Предотвращение сердечно-сосудистых заболеваний с помощью ИИ

Увлечение технологиями
Предотвращение сердечно-сосудистых заболеваний с помощью ИИ

21.11.2025

Источник: Мюнхенский университет прикладных наук.

3 мин. Время чтения

Провайдеры по теме

В разделе «Увлечение технологиями» наше дочернее издание «Практика строительства» каждую неделю представляет впечатляющие научно-исследовательские проекты. Сегодня: Как предотвратить болезни сердца с помощью искусственного интеллекта (ИИ).

Сердечно-сосудистые заболевания являются самой распространенной причиной смерти в Германии. Ежегодно более 300 000 человек умирают от сердечно-сосудистых заболеваний, таких как сердечные приступы, инсульты, сердечные аритмии или высокое кровяное давление. «Причины этих заболеваний, вероятно, часто многофакторны: существует множество взаимодействий, например, между артериальным давлением, формой и функцией сердечной мышцы и сердечных клапанов. Эти сложные взаимосвязи трудно исследовать на живых пациентах», — объясняет Людвиг Вагмюллер.

Инженер-механик разработал персонализированную компьютерную модель пульсирующей сердечно-сосудистой системы в своей докторской диссертации в Мюнхенском университете прикладных наук (HM). Это должно позволить в будущем анализировать поведение сердца без инвазивных диагностических процедур.

Предыдущие симуляции часто были медленными и неэффективными.

Предыдущие симуляции были, с одной стороны, слишком медленными для этого, а с другой стороны, их можно было лишь сложным образом адаптировать к требованиям конкретного пациента. «Суперкомпьютерам потребовалось несколько часов, чтобы вычислить и визуализировать одиночный пульс», — объясняет Вагмюллер.

Совместно со специалистами по моделированию факультета машиностроения, автомобилестроения и авиастроения HM и Технического университета Мюнхена (ТУМ) он спроектировал с помощью К-Методы создают новый тип модели сердца: она может воспроизводить геометрию, специфичную для пациента, в мельчайших деталях, но при этом требует меньше компьютерной мощности, чем традиционное моделирование.

Считайте быстрее с искусственным интеллектом

Хитрость: «Мы используем комбинацию статистических методов и искусственного интеллекта. Такой подход гарантирует, что моделирование требует меньше вычислительного времени», — говорит докторант. «Модель уменьшенного заказа» играет здесь важную роль. Такие сокращенные модели менее сложны, чем классическое моделирование, но достигают высокой степени согласованности, когда учитываются основные характеристики, а также значительно более энергоэффективны. Впервые исследователи смогли идентифицировать и математически описать типичные паттерны сердечного движения у пациентов с разной геометрией.

Цифровой двойник среднего сердца

Новая модель сердца основана на реальных данных живых пациентов. Используя семьдесят анонимных наборов данных МРТ, Вагмюллеру удалось смоделировать цифрового двойника среднего сердца, включая его отклонения. Затем это было обучено – также с использованием анонимных данных МРТ.

Результатом является пульсирующая цифровая сердечно-сосудистая система, которую можно использовать для картирования и прогнозирования основных физических процессов. Этот цифровой двойник могут быть настроены с использованием конкретных данных.

Модель на пути к клинической практике

«Сочетание уменьшенных моделей, ускоряющих моделирование, и изменяемой геометрии, позволяющей индивидуализировать, открывает совершенно новые применения для технологии моделирования», — подводит итог Его Величество профессор Маркус Гиттерле с факультета машиностроения, автомобилестроения и авиастроения, который руководил проектом вместе с Его Величеством профессором Майклом Вибмером.

Цифровой двойник позволяет получить долгосрочное представление о пульсирующей сердечно-сосудистой системе. Одна из мечтаний исследователей на будущее — визуализация и тестирование хирургических процедур: «Цифровой двойник постоянно совершенствуется. Таким образом, однажды, возможно, станет возможным определить, будет ли запланированная операция иметь желаемый успех перед процедурой на открытом сердце», — добавляет Вибмер.

Проект SmartHeart финансируется Министерством науки и искусства Баварии совместно с партнерами проекта AdjuCor. ГмбХ а также профессор, доктор технических наук. Майкл В. Джи из Технического университета Мюнхена реализован.

(ID:50615259)