dimensiunea uneia dintr-o companie.