Arq. Bras. Cardiol. 2022; 118(2): 461-462
Fluidodinâmica Computacional (CFD) para Prever Alterações Patológicas na Aorta: Está Pronta para Uso Clínico?
Dominik Obrist
, Hendrik von Tengg-Kobligk
Este Minieditorial é referido pelo Artigo de Pesquisa "Fluidodinâmica Computacional na Avaliação do Risco Futuro de Aneurismas de Aorta Ascendente".
A modelagem computacional de problemas de fluxo complexos se beneficia de uma base já estabelecida de software de Fluidodinâmica Computacional (CFD, do inglês Computational Fluid Dynamics ) desenvolvido nas últimas décadas. O uso inicial de CFD estava limitado à pesquisa acadêmica. Atualmente, é uma ferramenta totalmente estabelecida em muitas aplicações industriais (por exemplo, automotiva, aeroespacial), embora a CFD continue sendo uma das tarefas computacionais mais exigentes e o estudo de problemas de fluxo complexos seja frequentemente limitado pelo poder computacional disponível. O aumento exponencial contínuo na capacidade computacional e a melhora da acessibilidade à infraestrutura de computação de alto desempenho foi um facilitador para o uso cada vez maior de CFD. À luz desse sucesso, é surpreendente que a CFD dificilmente seja encontrada na prática clínica. Apesar do notável progresso na modelagem do fluxo sanguíneo complexo e na identificação de marcadores quantitativos para padrões de fluxo patológico,1 a maior parte das aplicações biomédicas da CFD permanece ao nível de pesquisa acadêmica e casos de paciente único. O estudo de Almeida et al.,2 é um dos poucos estudos sobre CFD que utiliza dados radiológicos longitudinais de coortes de pacientes. A proposta de previsão de alterações patológicas na aorta com base na CFD ilustra o potencial dessa tecnologia para se tornar uma modalidade diagnóstica estabelecida. Alguns dos desafios abordados com sucesso neste estudo são exemplos que ilustram os motivos pelos quais a CFD ainda não encontrou seu lugar na rotina clínica. Pode-se identificar quatro campos de problemas: a) A dificuldade de gerar modelos eficientes de CFD específicos para o paciente; b) A necessidade de redução da complexidade dos dados para tornar os resultados da CFD acessíveis ao médico; c) A infraestrutura inexistente de TI que integra de maneira eficiente as ferramentas de CFD aos fluxos de trabalho de dados clínicos existentes; d) A falta de especialistas no ambiente clínico, ou seja, um engenheiro clínico que dê suporte aos médicos que cuidam dos pacientes. A seguir, discutiremos esses problemas e indicaremos possíveis medidas para mitigá-los.
[…]
1.114
