In de VS wordt met behulp van machine learning en AI gewerkt aan de ontwikkeling van interactieve 3D- en 4D-modellen van het hart die de pre-operatieve planning van complexe hart- en kankeroperaties moeten verbeteren. Volgens de initiatiefnemer, kindercardioloog Matthew Bramlet, kan AI de manier waarop chirurgen zich voorbereiden op het opereren van patiënten met complexe problemen verbeteren.
Matthew Bramlet MD is kindercardioloog aan het University of Illinois College of Medicine in Peoria. Hij heeft zich gespecialiseerd in congenitale cardiale MRI. Zijn Advanced Imaging and Modeling (AIM)-lab in het Jump Trading Simulation & Education Center is gericht op de vertaling van medische beelden in 3D- en 4D-interactieve modellen (voor 3D-printen voor virtual reality) om te helpen bij de preoperatieve planning van complexe hart- en kankergevallen.
4D VR-weergave van het hart
Het hart is een bijzonder uniek orgaan omdat de vorm verandert wanneer het uitzet en samentrekt om bloed door het lichaam te pompen. De veranderende vorm van het kloppende hart wordt een probleem wanneer de hartspier abnormaal groeit en zijn eigen vermogen belemmert om bloed uit het hart te pompen. Er bestaat momenteel geen technologie waarmee een chirurg deze 4D, dynamische obstructie kan bekijken. Om de obstructie te verlichten moet een deel van de hartspier chirurgisch verwijderd worden.
Om te bepalen welk spierweefsel verwijderd moet worden, zijn chirurgen nu nog afhankelijk van jarenlange ervaringen die opgedaan zijn tijdens eerdere ingrepen. Daarvoor bestaat nu dus nog geen technologie en dat is wat kindercardioloog Bramlet wil veranderen. In zijn lab werkt hij met zijn team aan een oplossing waarmee chirurgen straks de beschikking krijgen over een 4D VR-weergave van het kloppende hart van de patiënt.
Hoewel deze ontwikkeling, en de oplossing waar in de VS aan gewerkt wordt, nieuw is, worden 3D en VR al langer ingezet bij de voorbereiding op een hartoperatie. Begin vorig jaar meldde het Erasmus MC bijvoorbeeld dat daar gewerkt werd aan de ontwikkeling van nieuwe methoden voor een betere voorbereiding op hartoperaties bij kinderen. In die ontwikkeling werd ook gebruik gemaakt wordt van 3D-modellen en virtual reality.
Preoperatieve planning
De oplossing moet chirurgen in staat stellen om virtueel het kloppende hart van hun patiënt te bekijken, waarbij de obstructie in 4D wordt weergegeven. Zo krijgen ze de beschikking over een nieuwe preoperatieve analysetool. Dankzij de multidimensionale weergave kunnen chirurgen zich richten op de structuren van het hart, delen uitvergroten en een veel beter zicht krijgen op de anatomie.
Dr. Bramlet zegt dat nieuwe AI-ondersteunde software een geschaalde oplossing kan bieden voor chirurgen overal ter wereld. “De meest directe impact zal niet het 4D-hart zijn. De impact op grotere schaal zal de schaalbaarheid zijn van hoe elk programma modellen kan creëren voor pre-chirurgische planning; 3D geprint of voor VR met deze technologie.”
Dit machine learning-project is mogelijk gemaakt door de langetermijninvestering van Jump Simulation in het delen van 3D-inzichten. Sinds 2014 heeft Jump 3D-modellen van aangeboren hartaandoeningen bijgedragen aan de 3D-database van Dr. Fauci bij de NIH. Deze bibliotheek met geannoteerde 3D-modellen biedt de rijke dataset van ruw materiaal die nodig is voor machinaal geleerde inzichten in geautomatiseerde segmentatie van patiëntspecifieke 3D-modellen.
