IBM revoluciona con IA que simula la función cardíaca en minutos

• Nuevo método usa algoritmos de computación de alto rendimiento para mejorar simulaciones de Reserva de Flujo Fraccional virtual (vFFR).
• El algoritmo se basa en aprendizaje automático y método de aceleración de aprendizaje profundo llamado regresión de Proceso Gaussiano.
• Puede simular perfectamente lo que ocurre dentro del corazón en 1-2 minutos.

La mayoría de los modelos multi-escala de mecánica cardíaca parecen prometedores, pero cuando se trata de diagnóstico y tratamiento, sus capacidades son bastante limitadas. Al no ser capaces de manejar eficientemente datos clínicos, restringir variables no fijadas y gestionar la complejidad computacional, no pueden proporcionar asistencia efectiva para decisiones clínicas y atención médica.

El tipo más común de enfermedad cardíaca es la Enfermedad de la Arteria Coronaria (EAC), que afecta a casi 16,5 millones de adultos estadounidenses. También es la principal causa de muerte tanto de mujeres como de hombres en EE. UU. Según la Clínica Cleveland, alguien en EE. UU. sufre un ataque cardíaco cada 40 segundos.

Es una condición en la que las arterias coronarias se bloquean (o estrechan) debido a la acumulación de depósitos grasos y de colesterol (conocidos como placas) en las paredes internas de las arterias. Estas placas restringen el flujo sanguíneo, lo que podría provocar un ataque cardíaco.

Simulación del flujo sanguíneo en arterias

Para mejorar el diagnóstico de estas enfermedades, los investigadores exploran nuevos métodos para examinar el bloqueo en arterias usando una técnica llamada Reserva de Flujo Fraccional Virtual (vFFR). Utiliza Dinámica de Fluidos Computacional y angiografías de rayos X para investigar los movimientos de fluidos y simular el flujo sanguíneo en arterias coronarias.

Para observar la placa dentro de las arterias, un paciente necesita someterse a inyecciones de agente hiperémico. Sin embargo, este tipo de simulaciones eliminan la necesidad de un catéter de hilo de presión.

Los vFFR existentes basados en algoritmos de dinámica de fluidos computacional a menudo tardan más de un día en generar una simulación completa. Para utilizar eficazmente el/los método(s) vFFR, es necesario mejorar los algoritmos en los que se ejecutan, sin reducir la precisión diagnóstica. Deben poder computar una simulación completa en minutos, proporcionando una visión más amplia de las arterias bloqueadas.

Para cumplir estos requisitos, investigadores de IBM desarrollaron un nuevo método que usa algoritmos de computación de alto rendimiento para mejorar simulaciones vFFR. El algoritmo se basa en aprendizaje automático y método de aceleración de aprendizaje profundo llamado regresión de Proceso Gaussiano. Puede usarse para asistir algoritmos de optimización, incluso en escenarios complejos donde las funcionales objetivo no pueden diferenciarse fácilmente.

Referencia: Frontiers Physiology | doi:10.3389/fphys.2018.01002 | IBM

El algoritmo toma como variables de entrada el tamaño, ubicación y profundidad transmural del infarto y modela los cambios computados en las simulaciones. Puede ejecutar 40 simulaciones de infarto en ubicaciones y formas variables. Tras entrenarse con los resultados de simulaciones de elementos finitos, el algoritmo proporciona una representación útil para investigar efectos complejos.

Las simulaciones hemodinámicas para diagnóstico basado en vFFR se ejecutan en 1-2 minutos en sistemas POWER9 con GPUs NVIDIA Tesla V100. Según los investigadores, esta es la primera simulación de su tipo ejecutada en casi tiempo real.

Las simulaciones rápidas del modelo pueden reducir el trabajo manual y ayudar a los clínicos a examinar rápidamente las condiciones cardíacas, aliviando la carga mental de los pacientes que esperan informes de pruebas.

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Este estudio forma parte del trabajo de IBM para construir una imagen más completa y precisa de los mecanismos internos del corazón con inteligencia artificial y modelos biofísicos. Han publicado nuevas técnicas para visualizar lo que ocurre dentro del corazón a nivel celular y anatómico.