IA de Nvidia convierte imágenes en corazones 3D para cirugías precisas

El Hospital Infantil de Filadelfia (CHOP) incorporó una tecnología basada en inteligencia artificial (IA) de Nvidia que convierte imágenes médicas en modelos tridimensionales del corazón de niños en cuestión de segundos. El objetivo es que los equipos médicos puedan planificar operaciones y procedimientos con catéter de manera más segura y precisa. Las cardiopatías congénitas, presentes en alrededor del 1% de los nacimientos, son defectos estructurales del corazón que pueden incluir orificios entre las cavidades inferiores o válvulas con fugas.

Cómo funciona el modelado cardíaco

El sistema procesa tomografías computarizadas, resonancias magnéticas y ecografías 3D para reproducir la anatomía cardíaca de cada paciente. Una tomografía computarizada es un examen que combina rayos X y computación para obtener cortes del cuerpo; la resonancia magnética usa campos magnéticos para generar imágenes detalladas; y la ecografía 3D entrega un volumen tridimensional del corazón. Para realizar la segmentación, es decir, la separación de las estructuras de interés dentro de la imagen, el equipo del cardiólogo Matthew Jolley desarrolló SlicerHeart, una extensión del programa de código abierto 3D Slicer.

Además, emplean MONAI, un marco de código abierto creado conjuntamente por Nvidia, y su implementación Auto3DSeg, que entrena redes de segmentación con pares de imágenes y modelos previos. Según Jolley, el resultado alcanza el mismo estándar de calidad que un profesional capacitado, pero en 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”, explicó.

Un caso que demostró su utilidad

El modelado ya se usa de manera rutinaria en CHOP para defectos complejos del tabique ventricular, que son orificios entre las cavidades inferiores del corazón. Uno de los primeros casos mostró su valor: un niño había pasado por dos intentos fallidos de reparación porque los cirujanos no lograban localizar el defecto con los métodos tradicionales. Gracias al modelo 3D, la anatomía quedó clara y la reparación se completó con éxito en el primer intento. “El modelado cardíaco pasó de ser un recurso de investigación a formar parte del estándar de atención en estos casos”, señaló Jolley.

Simulaciones en tiempo real

El siguiente desafío es anticipar qué ocurrirá cuando se coloque un dispositivo dentro del corazón. Para eso, CHOP trabaja con Nvidia y la comunidad de código abierto en simulaciones físicas mediante Newton y el marco Python NVIDIA Warp. La aceleración con unidades de procesamiento gráfico (GPU) podría reducir simulaciones que hoy demandan hasta cuatro horas, o una ejecución nocturna para varias configuraciones, a un proceso cercano al tiempo real. De esa forma, los médicos podrían comparar cómo distintos dispositivos se ajustan a la anatomía de cada paciente antes de tomar una decisión el mismo día.

Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia, recomendó a los jóvenes aprender a usar IA desde el inicio de su formación. Según Huang, esto no implica solo programar o estudiar robótica, sino saber emplear modelos para resolver problemas reales, automatizar tareas y desarrollar herramientas. Lo comparó con la ventaja que ofrecía dominar las computadoras al comienzo de la informática personal. También advirtió que la automatización podría afectar puestos de ventas, atención al cliente, ingeniería de software y asistencia jurídica, especialmente entre jóvenes, y que formular instrucciones precisas a una IA requerirá experiencia.

Con información de Infobae