Novo AI da IBM simula funções do coração em minutos

• Um novo método usa algoritmos de computação de alto desempenho para melhorar as simulações virtuais de reserva de fluxo fracionário.
• O algoritmo é baseado em aprendizado de máquina e método de aceleração de aprendizado profundo denominado regressão de processo gaussiano.
• Pode simular perfeitamente o que está acontecendo dentro do coração em 1-2 minutos.

A maioria dos modelos de mecânica cardíaca em várias escalas parece promissora, mas quando se trata de diagnóstico e tratamento, suas capacidades são bastante limitadas. Uma vez que eles não são capazes de lidar com dados clínicos de forma eficiente, restringir variáveis ​​não fixadas e lidar com a complexidade computacional, eles não podem fornecer assistência eficaz com decisões clínicas e cuidados médicos.

O tipo mais comum de doença cardíaca é a doença arterial coronariana (DAC), que afeta quase 16,5 milhões de americanos adultos. É também a principal causa de morte de mulheres e homens nos Estados Unidos. De acordo com a Cleveland Clinic, alguém nos Estados Unidos tem um ataque cardíaco a cada 40 segundos.

É uma condição em que as artérias coronárias ficam bloqueadas (ou estreitadas) devido ao acúmulo de depósitos de gordura e colesterol (conhecido como placas) nas paredes internas das artérias. Essas placas restringem o fluxo de sangue, o que pode levar a um ataque cardíaco.

Simulação do fluxo sanguíneo nas artérias

Para melhorar o diagnóstico de tais doenças, os pesquisadores estão explorando novos métodos para examinar o bloqueio nas artérias usando uma técnica chamada reserva de fluxo fracionário virtual (vFFR). Ele utiliza a dinâmica dos fluidos computacionais e angiogramas de raios-X para investigar os movimentos do fluido e simular o fluxo de sangue nas artérias coronárias.

Para observar a placa dentro das artérias, o paciente precisa ser submetido a injeções de agente hiperêmico. No entanto, esses tipos de simulação eliminam a necessidade de um cateter de fio de pressão.

O vFFR existente com base em algoritmos de dinâmica de fluidos computacionais geralmente leva mais de um dia para gerar uma simulação completa. Para utilizar efetivamente o (s) método (s) vFFR, é necessário melhorar os algoritmos em que estão sendo executados, sem reduzir a precisão do diagnóstico. Ele deve ser capaz de calcular uma simulação completa em minutos, fornecendo uma visão de alcance mais ampla das artérias bloqueadas.

Para atender a esses requisitos, os pesquisadores da IBM desenvolveram um novo método que usa algoritmos de computação de alto desempenho para melhorar as simulações de vFFR. O algoritmo é baseado em aprendizado de máquina e método de aceleração de aprendizado profundo denominado regressão do Processo Gaussiano. Ele pode ser usado para auxiliar algoritmos de otimização, mesmo em cenários complicados onde os funcionais objetivos não podem ser facilmente diferenciados.

Referência:Fisiologia de Fronteiras | doi:10.3389 / fphys.2018.01002 | IBM

O algoritmo considera o tamanho, a localização e a profundidade transmural do infarto como variáveis ​​de entrada e as mudanças computadas no modelo em simulações. Ele pode executar 40 simulações de infarto em vários locais e formas. Após o treinamento em resultados de simulações de elementos finitos, o algoritmo fornece uma representação útil para investigar efeitos complexos.



As simulações hemodinâmicas para diagnóstico baseado em vFFR são executadas em 1-2 minutos em sistemas POWER9 com GPUs NVIDIA Tesla V100. Segundo os pesquisadores, esta é a primeira simulação do gênero a ser executada quase em tempo real.

As simulações rápidas do modelo podem reduzir o trabalho manual e ajudar os médicos a examinar rapidamente as condições cardíacas, aliviando a carga mental dos pacientes que aguardam os relatórios dos exames.

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Este estudo faz parte do trabalho da IBM para construir uma imagem completa e mais precisa dos mecanismos internos do coração com inteligência artificial e modelos biofísicos. Eles publicaram novas técnicas para visualizar o que está acontecendo dentro do coração em um nível celular e anatômico.