La nueva IA de IBM simula las funciones del corazón en minutos

• Un nuevo método utiliza algoritmos informáticos de alto rendimiento para mejorar las simulaciones virtuales de reserva fraccional de flujo.
• El algoritmo se basa en el aprendizaje automático y el método de aceleración de aprendizaje profundo llamado regresión del proceso gaussiano.
• Puede simular perfectamente lo que sucede dentro del corazón en 1-2 minutos.

La mayoría de los modelos multiescala de mecánica cardíaca parecen prometedores, pero cuando se trata de diagnóstico y tratamiento, sus capacidades son bastante limitadas. Dado que no son capaces de manejar de manera eficiente los datos clínicos, restringir las variables no fijadas y manejar la complejidad computacional, no pueden brindar asistencia efectiva con las decisiones clínicas y la atención médica.

El tipo más común de enfermedad cardíaca es la enfermedad de las arterias coronarias (CAD), que afecta a casi 16,5 millones de adultos estadounidenses. También es la principal causa de muerte de hombres y mujeres en los EE. UU. Según la Clínica Cleveland, alguien en los EE. UU. Tiene un ataque cardíaco cada 40 segundos.

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

Simulación del flujo sanguíneo en las arterias

Para mejorar el diagnóstico de tales enfermedades, los investigadores están explorando nuevos métodos para examinar el bloqueo en las arterias utilizando una técnica llamada reserva de flujo fraccional virtual (vFFR). Utiliza dinámica de fluidos computacional y angiogramas de rayos X para investigar los movimientos de los fluidos y simular el flujo de sangre en las arterias coronarias.

Para observar la placa dentro de las arterias, un paciente debe someterse a inyecciones de agentes hiperémicos. Sin embargo, estos tipos de simulaciones eliminan el requisito de un catéter de alambre de presión.

Los vFFR existentes basados ​​en algoritmos de dinámica de fluidos computacionales suelen tardar más de un día en generar una simulación completa. Para utilizar eficazmente los métodos vFFR, es necesario mejorar los algoritmos en los que se ejecutan, sin reducir la precisión del diagnóstico. Debería poder calcular una simulación completa en minutos, proporcionando un rango de visión más amplio de las arterias bloqueadas.

Para cumplir con estos requisitos, los investigadores de IBM desarrollaron un nuevo método que utiliza algoritmos informáticos de alto rendimiento para mejorar las simulaciones de vFFR. El algoritmo se basa en el aprendizaje automático y el método de aceleración de aprendizaje profundo llamado regresión del proceso gaussiano. Se puede utilizar para ayudar a los algoritmos de optimización, incluso en escenarios complicados donde las funciones objetivas no se pueden diferenciar fácilmente.

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

El algoritmo toma el tamaño, la ubicación y la profundidad transmural del infarto como variables de entrada y modela los cambios calculados en las simulaciones. Puede ejecutar 40 simulaciones de infarto en diferentes ubicaciones y formas. Después de entrenar sobre los resultados de las simulaciones de elementos finitos, el algoritmo proporciona una representación útil para investigar efectos complejos.

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

Las simulaciones de modelos rápidos pueden reducir el trabajo manual y ayudar a los médicos a examinar rápidamente las afecciones cardíacas, aliviando la carga mental de los pacientes que esperan los informes de las pruebas.

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