Cerca de 1% de todos os nascidos vivos têm algum defeito cardíaco congênito — e nenhum coração é igual ao outro. Uma criança com um furo entre as câmaras inferiores do coração, ou uma válvula com vazamento no único ventrículo que a mantém viva, precisa de um cuidado sob medida para sua anatomia exata. Historicamente, porém, os dispositivos que os cirurgiões usam quase nunca foram projetados para aquela criança específica. “Você tem uma criança única e um dispositivo de prateleira”, resume o Dr. Matthew Jolley, cardiologista do Children’s Hospital of Philadelphia (CHOP).
A resposta que o CHOP encontrou para esse descompasso é inteligência artificial de código aberto. Usando o framework de imagem médica MONAI — cofundado pela NVIDIA —, o hospital transforma tomografias, ressonâncias e ultrassons 3D em modelos anatomicamente precisos do coração em segundos. Um trabalho que antes exigia quatro horas de um pesquisador especializado agora cabe na rotina clínica.
Do laboratório ao padrão de atendimento
A jornada levou uma década. Quando Jolley chegou ao CHOP em 2015, havia ferramentas para modelar válvulas de adultos, mas quase nada para as anatomias pequenas e complexas que ele tratava. O laboratório trabalhou com a comunidade open source para construir o SlicerHeart — extensão do software 3D Slicer — e passou a treinar redes de segmentação com MONAI Label e a implementação Auto3DSeg da NVIDIA.
O resultado veio rápido. Para defeitos do septo ventricular — furos entre as câmaras inferiores —, o CHOP hoje modela rotineiramente antes da cirurgia. Num caso inicial marcante, uma criança já tinha passado por duas tentativas de reparo fracassadas, com os cirurgiões incapazes de localizar o defeito pelos métodos tradicionais. O modelo 3D esclareceu a anatomia e o reparo funcionou na primeira tentativa. “A modelagem cardíaca saiu da pesquisa e virou padrão de atendimento”, diz Jolley.
A abordagem está se espalhando. Mais de 20 hospitais infantis nos EUA hoje rodam programas de modelagem cardíaca. No Boston Children’s Hospital, a modelagem apoia mais da metade de todas as cirurgias cardíacas — cerca de 500 casos por ano. O CHOP espera chegar a ~200 casos modelados neste ano e já planeja levar as mesmas ferramentas a outras especialidades.
Simulação quase em tempo real com Newton e Warp
Visualizar o coração é só o começo. A equipe de Jolley quer saber o que acontece quando um dispositivo é implantado — antes de qualquer procedimento. É aí que entram o Newton, motor de física de código aberto construído sobre o framework Python NVIDIA Warp, e o OpenUSD para interoperabilidade 3D.
Com aceleração de GPU, essas ferramentas reduzem a simulação de dispositivos cardíacos de até quatro horas — ou uma noite inteira para múltiplas configurações — para tempo quase real. Na prática, um clínico pode comparar como diferentes dispositivos se encaixam na anatomia de uma criança e tomar decisão no mesmo dia. O hospital também desenvolve um acoplador com o NVIDIA Omniverse e gêmeos digitais, permitindo que modelos de visão-linguagem (VLMs) ajudem o clínico a consultar e interagir com a anatomia em ambiente virtual antes de agir.
Código aberto desafia a economia tradicional
Nos EUA, cerca de 2,4 milhões de pessoas vivem com doença cardíaca congênita. É uma população rara e diversa demais para atrair o investimento tradicional de fabricantes de dispositivos na escala que as famílias precisam. Nenhuma empresa sozinha construiu as ferramentas que a equipe de Jolley exige — e nenhuma instituição conseguiria sozinha.
O código aberto é o atalho. As ferramentas do SlicerHeart são gratuitas; pesquisadores de Stanford e do Boston Children’s contribuem junto com o CHOP, e um consórcio nacional de hospitais infantis está se formando para construir a próxima geração de infraestrutura compartilhada. “É uma população pequena demais para sustentar desenvolvimento comercial pela economia normal”, diz Jolley. “Mas é um problema tão importante que a comunidade de pesquisa e a filantropia estão se mobilizando.”
Para o leitor brasileiro, a lição vai além da cardiologia pediátrica: plataformas abertas como MONAI, Warp e OpenUSD permitem que um laboratório de hospital — mesmo sem o orçamento de uma big tech — acesse infraestrutura mantida em escala industrial e colabore sem barreiras. É um modelo que pode inspirar hospitais universitários e redes públicas de saúde no Brasil, onde o acesso a tecnologia de ponta costuma ser o gargalo.
Descubra mais sobre noticiAI
Assine para receber nossas notícias mais recentes por e-mail.
