如果医生在进入手术室之前就能确定心脏健康状况会怎样？在肯尼索州立大学，研究人员正在使用人工智能实现这一目标，改变心脏病的诊断与治疗方法。
由南方理工工程与工程技术学院机械工程助理教授石磊领导的这项522,695美元项目，获得美国国立卫生研究院资助，研究如何将生成式人工智能与生物力学心脏建模相结合，以改善心脏病的诊断与治疗。
该研究专注于分析心脏的3D医学图像，并使用人工智能预测其功能。传统的心脏建模依赖于将心脏分割成数百万个小元素的计算方法，需要大量的处理时间。石磊的方法使用经过数千次模拟训练的人工智能几乎即时复制这些计算，使系统能够在极短时间内从原始医学图像转向功能分析。
"传统上，这类模拟可能需要数小时甚至数周才能完成，"石磊说。"使用人工智能，我们可以将时间缩短至毫秒级，同时保持准确性。"
该项目的核心是一个将标准医学扫描（如CT或MRI图像）转换为患者心脏详细计算模型的过程。这些模型超越了可视化，使研究人员能够模拟心脏如何运动、组织的硬度以及每次心跳时应力的集中位置。
对石磊而言，目标是创建反映每个人独特特征的患者特异性模型。这项工作反映了肯尼索州立大学将工程原理应用于现实世界健康挑战的更广泛努力。
"每位患者的心脏都不同，不仅在形状上，而且在硬度和内部结构上，"石磊说。"我们希望构建能够捕捉这些差异的模型，以便医生更好地了解每位患者的病情。"
这一过程的速度对患者护理具有重要意义。通过提供更快的洞察，临床医生可以做出更明智的决策，并对患者的病情做出更快的反应。
该技术还允许医生在手术前测试治疗方案。通过模拟不同的方法，医生可以评估心脏将如何反应，而不会使患者面临风险。
"医生可以虚拟改变心脏结构并测试不同的治疗方案，看看会发生什么，"石磊说。"这使他们能够在实际手术前选择最佳方案。"
该项目通过与埃默里大学的临床医生合作获得支持，他们提供医学影像数据，并帮助将模型与真实患者结果进行验证。获取这些数据仍然是该领域最重要的挑战之一，使这一合作伙伴关系对研究至关重要。
南方理工工程与工程技术学院院长劳伦斯·惠特曼表示，该项目突显了学院在工程与医疗交叉领域对创新的承诺。
"这项研究突显了跨学科合作在应对全球健康挑战中的力量，"惠特曼说。"超越当前围绕人工智能的炒作，石磊博士的方法展示了人工智能的实际应用，对个人健康产生有意义的积极影响。"
除了其临床应用外，该项目还为肯尼索州立大学的学生创造了机会。本科生研究人员正在参与数据处理和模型开发，在这一快速发展的领域中获得实践经验。
石磊表示，长期目标是创建一个完整的端到端系统，将医学影像直接连接到机械分析，使高级建模工具在临床环境中更易于使用。
"我们的目标是创建一个直接从医学图像理解心脏功能的框架，"他说。"如果我们能够快速准确地做到这一点，可以帮助医生做出更好的决策并改善患者护理。"
该研究由美国国立卫生研究院资助，项目编号1R15HL181637-01。
图片：达内尔·威尔伯恩提供
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