Doğuştan kalp hastalıkları, hastadan hastaya değişen anatomik özellikler nedeniyle kişiye özgü değerlendirme gerektiren klinik durumlar arasında yer almaktadır. Children’s Hospital of Philadelphia (CHOP), özellikle çocuklarda görülen karmaşık kalp anatomilerinin daha ayrıntılı incelenebilmesi amacıyla açık kaynaklı yapay zeka ve üç boyutlu modelleme araçlarından yararlanmaktadır. Hastanenin geliştirdiği yaklaşım, bilgisayarlı tomografi (BT), manyetik rezonans görüntüleme (MRI) ve üç boyutlu ultrason gibi mevcut tıbbi görüntülerden hastanın kalbine özgü anatomik modeller oluşturulmasına dayanmaktadır. Böylece kalp yapılarının yalnızca görüntülenmesi değil, uygulanması planlanan tıbbi cihazların hastanın anatomisiyle nasıl etkileşime girebileceğinin işlem öncesinde değerlendirilmesi amaçlanmaktadır.
Çocuklarda kalp anatomisinin karmaşıklığı ve hastalar arasındaki farklılıklar, standart cihazların her hasta için uygun olmayabilmesine neden olabilmektedir. . CHOP kardiyoloğu ve araştırmacısı Dr. Matthew Jolley’nin ekibi, bu soruna yanıt olarak çocuk kalplerine ve kalp kapaklarına yönelik modelleme sistemleri geliştirmektedir. Ekip, 2015 yılından itibaren 3D Slicer adlı açık kaynaklı tıbbi görüntüleme yazılımının bir uzantısı olan SlicerHeart üzerinde çalışmış; farklı görüntüleme yöntemlerinden elde edilen verilerin görselleştirilmesi, segmentasyonu (tıbbi görüntülerde belirli anatomik yapıların diğer dokulardan ayrılması) ve üç boyutlu modellenmesine yönelik iş akışları oluşturmuştur. Daha önce deneyimli bir araştırmacının saatler süren çalışmasını gerektiren bu süreç, makine öğrenmesi yöntemlerinin eklenmesiyle önemli ölçüde hızlandırılmıştır.
Modelleme sürecinde NVIDIA tarafından ortak geliştirilen açık kaynaklı tıbbi görüntüleme yapay zeka çerçevesi MONAI kullanılmaktadır. MONAI Label ve NVIDIA Auto3DSeg uygulaması aracılığıyla daha önce oluşturulmuş tıbbi görüntü–model çiftlerinden yararlanılarak segmentasyon ağları eğitilmekte ve yeni görüntülerden anatomik modeller üretilebilmektedir. Kaynağa göre ,daha önce yaklaşık dört saat sürebilen model oluşturma işlemi bu yöntemlerle saniyeler içinde gerçekleştirilebilmektedir. CHOP ayrıca yalnızca anatomik görüntüleme ile sınırlı kalmayarak, NVIDIA Warp adlı Python tabanlı hesaplama çerçevesi üzerinde çalışan açık kaynaklı Newton fizik motorunu da geliştirme çalışmalarına dahil etmektedir. . Ekip, bu altyapılarla biyomekanik simülasyonları birleştirerek doku özelliklerinin ve tıbbi cihazların kalp içerisindeki mekanik etkileşimlerinin modellenmesini, farklı cihaz seçeneklerinin işlem öncesinde karşılaştırılmasını hedeflemektedir.
Sistemin klinik kullanımındaki örneklerden biri, kalbin alt odacıkları arasındaki açıklıklar olarak tanımlanan ventriküler septal defektlerin değerlendirilmesidir. CHOP, karmaşık olgularda ameliyat öncesinde üç boyutlu modellerden rutin olarak yararlanmaktadır.Yazıda aktarılan erken dönem olgulardan birinde, daha önce iki başarısız onarım girişimi geçiren bir çocuğun kalbindeki defektin yeri geleneksel yöntemlerle belirlenememiştir. Oluşturulan üç boyutlu model, anatomik yapının daha net değerlendirilmesini sağlamış ve sonraki onarım girişimi ilk denemede başarılı olmuştur. Bunun yanında MONAI tabanlı modeller, farklı yapay kalp kapaklarının hastanın kalbine nasıl uyum sağlayabileceğinin karşılaştırılabilmektedir. Simülasyonlarda kalp duvarlarında oluşan mekanik gerilimlerin incelenmesi, farklı cihazların hasta anatomisi üzerindeki etkilerinin işlem öncesinde değerlendirilmesine olanak sağlamaktadır.
CHOP, mevcut alt yapıyı SlicerHeart, Newton ve NVIDIA Warp ile bütünleştirerek kardiyak cihaz simülasyonlarında dört saate kadar sürebilen hesaplamaları gerçek zamana yakın sonuçlara taşımayı amaçlamaktadır. Ekip, kalpteki açıklıkların kapatılmasında kullanılan cihazlara yönelik Warp ve Newton tabanlı özellikleri uygulamaya başlamış olup benzer yöntemleri transkateter kalp kapaklarının simülasyonlarına da uyarlamayı hedeflemektedir. . Ayrıca SlicerHeart ile NVIDIA Omniverse tabanlı dijital ikizlerin (gerçek bir anatomik yapının veriler kullanılarak oluşturulan sanal temsili) bir araya getirilmesine yönelik çalışmalar yürütülmektedir. Açık kaynaklı OpenUSD altyapısı, farklı verilerin ve fiziksel simülasyon araçlarının hasta görüntülerinden oluşturulan simülasyonlara entegre edilmesini desteklemektedir. . Hâlihazırda ABD’de 20’den fazla çocuk hastanesi kardiyak modelleme programları yürütmekte ve bu yaklaşımın farklı merkezlerde ortak bir modelleme altyapısına dönüştürülmesine yönelik çalışmalar devam etmektedir.
Yazar: Demet Doğan
Editör: Özsu Deniz Balkaya
Referans: Salian, I. (2026, September 15). Heart of the matter: How a major children’s hospital uses open source NVIDIA AI for cardiac care. NVIDIA Blog. https://blogs.nvidia.com/blog/childrens-hospital-open-source-ai-cardiac-care/
