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Mesurer la dynamique du stress cardiaque à long terme avec les données d’une montre intelligente

Publié le

Un nouveau cadre informatique de « jumeaux numériques » capture les forces artérielles personnalisées sur plus de 700 000 battements cardiaques à l’aide des données d’une montre intelligente pour mieux prédire les risques de maladie cardiaque et crise cardiaque.

Crise cardiaque – photo d’illustration. Crédit image : Pixabay (licence Free Pixabay)

Les ingénieurs biomédicaux de l’Université Duke ont développé une méthode utilisant les données d’appareils portables tels que les montres intelligentes pour imiter numériquement les battements cardiaques d’une semaine entière d’un individu. Le disque précédent ne couvrait que quelques minutes.

Appelée Cadre de cartographie hémodynamique longitudinale (LHMF), cette approche crée des « jumeaux numériques » du flux sanguin d’un patient spécifique pour évaluer ses caractéristiques 3D. Cette avancée constitue une étape importante vers l’amélioration de l’étalon-or actuel en matière d’évaluation des risques de maladie cardiaque ou de crise cardiaque, qui utilise des instantanés d’un instant donné – une approche difficile pour une maladie qui progresse sur des mois, voire des années.

La recherche a été menée en collaboration avec des informaticiens du Lawrence Livermore National Laboratory et a été publiée le 15 novembre 2023 lors de la Conférence internationale sur le calcul, la mise en réseau, le stockage et l’analyse haute performance (SC23). La conférence est la principale conférence mondiale dans le domaine du calcul haute performance.

« Modéliser le flux sanguin 3D d’un patient, ne serait-ce qu’un seul jour, prendrait un siècle de temps de calcul sur les meilleurs superordinateurs actuels », a déclaré Cyrus Tanade, doctorant au laboratoire de Amanda Randlesprofesseur agrégé Alfred Winborne et Victoria Stover Mordecai de sciences biomédicales à Duke.

« Si nous voulons capturer la dynamique du flux sanguin sur de longues périodes, nous avons besoin d’une solution qui change de paradigme dans la façon dont nous abordons les simulations personnalisées en 3D. »

Une montre intelligente - photo d'illustration.Une montre intelligente - photo d'illustration.

Une montre connectée – photo d’illustration. Crédit image : Al Amin Mir via Unsplash, licence gratuite

Au cours de la dernière décennie, les chercheurs ont progressé régulièrement vers une modélisation précise des pressions et des forces créées par le sang circulant à travers la géométrie vasculaire spécifique d’un individu. Randles, l’un des leaders dans le domaine, a développé un progiciel appelé HARVEY pour relever ce défi en utilisant les supercalculateurs les plus rapides du monde.

L’une des utilisations les plus communément acceptées de ces jumeaux numériques coronariens consiste à déterminer si un patient doit ou non recevoir un stent pour traiter une plaque ou une lésion. Cette méthode informatique est beaucoup moins invasive que l’approche traditionnelle consistant à enfiler une sonde sur un fil guide dans l’artère elle-même.

Bien que cette application ne nécessite qu’une poignée de simulations de battements cardiaques et fonctionne pour un seul instantané dans le temps, l’objectif du domaine est de suivre la dynamique de la pression sur des semaines ou des mois après qu’un patient quitte l’hôpital. Cependant, pour obtenir ne serait-ce que 10 minutes de données simulées sur le cluster informatique du groupe Duke, ils ont dû le verrouiller pendant quatre mois.

« De toute évidence, ce n’est pas une solution viable pour aider les patients en raison des coûts informatiques et des exigences de temps », a déclaré Randles. « Imaginez que cela prend trois semaines pour simuler le temps qu’il fera demain. Au moment où vous prédisez une tempête de pluie, l’eau sera déjà asséchée.

Pour pouvoir appliquer cette technologie à des personnes réelles sur le long terme, les chercheurs doivent trouver un moyen de réduire la charge de calcul. Le nouvel article présente le cadre de cartographie hémodynamique longitudinale, qui réduit ce qui prenait près d’un siècle de temps de simulation à seulement 24 heures.

« La solution consiste à simuler les battements cardiaques en parallèle plutôt que séquentiellement en divisant la tâche entre de nombreux nœuds différents », a déclaré Tanade. « Classiquement, les tâches sont découpées spatialement grâce au calcul parallèle. Mais ici aussi, ils sont brisés dans le temps.

Par exemple, on pourrait raisonnablement supposer que les spécificités d’un flux coronarien à 10h00 un lundi auront probablement peu d’impact sur le flux à 14h00 un mercredi.

Cela a permis à l’équipe de développer une méthode permettant de simuler avec précision différentes périodes de temps simultanément et de les reconstituer. Cette répartition a rendu les éléments suffisamment petits pour être simulés à l’aide de systèmes de cloud computing comme Amazon Web Services plutôt que de nécessiter des superordinateurs à grande échelle.

Pour tester le cadre de cartographie, les chercheurs ont utilisé des méthodes éprouvées pour simuler 750 battements cardiaques – environ 10 minutes de temps biologique – avec le temps de calcul alloué au laboratoire sur le cluster informatique de Duke.

En utilisant des données continues sur la fréquence cardiaque et l’électrocardiographie provenant d’une montre intelligente, il a produit un ensemble complet de biomarqueurs 3D du flux sanguin qui pourraient être corrélés à la progression de la maladie et aux événements indésirables. Il a fallu quatre mois pour le terminer et a dépassé le record existant d’un ordre de grandeur.

Ils ont ensuite comparé ces résultats à ceux produits par le LHMF fonctionnant sur Amazon World Services et Summit, un système du laboratoire national d’Oak Ridge, en quelques heures seulement. Les erreurs étaient négligeables, prouvant que LHMF pouvait fonctionner sur une échelle de temps utile.

L’équipe a ensuite affiné le LHMF en introduisant une méthode de regroupement, réduisant davantage les coûts de calcul et leur permettant de suivre la force de friction du sang sur les parois des vaisseaux – un biomarqueur bien connu des maladies cardiovasculaires – pendant plus de 700 000 battements cardiaques, soit une semaine de continu. activité.

Ces résultats ont permis au groupe de créer une carte hémodynamique longitudinale personnalisée, montrant comment les forces varient au fil du temps et le pourcentage de temps passé dans divers états vulnérables.

« Les résultats différaient considérablement de ceux obtenus sur un seul battement de coeur », a déclaré Tanade. « Cela démontre que la capture des mesures longitudinales du flux sanguin fournit des nuances et des informations qui ne seraient autrement pas perceptibles avec l’approche de référence précédente. »

« Si nous pouvons créer une carte temporelle des contraintes murales dans des zones critiques comme l’artère coronaire, nous pourrions prédire le risque qu’un patient développe l’athérosclérose ou la progression de telles maladies », a ajouté Randles. « Cette méthode pourrait nous permettre d’identifier les cas de maladies cardiaques beaucoup plus tôt qu’il n’est actuellement possible de le faire. »

CITATION : « Cloud Computing pour permettre des cartes hémodynamiques longitudinales portables. » Cyrus Tanade, Emily Rakestraw, William Ladd, Erik Draeger, Amanda Randles. SC ’23 : Actes de la Conférence internationale sur le calcul, les réseaux, le stockage et l’analyse haute performance. Novembre 2023. Numéro d’article : 82, pages 1 à 14. DOI : 10.1145/3581784.3607101

Source: université de Duke

Publié à l’origine dans The European Times.

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