Прорыв IBM: ИИ симулирует функцию сердца за минуты

• Новый метод использует алгоритмы высокопроизводительных вычислений для улучшения виртуальных симуляций фракционной резервированной пропускной способности (vFFR).
• Алгоритм основан на машинном обучении и методе ускорения глубокого обучения, называемом регрессией гауссовского процесса.
• Он может идеально симулировать то, что происходит внутри сердца, за 1-2 минуты.

Большинство многоуровневых моделей кардиальной механики выглядят многообещающе, но когда дело доходит до диагностики и лечения, их возможности довольно ограничены. Поскольку они не способны эффективно обрабатывать клинические данные, ограничивать нефиксированные переменные и справляться с вычислительной сложностью, они не могут обеспечить эффективную помощь в принятии клинических решений и медицинской помощи.

Наиболее распространенный тип сердечного заболевания — ишемическая болезнь сердца (ИБС), которая затрагивает почти 16,5 миллиона взрослых американцев. Это также основная причина смерти как женщин, так и мужчин в США. Согласно Клинике Кливленда, кто-то в США получает инфаркт каждые 40 секунд.

Это состояние, при котором коронарные артерии закупориваются (или сужаются) из-за накопления жирных и холестериновых отложений (известных как бляшки) на внутренних стенках артерий. Эти бляшки ограничивают поток крови, что может привести к инфаркту.

Симуляция кровотока в артериях

Для улучшения диагностики таких заболеваний исследователи исследуют новые методы проверки закупорки артерий с использованием техники, называемой виртуальной фракционной резервированной пропускной способностью (vFFR). Она использует вычислительную гидродинамику и рентгеновские ангиограммы для исследования движений жидкости и симуляции кровотока в коронарных артериях.

Для наблюдения бляшки внутри артерий пациенту необходимо пройти инъекции гиперемических агентов. Однако такие типы симуляций устраняют необходимость в катетере с манометрическим проводом.

Существующие vFFR, основанные на алгоритмах вычислительной гидродинамики, часто занимают более суток для генерации полной симуляции. Для эффективного использования методов vFFR необходимо улучшить алгоритмы, на которых они работают, не снижая диагностической точности. Они должны уметь вычислять полную симуляцию за минуты, предоставляя более широкий обзор закупоривающих артерий.

Для удовлетворения этих требований исследователи IBM разработали новый метод, использующий алгоритмы высокопроизводительных вычислений для улучшения симуляций vFFR. Алгоритм основан на машинном обучении и методе ускорения глубокого обучения, называемом регрессией гауссовского процесса. Он может использоваться для помощи оптимизационным алгоритмам, даже в сложных сценариях, где целевые функционалы не могут быть легко дифференцированы.

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

Алгоритм принимает размер, локацию и трансмуральную глубину инфаркта как входные переменные и моделирует вычисленные изменения в симуляциях. Он может выполнить 40 симуляций инфаркта в различных локациях и формах. После обучения на результатах конечно-элементных симуляций алгоритм предоставляет полезное представление для исследования сложных эффектов.

Гемодинамические симуляции для диагностики на основе vFFR выполняются в течение 1-2 минут на системах POWER9 с GPU NVIDIA Tesla V100. Согласно исследователям, это первая симуляция такого рода, выполняемая почти в реальном времени.

Быстрые модельные симуляции могут сократить ручной труд и помочь клиницистам быстро изучать состояния сердца, облегчая ментальную нагрузку для пациентов, ожидающих результатов тестов.

Читайте также: Google разрабатывает ИИ, предсказывающий болезни сердца, сканируя ваши глаза

Это исследование является частью работы IBM по построению полной и более точной картины внутренних механизмов сердца с искусственным интеллектом и биофизическими моделями. Они опубликовали новые техники для визуализации того, что происходит внутри сердца на клеточном и анатомическом уровне.