Kürzlich hatte ich die Gelegenheit, an der Medical Device Innovation Conference (MDIC) teilzunehmen, auf der interessante Vorträge über Modellierung und Simulation sowie über die Auswirkungen von KI auf regulatorische Workflows gehalten wurden. Es war inspirierend, die Arbeit zu sehen, die mit COMSOL Multiphysics® geleistet wird, und ich erhielt einige technische Fragen zur Implementierung von CEM43-Wärmedosisberechnungen in der Software. Es hat sich herausgestellt, dass dieses Thema eine hervorragende Möglichkeit bietet, die Synergie zwischen KI und COMSOL® aufzuzeigen.
Medizinische Geräte und elektromagnetische Erwärmung
Bei der Entwicklung eines medizinischen Geräts, das mit elektromagnetischen Feldern interagieren kann, müssen Ingenieure berücksichtigen, dass eine lokale Erwärmung des Gewebes ein Risikofaktor darstellt. Im Jahr 2024 veröffentlichte die FDA einen Entwurf für einen Leitfaden, in dem das Wärmedosismodell CEM43 als eine Möglichkeit zur Bewertung der Gerätesicherheit genannt wird.
Die COMSOL-Kollegen Pushkar Wadagbalkar (Mitte), Mao Mao (rechts) und ich (links) auf der Medical Device Innovation Conference (MDIC) in Maryland.
Aus Sicht der Medizintechnik-Entwicklung kann die Erwärmung von Gewebe entweder der Zweck des Geräts oder eine unerwünschte Nebenwirkung sein. Beispielsweise kann eine Erwärmung bei HF- und Mikrowellen-Ablationstherapien wünschenswert sein, bei denen das Ziel darin besteht, einen Tumor zu schädigen. In anderen Fällen kann es jedoch zu einer unerwünschten Erwärmung um Metallimplantate kommen, wenn diese den zeitlich variierenden elektromagnetischen Feldern ausgesetzt sind, die bei einer MRT-Untersuchung auftreten. Da Menschen mit Implantaten leider häufiger eine MRT-Untersuchung benötigen, ist diese Komplikation für den Implantatentwickler ein wichtiges Thema. Im Folgenden werde ich diesen Fall genauer betrachten und erläutern, wie der Einsatz von KI hier hilfreich sein kann.
Zunächst wollen wir uns jedoch mit einigen Hintergrundinformationen zur Modellierung solcher Situationen befassen. Wenn Sie ein Modell eines Implantats erstellen möchten, ist der Workflow in COMSOL Multiphysics® unkompliziert. In der Regel beginnen Sie mit dem Importieren von Daten des Körperbereichs um das Implantat herum. Diese Daten können entweder im CAD- oder im STL-Format vorliegen, wobei zu beachten ist, dass das letztere Format manchmal eine Bereinigung erfordert. Sie können auch gitterbasierte (Voxel-)Daten einlesen, die die Verteilung der Materialeigenschaften darstellen. Wenn Sie mit kleineren Datensätzen arbeiten, ist es auch möglich, die Bildsegmentierung vollständig in COMSOL Multiphysics® durchzuführen.
Anschließend kombinieren Sie das Modell des Körpers mit dem Modell Ihres Geräts und der umgebenden MRT-Spule. Ein gutes Beispiel für den Einstieg ist unser Tutorial-Modell HF-Erwärmung eines Implantats im MRT Weitere Ressourcen:
Sollten Sie noch nicht mit der Verwendung von COMSOL® für diesen Anwendungsbereich vertraut sein, steht Ihnen auch eine hervorragende Reihe von Training-Videos zur Verfügung.
Um alle Optionen für die Kopplung eines elektromagnetischen Modells mit einem thermischen Modell zu verstehen, lesen Sie diesen Artikel: “Setting Up and Solving Electromagnetic Heating Problems“.
Diese Ressourcen unterstützen Sie beim Aufbau eines Modells zur Vorhersage des Temperaturanstiegs im Laufe der Zeit aufgrund elektromagnetischer Erwärmung.
Berechnung der Wärmedosis und Einsatz von KI
Sobald die Temperaturfelder im Zeitverlauf bekannt sind, sollten Sie die thermischen Schäden bewerten. In diesem Schritt können Sie die CEM43-Wärmedosisberechnung verwenden — und hier habe ich mich an eine KI gewandt, um Unterstützung zu erhalten. Ich habe eine sorgfältig formulierte Eingabe für ChatGPT® in das Chatbot-Fenster in {:COMSOL Multiphysics} eingegeben, und die Ergebnisse zeigten mir, dass CEM43 als folgendes Zeitintegral definiert ist:
wobei R=0.25 für T<43^\circ C und R=0.5 für T\ge 43^\circ C. Diese Gleichung hat mich bereits erstaunt, da einige Quellen diese Berechnung als Summation und nicht als Integral darstellen. Zu diesem Zeitpunkt war ich positiv überrascht, dass ChatGPT® einen solchen intuitiven Schritt vollziehen konnte.
Frage an das Chatbot-Fenster, wie die Wärmedosisberechnung in einem COMSOL Multiphysics® Modell implementiert werden kann.
Was als Nächstes geschah, verblüffte mich völlig: Das Chatbot-Fenster fragte mich, ob ich eine Anleitung zur Implementierung dieser Gleichung in COMSOL Multiphysics® wünschte. Selbstverständlich bejahte ich dies, und erhielt daraufhin sowohl eine detaillierte Beschreibung der Modellierung als auch einen Beispielcode. Ich werde die Beschreibung hier sinngemäß wiedergeben, möchte jedoch darauf hinweisen, dass die genaue Antwort, die ich erhielt, überraschend detailliert und von sehr hoher Qualität war:
Um die räumlich aufgelöste CEM43-Dosisberechnung zu implementieren, fügen Sie eine Gebietsintegration über das Interface Domain ODEs and DAEs hinzu und geben Sie eine gewöhnliche Differentialgleichung ein, die eine Anfangsbedingung und einen Integranden definiert, die parallel zu Ihrem thermischen Modell gelöst werden, wobei Sie entweder den vollständig gekoppelten oder den segregierten Lösungsansatz verwenden. Stellen Sie sicher, dass Sie die Standardeinheit für COMSOL Multiphysics® von Sekunden in Minuten ändern, da diese Dosisberechnung Minutenäquivalente bei 43 °C darstellt.
Anschließend bot ChatGPT® mir an, einen Beispielcode zu erstellen. Obwohl dies ebenfalls sehr gut gelang, musste ich den resultierenden Code noch etwas anpassen, um sicherzustellen, dass er im Kontext des von mir verwendeten Modells funktionierte.
Zu diesem Zeitpunkt befand ich mich nahezu am Rande einer existenziellen Krise: Innerhalb weniger Sekunden hatte ChatGPT® eine Antwort erstellt, für deren Verfassen und Überprüfen ich möglicherweise einen halben Tag gebraucht hätte. Dann habe ich mir die vorgeschlagene Implementierung noch einmal genauer angesehen und festgestellt, dass ChatGPT® mir nur die Hälfte der Geschichte erzählt hatte. Es gibt tatsächlich mehrere Möglichkeiten, in COMSOL Multiphysics® zu integrieren, und Sie könnten dasselbe Integral auch mit dem Operator timeint berechnen.
Tatsächlich lässt sich die gesamte CEM43-Dosisberechnung auf eine einzige Zeile reduzieren:
timeint(0,t,(0.25*(1+(T>43[degC])))^((43[degC]-T)[1/K]),'nointerp')
Diese Gleichung kann zur Ergebnisauswertung in jedem Modell verwendet werden, in dem eine Variable namens T für das Temperaturfeld vorhanden ist — dabei sollten Sie beachten, dass die Einheiten in Minuten geändert werden müssen. Der Vorteil dieses Ansatzes gegenüber der Verwendung des Interfaces Domain ODEs and DAEs besteht darin, dass er sehr einfach zu implementieren ist und die vom Löser benötigten Zeitschritte nicht beeinflusst. Die Einschränkung besteht darin, dass er nicht als Teil einer Rückkopplungsbedingung, beispielsweise innerhalb einer Regelschleife, verwendet werden kann. Der bevorzugte Ansatz hängt von Ihren Modellierungszielen ab.
Eine weitere Möglichkeit, die CEM43-Wärmedosisberechnung in einem COMSOL Multiphysics® Modell zu implementieren: Nachdem die Berechnung auf eine einzige Zeile reduziert wurde, wird sie in das Feld Expression eingefügt.
Nächste Schritte für Unterstützung bei der Modellierung
Um die Diskussion zu erweitern, stellen wir eine weitere Frage: Sollten COMSOL Multiphysics® Nutzer ihre Fragen an ChatGPT® richten oder sich an den technischen Support von COMSOL wenden? Derzeit lautet die Antwort: beides. ChatGPT® ist zweifellos eine hervorragende Quelle und kann Ihnen innerhalb von Sekunden eine Antwort liefern. Allerdings müssen Sie genau die richtige Frage auf genau die richtige Weise stellen und die Ergebnisse oft kreativ interpretieren.
Um den Kreis zur MDIC-Community zu schließen, empfehlen wir Ihnen, so viel wie möglich mit KI zu experimentieren. KI kann gelegentlich sehr nützliche Erkenntnisse liefern und Ihnen Orientierung und Anregungen für neue Wege bieten. Seien Sie jedoch vorsichtig und betrachten Sie KI als einen entfernten Kollegen. Sie liefert selten konkrete Beispiele, an denen man ansetzen kann, und kann nicht alle Fallstricke und Alternativen erkennen. Zumindest jetzt noch nicht.
ChatGPT ist eine Marke von OpenAI, Inc.
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