心血管疾病:新的计算机模型改善治疗

生物技术医学-格拉茨研究合作组织的科学家们利用数学图像处理技术，找到了一种从人类心脏创造数字双胞胎的方法。这种方法为临床诊断开辟了全新的可能性。

虽然治疗方法不断改善，但心血管疾病仍然是欧洲最常见的死亡原因之一。格拉茨医科大学生物物理研究所的研究人员格诺特·普兰克举例说明，这种治疗方法的成功与否取决于每个病人的临床情况。“例如，心脏起搏器治疗在大约30%植入心脏起搏器以机械同步心跳的心脏病人中并不成功。”

为了能够提前排除这种干预，普兰克开发了a计算机模型与来自格拉茨大学的数学家冈道夫·哈斯和克里斯蒂安·布迪兹以及来自格拉茨理工大学计算机视觉与表征研究所的计算机科学家托马斯·波克一起，医生们可以预先模拟出最佳的治疗方案，并显著提高治疗的成功程度。

数字一对一的模式

研究人员使用的诊断数据来自MRI，心电图和其他心脏检查患者的治疗。成像算法将这些数据材料整合成患者心脏的数字图像。这种定制的模型最终提供了丰富的信息，有助于理解个体的临床情况，并运行各种治疗方案。
Thomas Pock解释了这背后的挑战:“要在计算机上模拟这样的心跳，你必须计算数百万个变量。这需要复杂的数学程序、特殊的算法和特殊的硬件，这些硬件可以每秒执行数十亿次计算操作。”

方法可以使用了

开发的方法是如此复杂和自动化，解剖正确的数字双胞胎病人的心脏已经可以在临床环境常规生产。下一步，研究人员希望进一步改进这项技术，使心跳的所有功能都能实现全自动调节。“这需要基础研究的进一步努力，特别是在机器学习和人工智能(人工智能)允许高度的个性化，”波克解释说。

专注于进一步发展

一个非常有前途的方法是基于最新的人工智能最优控制方法，并专注于由心脏肌肉纤维排列控制的波在心脏中的传播。该联盟希望与合作伙伴共同实施这种方法Cardiocentro Ticinio(计算机辅助心脏病学中心，卢加诺)在一个新的研究项目中，试图利用机器学习技术将控制元素整合到模型中，使模拟的心跳尽可能接近真实的心跳。

首批临床验证研究将于2021年与格拉茨医科大学心脏病学部的丹尼尔·谢尔(Daniel Scherr)合作进行。普兰克和波克假设这是一个可用于临床的全自动数字孪生模型心最早可以在2022年进行测试。该方法所基于的模拟技术已经由以格拉茨为基础的初创公司NumeriCor分发，并被研发部门的领先医疗技术公司使用。

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