Avec des outils d'intelligence artificielle de Nvidia, l'Hôpital pour enfants de Philadelphie (CHOP) peut convertir des images médicales en modèles tridimensionnels du cœur des enfants en quelques secondes. La technologie vise à aider les médecins à planifier des procédures plus sûres et précises pour les patients atteints de cardiopathies congénitales.
Le système du CHOP, développé avec des outils open source de Nvidia, traite les tomodensitométries, les IRM et les échographies 3D pour reproduire l'anatomie cardiaque de chaque patient.
La technologie vise à répondre à un besoin clinique : évaluer avant une chirurgie ou une procédure par cathéter quel dispositif convient le mieux au cœur de chaque enfant.
L'entreprise technologique explique qu'environ 1 % des naissances présente une cardiopathie congénitale. Ces affections peuvent inclure des orifices entre les cavités inférieures du cœur ou des valves présentant des fuites dans la seule cavité de pompage qui maintient le patient en vie.
Dans les cas de défauts complexes du septum ventriculaire, qui sont des orifices entre les cavités inférieures du cœur, le CHOP utilise déjà la modélisation de manière routinière avant d'opérer.
L'un des premiers cas a montré son utilité : un enfant avait subi deux tentatives infructueuses de réparation car les chirurgiens ne parvenaient pas à localiser le défaut avec les méthodes traditionnelles. Le modèle 3D a clarifié l'anatomie et la réparation a réussi du premier coup.
Le service de modélisation cardiaque du CHOP utilise MONAI, un framework open source pour les images médicales créé conjointement par Nvidia.
Auparavant, un chercheur spécialisé pouvait mettre jusqu'à quatre heures à produire un modèle ; désormais, le processus peut être achevé en quelques secondes, avec une vitesse qui permet de l'intégrer aux soins cliniques habituels.
L'équipe du cardiologue et chercheur Matthew Jolley a développé SlicerHeart, une extension du programme open source 3D Slicer pour visualiser, segmenter et analyser des images médicales tridimensionnelles.
Avec cet outil, l'hôpital a commencé à créer des modèles de cœurs et de valves pédiatriques à partir de différentes techniques d'imagerie diagnostique.
Grâce à MONAI Label et à l'implémentation Auto3DSeg de Nvidia, l'équipe a entraîné des réseaux de segmentation avec des paires d'images et des modèles précédents. Selon Jolley, le résultat atteint le même standard de qualité qu'un professionnel qualifié, mais en quelques secondes.
« L'apprentissage automatique est devenu une routine. Nous réunissons à peine entre 10 et 20 paires d'images et de modèles, nous entraînons un modèle et nous commençons à l'appliquer », a déclaré le cardiologue et chercheur.
L'objectif suivant est d'anticiper ce qui se passera lorsqu'un dispositif sera placé dans le cœur. À cette fin, CHOP collabore avec NVIDIA et la communauté open source pour des simulations physiques via Newton et le framework Python NVIDIA Warp.
L'accélération par GPU pourrait réduire des simulations nécessitant jusqu'à quatre heures, ou une exécution nocturne pour plusieurs configurations, à un processus proche du temps réel. Ainsi, les médecins pourraient comparer comment différents dispositifs s'ajustent à l'anatomie de chaque patient avant de prendre une décision le jour même.
Jensen Huang, directeur général de Nvidia, a recommandé aux jeunes d'apprendre à utiliser l'intelligence artificielle dès le début de leur formation.
Selon l'entrepreneur, apprendre l'IA n'implique pas seulement de programmer ou d'étudier la robotique, mais de savoir employer des modèles pour résoudre des problèmes réels, automatiser des tâches et développer des outils. Huang a comparé cette compétence à l'avantage qu'offrait la maîtrise des ordinateurs au début de l'informatique personnelle.
L'automatisation pourrait affecter les postes de vente, le service client, l'ingénierie logicielle et l'assistance juridique, en particulier chez les jeunes. Pour Huang, formuler des instructions précises à une IA nécessite de l'expérience et sera clé.
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