Новый ИИ IBM имитирует функции сердца за считанные минуты

• Новый метод использует высокопроизводительные вычислительные алгоритмы для улучшения виртуального моделирования резерва дробного потока.
• Алгоритм основан на методе ускоренного машинного обучения и глубокого обучения, который называется регрессией гауссовского процесса.
• Он может точно моделировать то, что происходит в сердце, в течение 1-2 минут.

Большинство многомасштабных моделей механики сердца выглядят многообещающими, но когда дело доходит до диагностики и лечения, их возможности весьма ограничены. Поскольку они не способны эффективно обрабатывать клинические данные, ограничивать нефиксированные переменные и справляться с вычислительной сложностью, они не могут оказывать эффективную помощь в принятии клинических решений и оказании медицинской помощи.

Наиболее распространенным типом сердечных заболеваний является ишемическая болезнь сердца (ИБС), от которой страдают почти 16,5 миллионов взрослых американцев. Это также основная причина смерти как женщин, так и мужчин в США. По данным клиники Кливленда, каждые 40 секунд у кого-то в США случается сердечный приступ.

Это состояние, при котором коронарные артерии блокируются (или сужаются) из-за накопления жировых отложений и холестерина (так называемых бляшек) на внутренних стенках артерий. Эти бляшки ограничивают кровоток, что может привести к сердечному приступу.

Моделирование кровотока в артериях

Чтобы улучшить диагностику таких заболеваний, исследователи изучают новые методы изучения закупорки артерий, используя технику, называемую виртуальным резервом фракционного потока (vFFR). Он использует вычислительную гидродинамику и рентгеновские ангиограммы для исследования движения жидкости и моделирования кровотока в коронарных артериях.

Для наблюдения за бляшкой внутри артерий пациенту необходимо сделать инъекции гиперемированного средства. Однако такое моделирование исключает необходимость использования катетера с прижимной проволокой.

Существующий vFFR, основанный на алгоритмах вычислительной гидродинамики, часто требует больше суток для создания полного моделирования. Чтобы эффективно использовать методы vFFR, необходимо улучшить алгоритмы, на которых они работают, без снижения точности диагностики. Он должен иметь возможность рассчитать полную симуляцию за считанные минуты, обеспечивая более широкий обзор заблокированных артерий.

Чтобы удовлетворить эти требования, исследователи IBM разработали новый метод, в котором используются высокопроизводительные вычислительные алгоритмы для улучшения моделирования vFFR. Алгоритм основан на методе ускоренного машинного обучения и глубокого обучения, который называется регрессией гауссовского процесса. Его можно использовать для помощи в алгоритмах оптимизации, даже в сложных сценариях, где целевые функционалы трудно различить.

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

Алгоритм принимает размер, местоположение и трансмуральную глубину инфаркта в качестве входных переменных и моделирует изменения, вычисленные при моделировании. Он может выполнять 40 симуляций инфаркта в различных местах и ​​формах. После обучения на результатах моделирования методом конечных элементов алгоритм обеспечивает полезное представление для исследования сложных эффектов.

Гемодинамическое моделирование для диагностики на основе vFFR выполняется в течение 1-2 минут в системах POWER9 с графическими процессорами NVIDIA Tesla V100. По словам исследователей, это первая симуляция подобного рода, которая выполняется практически в реальном времени.

Быстрое моделирование моделей позволяет сократить объем ручного труда и помочь клиницистам быстро изучить состояние сердца, облегчая умственную нагрузку на пациентов, ожидающих отчетов об испытаниях.

Прочтите:Google разрабатывает искусственный интеллект, позволяющий прогнозировать сердечные заболевания путем сканирования ваших глаз

Это исследование является частью работы IBM по созданию полной и более точной картины внутренних механизмов сердца с помощью искусственного интеллекта и биофизических моделей. Они опубликовали новые методы визуализации того, что происходит внутри сердца, на клеточном и анатомическом уровне.