CHOP моделює серця дітей за допомогою відкритих інструментів NVIDIA ШІ

Children’s Hospital of Philadelphia (CHOP) запустив сервіс кардіологічного моделювання, створений на базі MONAI, відкритого фреймворку медичної візуалізації, співзаснованого NVIDIA, який перетворює КТ‑скани, МРТ та 3‑вимірні ультразвукові зображення, що вже має команда догляду за дитиною, у анатомічно точні моделі серця, повідомила NVIDIA 15 вересня 2026 року. NVIDIA зазначила, що сервіс створює кожну модель за секунди, замінюючи процес, який раніше займав у досвідченого дослідника близько чотирьох годин, роблячи моделі достатньо швидкими для рутинного клінічного використання.

За даними NVIDIA, близько 1 % живих народжень мають вроджену вадою серця, і жодна з них не схожа на іншу. Дитина, народжена з отвором між нижніми камерами серця або з протікаючим клапаном у єдиній насосній камері, що підтримує її життя, потребує догляду, пристосованого саме до цієї анатомії, тоді як пристрої, які використовують хірурги, історично майже ніколи не розроблялися з урахуванням конкретної дитини.

“У вас унікальна дитина та готовий пристрій,” сказав доктор Меттью Джолі, кардіолог і дослідник у Children’s Hospital of Philadelphia, у блог‑пості NVIDIA. “Наша задача — знайти те, що підходить, — і моделювання дозволяє нам це зробити ще до того, як хтось зайде в катетеризаційну лабораторію або операційну.”

Підхід розповсюджується, повідомляє NVIDIA. Програми моделювання серця тепер працюють у більш ніж 20 дитячих лікарнях по всій США. У Бостонській дитячій лікарні моделювання підтримує понад половину усіх хірургічних втручань у серце, приблизно 500 випадків на рік, а CHOP очікує досягти близько 200 моделюваних випадків у 2026 році. Де робота почалася в кардіології, CHOP тепер прагне застосувати ті ж інструменти у кількох дисциплінах через IDEA Lab, частину Центру досліджень і інновацій Morgan Center лікарні. Дослідницький інститут CHOP описав IDEA Lab, скорочення від Innovate, Design, Engineer, and Accelerate, як центральний елемент Morgan Center, що пропонує ресурси біофабрикації на кампусі, під керівництвом Елізабет Сілвестро, PhD.

Від SlicerHeart до стандарту догляду

Джолі приєднався до CHOP у 2015 році, коли 3‑вимірна ехокардіографія лише з’являлася. За даними NVIDIA, інструменти для моделювання клапанів у дорослих існували, але майже нічого не було створено для складних, малих анатомій, які він лікував. Лабораторія Джолі та спільнота відкритого коду створили SlicerHeart, розширення відкритого програмного забезпечення 3D Slicer, яке використовується для візуалізації, сегментації та аналізу 3‑вимірних медичних зображень, і команда розробила робочі процеси для моделювання дитячих сердець і клапанів з використанням кількох типів зображень.

Протягом багатьох років створення однієї моделі вимагало, щоб досвідчений науковий асистент проводив години за робочою станцією. Використовуючи MONAI Label та реалізацію Auto3DSeg від NVIDIA, команда Джолі навчала мережі сегментації на парах попередніх зображень і моделей, і NVIDIA повідомляє, що результат відповідає тому ж стандарту якості, який би забезпечив навчені фахівці, за секунди замість годин. Джолі зазначив, що машинне навчання стало рутинним у лабораторії: як тільки команда створює 10‑20 пар зображення‑модель, вона навчає модель і починає її застосовувати.

Сайт проєкту MONAI описує екосистему на базі PyTorch, яку керує спільнота, для ШІ в медичній візуалізації: MONAI Label забезпечує активне навчання анотації, яке підключається до 3D Slicer, MONAI Core надає бібліотеку для навчання та досліджень, а MONAI Deploy пакує навчені моделі для клінічних інференційних конвеєрів, причому Auto3DSeg входить до числа його референсних реалізацій. Фреймворк підтримується дослідниками та інженерами з NVIDIA, NIH, King’s College London, Mayo Clinic, MSKCC, Stanford, DKFZ та більш ніж 30 інших установ і розповсюджується за ліцензією Apache 2.0.

За даними NVIDIA, клінічний вплив проявився швидко. При складних вентрикулярних септальних дефектах, отворах між нижніми камерами серця, CHOP тепер регулярно створює моделі перед операцією. У одному з перших випадків дитина вже пройшла два невдалі спроби ремонту, і хірурги не змогли виявити дефект традиційними методами; 3‑вимірна модель прояснила анатомію, і ремонт вдався з першої спроби. За словами Джолі, у таких випадках кардіальне моделювання перейшло з досліджень у стандартну практику.

Симуляція пристроїв перед операцією

Для команди Джолі мета виходить за межі візуалізації: вони хочуть передбачити, що станеться, коли пристрій буде розгорнутий всередині серця дитини, ще до початку будь‑якої процедури. Ця робота виконується на Newton, відкритому фізичному рушії, побудованому на Python‑фреймворку NVIDIA Warp, який проводить фізичні симуляції на GPU і спочатку був призначений для навчання роботів за допомогою симуляції ШІ.

CHOP співпрацює з NVIDIA та спільнотою відкритого коду над створенням біомеханічних симуляційних фреймворків на базі Warp, які можна інтегрувати в Newton. Після інтеграції з 3D Slicer та SlicerHeart ці фреймворки мають допомогти лікарям зрозуміти властивості тканин, що визначають, як пристрій розгорнеться у конкретного пацієнта. NVIDIA повідомляє, що прискорення за рахунок GPU може скоротити час, необхідний для симуляції кардіологічних пристроїв, з до чотирьох годин або повної нічної обробки кількох конфігурацій, до майже реального часу, що достатньо швидко на практиці, щоб лікар міг порівнювати, як різні пристрої підходять до анатомії дитини, і приймати рішення в той же день.

CHOP розпочав впровадження функцій, створених на базі Warp і Newton, для пристроїв закриття, які використовуються для заповнення отворів у серцях дітей, і сподівається застосувати подібні методи до моделювання транскатетерних клапанів. Відкрита архітектура Warp і Newton підключається до SlicerHeart з довгостроковою метою інтегрувати симуляції в реальному часі в клінічні робочі процеси. Також у розробці знаходиться зв’язувальник, що використовує SlicerHeart і цифрові двійники NVIDIA Omniverse, працюючі на базі OpenUSD: симуляції, створені з зображень пацієнтів, будуть передаватися у середовища віртуальної реальності з вбудованими моделями зору‑мова, дозволяючи клініцистам запитувати та взаємодіяти з серцевою анатомією дитини перед втручанням.

Економіка відкритого коду та національний консорціум

Приблизно 2,4 мільйона людей у США живуть з вродженими вадою серця, і NVIDIA описує цю популяцію як історично надто рідкісну та надто різноманітну, щоб привернути традиційні інвестиції компаній‑виробників пристроїв у масштабах, необхідних сім’ям. Джолі зазначив, що популяція надто мала, щоб підтримати традиційну комерційну розробку за звичайними економічними умовами, і що відкритий код суперечить цим економічним моделям для малих та гетерогенних популяцій, дозволяючи співпрацю та прогрес без бар’єрів.

Інструменти SlicerHeart доступні безкоштовно для використання та розширення, а дослідники зі Стенфорда та Boston Children’s додають додаткові інструменти разом з CHOP. Зараз формується національний консорціум дитячих лікарень для створення інфраструктури спільного моделювання наступного покоління, при цьому відкриті інструменти зв’язують роботу між учасниками. NVIDIA заявила, що її інвестиції та співпраця на відкритих платформах, включаючи MONAI для медичної візуалізації ШІ, Newton для фізичного моделювання та OpenUSD для 3‑D інтероперабельності та віртуальної реальності, дає лабораторії дитячої лікарні доступ до інструментів, які інакше вимагали б інженерної команди розміром з компанію для їх розробки та підтримки.