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La aproximación gemela de Digitaces para la cardiología abre nuevas posibilidades en diagnósticos clínicos

Usando el tratamiento de la imagen matemático, los científicos en la cooperación de la investigación de BioTechMed-Graz han encontrado una manera de crear a gemelos digitales de corazones humanos. El método abre totalmente nuevas posibilidades en diagnósticos clínicos.

Aunque las opciones del tratamiento estén perfeccionando constante, las enfermedades cardiovasculares siguen siendo una de las causas de la muerte más frecuentes en Europa. El éxito del tratamiento varía de paciente al paciente y depende del retrato clínico individual, como tablón de Gernot, investigador en el instituto de la biofísica en la universidad médica de Graz explica usando un ejemplo: “Por ejemplo, la terapia de los marcapasos no es acertada en el cerca de 30 por ciento de los pacientes cardiacos que han tenido marcapasos implantados para la resincronización mecánica del latido del corazón.”

Para poder eliminar tales intervenciones por adelantado, el tablón ha desarrollado un modelo de ordenador así como los matemáticos Gundolf Haase y Kristian Bredies de la universidad de Graz y del hoyo de Thomas del informático del instituto de la computador Vision y de la representación en la Universidad Tecnológica de Graz, respectivamente, con la cual los doctores pueden pre-simular la terapia óptima y perfeccionan dramáticamente el éxito del tratamiento.

Modelos unos por de Digitaces

Los investigadores utilizan datos diagnósticos de MRI, de ECG y de otros exámenes del corazón de la persona que se tratará. Los algoritmos de la proyección de imagen juntaron una imagen digital del corazón del paciente de este material de los datos. Este modelo modificado para requisitos particulares ofrece final una gran cantidad de información que ayude a entender el retrato clínico individual y a ejecutarse a través de diversos decorados terapéuticos.

El hoyo de Thomas explica el reto detrás de él: “Para simular tal latido del corazón en la computador, usted tiene que calcular millones de variables. Esto requiere los procedimientos matemáticos complejos, los algoritmos especiales y el hardware especial que pueden realizar mil millones de acciones que calculan por segundo.”

El método es pronto para usar

El método desarrollado es tan sofisticado y automatizado que los gemelos digitales anatómico correctos de corazones pacientes pueden ser producidos ya rutinario en una fijación clínica. En un paso siguiente, los investigadores quieren perfeccionar más lejos la tecnología y habilitar el ajuste completamente automático de todos los aspectos funcionales del latido del corazón.

Esto requiere otros esfuerzos en la investigación básica, especialmente en esas áreas del aprendizaje de máquina y la inteligencia artificial (AI) que permiten un alto nivel de personalización.”

Tablón de Gernot, investigador, instituto de la biofísica, universidad médica de Graz

Foco en el revelado adicional

Una aproximación muy prometedora se basa en los últimos métodos del AI para el mando óptimo y los focos en la propagación de onda en el corazón, que es controlado por la alineación de las fibras de músculo cardíaco. El consorcio quiere ejecutar esta aproximación en cooperación con Cardiocentro Ticinio (centro para la cardiología de ayuda de computadora, Lugano) en un nuevos proyecto e intento de investigación para incorporar los “elementos de mando” en el modelo usando técnicas de aprendizaje de máquina de una manera tal que el latido del corazón simulado venga tan cerca como sea posible al latido del corazón real.

Los primeros estudios clínicos de la validación son con objeto de 2021 en cooperación con Daniel Scherr de la división de cardiología en la universidad médica de Graz. El tablón y el hoyo asumen que los prototipos usables de un corazón gemelo digital completo automatizado se pueden probar clínico ya en 2022. La tecnología de la simulación en la cual se basa el método está siendo distribuida por el NumeriCor de lanzamiento Graz-basado y es utilizada ya por las compañías médicas de cabeza de la tecnología en el sector del R&D.