IA, modelagem 3D e simulação transformam o planejamento de cirurgias cardíacas pediátricas
Tecnologia desenvolvida com ferramentas open source permite criar modelos digitais personalizados do coração em segundos e avança para simulações de dispositivos médicos
A combinação de inteligência artificial, modelagem tridimensional e simulação física está criando novas possibilidades para o planejamento e o tratamento de crianças com cardiopatias congênitas. A aplicação desenvolvida no Children’s Hospital of Philadelphia (CHOP), nos Estados Unidos, utiliza ferramentas de código aberto para transformar exames médicos em modelos digitais individualizados do coração e avançar para a simulação de procedimentos e dispositivos antes da intervenção.
O trabalho foi destaque em publicação oficial da NVIDIA , intitulada “Heart of the Matter: How a Major Children’s Hospital Uses Open Source NVIDIA AI for Cardiac Care”, publicada em 15 de setembro de 2026 pela jornalista Isha Salian.
De exames médicos a um coração digital
O fluxo desenvolvido no CHOP parte de exames que já fazem parte da rotina clínica, como tomografias computadorizadas (CT), ressonâncias magnéticas (MRI) e ultrassonografias tridimensionais.
A partir dessas imagens, ferramentas de inteligência artificial realizam a segmentação das estruturas cardíacas e ajudam a construir um modelo tridimensional específico para cada paciente.
Um dos principais componentes tecnológicos utilizados é o MONAI (Medical Open Network for AI), framework open source voltado à inteligência artificial aplicada à análise de imagens médicas. A utilização de ferramentas como MONAI Label e Auto3DSeg permite automatizar etapas que anteriormente dependiam de trabalho manual altamente especializado.
De acordo com a publicação da NVIDIA, um processo que anteriormente poderia exigir aproximadamente quatro horas de trabalho de um pesquisador especializado passou a ser realizado em questão de segundos.
A mudança é particularmente relevante na cardiologia pediátrica. Crianças com cardiopatias congênitas podem apresentar anatomias extremamente diferentes umas das outras, tornando difícil aplicar uma solução padronizada para todos os pacientes.
Como explica o cardiologista e pesquisador Matthew Jolley, do CHOP, existe um desafio fundamental: de um lado está uma criança com uma anatomia única; do outro, dispositivos médicos desenvolvidos para atender populações maiores. O objetivo da modelagem é justamente permitir compreender previamente como determinada solução poderá se adaptar à anatomia daquele paciente.
SlicerHeart: transformando imagens em modelos cardíacos
Um dos projetos centrais dessa iniciativa é o SlicerHeart, desenvolvido a partir do ecossistema open source do 3D Slicer.
O SlicerHeart amplia as capacidades da plataforma para aplicações cardiovasculares, permitindo trabalhar com visualização, segmentação e análise de imagens médicas, incluindo modelos tridimensionais do coração.
O desenvolvimento é liderado pelo Jolley Lab, ligado ao Children's Hospital of Philadelphia, sob orientação de Matthew Jolley.
A iniciativa também conta com a colaboração de pesquisadores e desenvolvedores de diferentes instituições. Entre os nomes diretamente associados a esse ecossistema estão Stephen Aylward, pesquisador da NVIDIA e colaborador do Jolley Lab; Jalaj Maheshwari, do Jolley Lab; Paul Segars, da Duke University; e Andras Lasso, da Queen's University.
A participação de Stephen Aylward é especialmente relevante. Em publicação recente no LinkedIn, o pesquisador destacou a colaboração com Matthew Jolley e o Jolley Lab e informou que o trabalho está sendo acompanhado como código open source dentro do projeto MONAI.
Da visualização para a simulação
O avanço tecnológico não se limita à construção de modelos tridimensionais.
A próxima etapa consiste em utilizar esses modelos para simular o comportamento de dispositivos médicos dentro do coração de cada paciente.
É nesse ponto que entram tecnologias como NVIDIA Warp e Newton.
O Warp é um framework desenvolvido pela NVIDIA para computação e simulação física acelerada por GPU. Já o Newton é um mecanismo de física open source construído sobre o Warp e voltado à realização de simulações físicas.
No contexto do CHOP, essas tecnologias estão sendo estudadas para simular, por exemplo, como dispositivos utilizados para fechar defeitos cardíacos podem se comportar quando implantados em uma anatomia específica.
Segundo a publicação da NVIDIA, a intenção é reduzir simulações que poderiam levar até quatro horas — ou até mesmo uma noite inteira quando são avaliadas várias configurações — para resultados próximos do tempo real.
O objetivo, portanto, é passar de uma pergunta essencialmente visual — “como é o coração deste paciente?” — para uma questão preditiva: “como determinado dispositivo ou procedimento poderá se comportar neste coração específico?”
Um ecossistema internacional de código aberto
O projeto também chama atenção pela quantidade de tecnologias e instituições envolvidas.
Além do CHOP e da NVIDIA, o ecossistema reúne projetos como:
MONAI – inteligência artificial para imagens médicas;
3D Slicer – plataforma open source para visualização e análise de imagens médicas;
SlicerHeart – ferramentas específicas para modelagem cardíaca;
NVIDIA Warp – simulação física acelerada por GPU;
Newton – mecanismo open source de física;
OpenUSD – padrão aberto para descrição e integração de cenas 3D;
NVIDIA Omniverse – plataforma utilizada para integração de dados, simulação e visualização;
SimVascular – plataforma de modelagem e simulação cardiovascular;
FEBio – plataforma de simulação de biomecânica;
MFEM – biblioteca open source para elementos finitos.
O próprio Jolley Lab destacou que o desenvolvimento é resultado de uma comunidade que reúne academia, indústria e projetos open source, permitindo que diferentes grupos contribuam para a construção das ferramentas.
Pesquisadores e instituições envolvidos
Entre os participantes e colaboradores relacionados ao desenvolvimento e ao ecossistema apresentado pela NVIDIA estão:
Children's Hospital of Philadelphia (CHOP) / Jolley Lab
Matthew Jolley, MD – cardiologista e pesquisador responsável pelo Jolley Lab;
Jalaj Maheshwari – pesquisador associado ao Jolley Lab.
NVIDIA
Stephen Aylward, PhD – pesquisador da NVIDIA e colaborador do projeto;
Mikael Brudfors – pesquisador da NVIDIA citado entre os colaboradores do pipeline de simulação fisiológica;
Przemyslaw Korzeniowski – pesquisador ligado ao desenvolvimento das capacidades de simulação física médica da NVIDIA.
Duke University
Paul Segars – pesquisador envolvido no desenvolvimento do pipeline de simulação fisiológica.
Queen's University
Andras Lasso – pesquisador ligado ao desenvolvimento do 3D Slicer e do SlicerHeart.
Ansys / Synopsys Simpleware
Christoph M.
Esses pesquisadores e profissionais foram citados por Stephen Aylward como parte da colaboração que permitiu levar dados de uma tomografia até uma simulação fisiológica em ambiente computacional.
Também fazem parte desse ecossistema diversas comunidades e organizações associadas aos projetos MONAI, 3D Slicer, SlicerHeart, SimVascular, FEBio, Newton e MFEM. O Jolley Lab destaca que o desenvolvimento não é resultado de uma única instituição, mas de uma rede internacional de pesquisadores, engenheiros, desenvolvedores e financiadores.
Um caso que demonstra o potencial da tecnologia
Entre os exemplos apresentados pela NVIDIA está o caso de uma criança que já havia passado por duas tentativas malsucedidas de reparação cardíaca.
A dificuldade estava relacionada à localização do defeito cardíaco. A construção de um modelo tridimensional personalizado permitiu que a equipe visualizasse a anatomia de maneira mais detalhada. Na tentativa seguinte, o reparo foi realizado com sucesso.
O caso ilustra uma das principais propostas da tecnologia: transformar exames bidimensionais complexos em uma representação tridimensional que permita aos profissionais compreender melhor a anatomia antes de entrar no centro cirúrgico ou no laboratório de cateterismo.
Mais de 20 hospitais pediátricos
A tecnologia também não está restrita ao CHOP.
Segundo a NVIDIA, mais de 20 hospitais pediátricos nos Estados Unidos já possuem programas de modelagem cardíaca. O Boston Children's Hospital, por exemplo, utiliza modelagem em mais da metade de suas cirurgias cardíacas, chegando a aproximadamente 500 casos por ano, enquanto o CHOP projeta alcançar cerca de 200 casos modelados em 2026.
Esse movimento aponta para uma mudança na utilização da modelagem 3D na medicina: de uma ferramenta predominantemente experimental ou educacional para um recurso integrado ao planejamento clínico.
O próximo passo: o “gêmeo digital” do coração
A integração entre IA, imagens médicas, modelagem 3D, simulação física e realidade virtual abre caminho para algo ainda mais sofisticado: o desenvolvimento de gêmeos digitais médicos.
Nesse cenário, o modelo digital não representa apenas a anatomia do paciente. Ele pode incorporar propriedades físicas, dados fisiológicos e simulações capazes de estimar como tecidos e dispositivos poderão interagir.
O trabalho desenvolvido pelo Jolley Lab já foi apresentado dentro do contexto de Digital Twins, inclusive em iniciativas envolvendo NVIDIA Omniverse. Em uma publicação anterior, Stephen Aylward descreveu um pipeline que parte de uma tomografia computadorizada e chega a uma simulação fisiológica executada no Omniverse.
A perspectiva é que, no futuro, equipes médicas possam explorar virtualmente diferentes possibilidades antes de realizar uma intervenção, avaliando alternativas de dispositivos e procedimentos de maneira personalizada.
Open source como acelerador da inovação médica
Um dos aspectos mais relevantes do projeto é que grande parte da infraestrutura tecnológica está baseada em software open source.
Essa abordagem permite que universidades, hospitais, pesquisadores e empresas possam acessar, adaptar e ampliar as ferramentas existentes, criando aplicações específicas para problemas que dificilmente seriam atendidos por soluções comerciais padronizadas.
No caso das cardiopatias congênitas, essa característica ganha importância porque a anatomia dos pacientes pode apresentar variações extremamente específicas.
O projeto do CHOP demonstra, portanto, uma convergência entre inteligência artificial, computação de alto desempenho, imagens médicas, engenharia biomédica, simulação física e ciência aberta.
Mais do que simplesmente criar uma imagem tridimensional do coração, a iniciativa busca construir uma infraestrutura computacional capaz de aproximar a medicina de um modelo em que cada procedimento possa ser planejado e testado digitalmente de acordo com as características individuais de cada paciente.
Fonte
NVIDIA Blog – “Heart of the Matter: How a Major Children’s Hospital Uses Open Source NVIDIA AI for Cardiac Care”, publicado em 15 de setembro de 2026 por Isha Salian.
Publicação de Stephen Aylward no LinkedIn sobre a colaboração com Matthew Jolley e o Jolley Lab: Ver publicação no LinkedIn
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