Gracias a soluciones de inteligencia artificial desarrolladas por Nvidia, el Hospital Infantil de Filadelfia (CHOP) logra transformar imágenes médicas en representaciones tridimensionales del corazón de pacientes pediátricos en cuestión de segundos. Este avance tiene como objetivo facilitar la planificación de intervenciones quirúrgicas más seguras y exactas para menores que padecen cardiopatías congénitas.
La plataforma empleada por CHOP, construida a partir de herramientas de código abierto de Nvidia, analiza tomografías computarizadas, resonancias magnéticas y ecografías en 3D para replicar la estructura cardíaca de cada niño.
Esta innovación busca cubrir una carencia médica concreta: determinar, antes de una cirugía o de un cateterismo, cuál es el dispositivo más adecuado para la anatomía específica del corazón del menor.
De acuerdo con la empresa tecnológica, aproximadamente el 1% de los recién nacidos presenta una cardiopatía de origen congénito. Estas condiciones pueden manifestarse como aberturas entre las cavidades inferiores del corazón o válvulas con fugas en la única cámara de bombeo que sostiene la vida del paciente.
Para defectos complejos del tabique ventricular — aberturas entre las cavidades inferiores —, CHOP ya emplea el modelado 3D de forma habitual como paso previo a la cirugía.
Un caso temprano demostró su valor: un menor había sido sometido a dos reparaciones fallidas debido a que los cirujanos no conseguían ubicar el defecto con las técnicas convencionales. La representación tridimensional esclareció la anatomía y la corrección se logró en el primer intento. Según Jolley, el modelado cardíaco ha evolucionado de ser una herramienta de investigación a convertirse en parte del estándar asistencial para este tipo de afecciones.
El proceso de inteligencia artificial para generar modelos cardíacos
El servicio de modelado del corazón de CHOP se apoya en MONAI, un entorno de código abierto para imágenes médicas desarrollado en colaboración con Nvidia.
Anteriormente, un científico especializado necesitaba hasta cuatro horas para generar un modelo; en la actualidad, el procedimiento puede finalizarse en segundos, una rapidez que facilita su integración en la práctica clínica diaria.
El grupo encabezado por el cardiólogo e investigador Matthew Jolley creó SlicerHeart, una extensión del software libre 3D Slicer diseñada para visualizar, segmentar y examinar imágenes médicas en tres dimensiones.
Con esta herramienta, el hospital empezó a elaborar modelos de corazones y válvulas pediátricas utilizando diversas modalidades de diagnóstico por imagen.
Empleando MONAI Label y la implementación Auto3DSeg de Nvidia, el equipo entrenó redes de segmentación a partir de pares de imágenes y modelos previos. De acuerdo con Jolley, el resultado ofrece una calidad equivalente a la de un especialista experimentado, pero en cuestión de segundos.
“El aprendizaje automático se ha convertido en algo rutinario. Apenas reunimos entre 10 y 20 pares de imágenes y modelos, entrenamos un modelo y empezamos a aplicarlo”, afirmó el cardiólogo e investigador.
La siguiente meta consiste en predecir el comportamiento al insertar un dispositivo dentro del corazón. Para lograrlo, CHOP colabora con NVIDIA y la comunidad de código abierto en simulaciones físicas utilizando Newton y el entorno Python NVIDIA Warp.
La aceleración mediante GPU podría comprimir simulaciones que requerían hasta cuatro horas, o una ejecución durante la noche para distintas configuraciones, a un lapso cercano al tiempo real. De este modo, los facultativos podrían evaluar cómo se adaptan diferentes dispositivos a la anatomía de cada paciente antes de decidir en la misma jornada.
Recomendaciones del CEO de Nvidia para el futuro profesional
Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia, aconsejó a los jóvenes incorporar el aprendizaje de inteligencia artificial desde el comienzo de su educación.
De acuerdo con el empresario, aprender IA no se limita a programar o estudiar robótica, sino a utilizar modelos para solucionar problemas concretos, automatizar procesos y crear herramientas. Huang equiparó esta competencia con la ventaja que suponía dominar las computadoras en los albores de la informática personal.
La automatización podría impactar roles en ventas, servicio al cliente, ingeniería de software y asistencia legal, sobre todo entre los trabajadores más jóvenes. Según Huang, redactar indicaciones precisas para una IA exige experiencia y será una habilidad fundamental.
Fuente: Infobae