Las herramientas de inteligencia artificial de Nvidia permiten al Hospital Infantil de Filadelfia crear modelos 3D de corazones de niños basados en investigaciones médicas en segundos. (Biblioteca de imágenes ilustrativas)
Utilizando las herramientas de inteligencia artificial de Nvidia, el Children’s Hospital of Philadelphia (CHOP) puede convertir imágenes médicas en modelos 3D de corazones de niños en segundos. La tecnología está diseñada para ayudar a los médicos a planificar cirugías más seguras y precisas para pacientes con enfermedades cardíacas congénitas.
Desarrollado utilizando las herramientas de código abierto de Nvidia, el sistema de CHOP procesa tomografías computarizadas, resonancias magnéticas y ultrasonidos 3D para recrear la anatomía del corazón de cada paciente.
La tecnología está diseñada para abordar una necesidad clínica: evaluar qué dispositivo es mejor para el corazón de cada niño antes de la cirugía o el cateterismo.
Esta tecnología puede ayudar a los médicos a adaptar intervenciones más seguras en función de las características de cada paciente. (Nvidia)
La empresa tecnológica explicó que aproximadamente el 1% de los recién nacidos nacen con cardiopatías congénitas. Estas condiciones pueden incluir agujeros entre las cámaras inferiores del corazón o válvulas con fugas en la única cámara de bombeo que mantiene con vida al paciente.
CHOP ya se utiliza habitualmente para modelar antes de la cirugía en el caso de defectos del tabique interventricular complejos (agujeros entre las cámaras inferiores del corazón).
El primer caso muestra su utilidad: un niño fue sometido a dos intentos fallidos de reparación porque los cirujanos no pudieron encontrar el defecto con los métodos tradicionales. El modelo 3D aclaró la anatomía y la reparación fue exitosa la primera vez. Para Jolly, el modelo cardíaco pasó de ser un recurso de investigación a ser parte del estándar de atención en estos casos.
Este sistema analiza tomografías computarizadas, resonancias magnéticas y ecografías 3D para reconstruir la anatomía cardíaca pediátrica. (Nvidia)
El servicio de modelado cardíaco de CHOP utiliza MONAI, un marco de código abierto para imágenes médicas creado conjuntamente por Nvidia.
Anteriormente, a los investigadores profesionales les podía llevar hasta cuatro horas crear un modelo; ahora el proceso se puede completar en segundos, una velocidad que permite incorporarlo a la atención clínica de rutina.
El equipo del cardiólogo e investigador Matthew Jolley desarrolló SlicerHeart, una extensión del programa de código abierto 3D Slicer para visualizar, segmentar y analizar imágenes médicas tridimensionales.
Con la herramienta, el hospital comenzó a crear modelos de válvulas y corazones pediátricos utilizando diferentes tecnologías de imágenes.
Los modelos de inteligencia artificial pueden evaluar qué dispositivo es mejor para el corazón de un niño antes de la cirugía. Reuters/Dado Ruvic/Ilustración/Foto de archivo
Utilizando MONAI Label y la implementación Auto3DSeg de Nvidia, el equipo utilizó pares de imágenes y modelos previos para entrenar la red de segmentación. Según Jolley, los resultados cumplen con los mismos estándares de calidad que un profesional capacitado, pero en sólo segundos.
«El aprendizaje automático se ha convertido en una rutina. Simplemente recopilamos de 10 a 20 pares de imágenes y modelos, entrenamos el modelo y comenzamos a aplicarlo», dijo el cardiólogo e investigador.
El próximo objetivo es predecir qué sucederá cuando el dispositivo se coloque dentro del corazón. Con este fin, CHOP colabora con NVIDIA y la comunidad de código abierto para utilizar Newton y el marco Python NVIDIA Warp para la simulación de entidades.
La aceleración de GPU puede reducir las simulaciones que tardan hasta cuatro horas en ejecutarse cada noche o que se ejecutan en varias configuraciones a un proceso casi instantáneo. Luego, los médicos pueden comparar cómo se adaptan los diferentes dispositivos a la anatomía de cada paciente y tomar una decisión el mismo día.
El CEO de Nvidia, Jensen Huang, recomienda a los estudiantes incorporar el uso de la inteligencia artificial desde el inicio de su preparación académica. Reuters/Carlos Barría
El CEO de Nvidia, Jensen Huang, recomienda que los jóvenes empiecen a aprender a utilizar la inteligencia artificial desde el inicio de la formación.
El empresario dijo que aprender inteligencia artificial implica más que solo programar o aprender robótica. También requiere comprender cómo utilizar modelos para resolver problemas reales, automatizar tareas y desarrollar herramientas. Huang compara esta habilidad con las ventajas que conlleva dominar las computadoras al comienzo de la informática personal.
Es probable que la automatización afecte los empleos en ventas, servicio al cliente, ingeniería de software y asistencia jurídica, especialmente entre los más jóvenes. Para Huang, formular instrucciones precisas a la inteligencia artificial requiere experiencia, que será clave.
