仅在美国，每年就有约120万人遭受心脏病发作，其中许多是致命的。其中，大多数是由冠状动脉疾病引起的——这是美国男女最大的杀手——而且约有70%的心脏病发作是毫无预警的。冠状动脉疾病就是如此阴险。症状通常要等到患者倒地、气喘吁吁、不知所措时才表现出来。医生们在与这些心脏堵塞作斗争时，通常处于极大的劣势。这种疾病几乎总是利用出其不意的时机。
“我们无法预测堵塞会发生在哪里，而且很多时候我们发现狭窄时已经太晚了，”布莱根妇女医院应用成像科学实验室主任弗兰克·瑞比奇博士说，他指的是动脉堵塞的临床名称。“如果我们能提前预测病灶的位置，那不是很棒，也能挽救生命吗？如果你能在病灶引起症状、引起心脏病发作之前就发现它，你就能做好很多事情。”
瑞比奇和他的同行们无法预知未来，但计算机却越来越能做到。与Netflix预测你喜欢的电影或天文学家模拟宇宙的复杂性相同的算法预测能力，正在帮助一个国际研究团队——包括哈佛的计算机科学家和医生、布莱根妇女医院的医学博士和影像学专家（包括瑞比奇）、意大利的一组计算机科学家和物理学家，以及NVIDIA的芯片设计师——通过一台由图形处理器定制的计算机，将流体动力学、计算机科学、物理学和心脏病学结合在一起。
这项名为多尺度血液动力学（multiscale hemodynamics）的技术，不仅能让医生准确地了解血液在特定患者心脏中的流动情况，还能预测未来动脉堵塞可能形成的位置，从而使医生处于更有利的地位。本质上，它能在心脏病发作前预测心脏病发作。这一切都只需要一次简单的CT扫描。
这比目前窥探心脏内部运作的方法有了显著的改进。心脏病发作发生在心脏周围的冠状动脉中形成斑块，导致堵塞并限制血液流动。这些斑块在动脉树内应力较低的区域形成。就像溪流中的漩涡一样——血液减慢并积聚的地方，就是那里会形成危及生命的斑块。
“这在一两年前是完全不可能实现的。”
但医生们目前不知道这些地方在哪里。每个患者的动脉树都不同，具有独特的几何形状，影响着血液的流动方式，因此没有通用的模型。如果医生因为任何原因怀疑患者可能患有冠状动脉疾病，目前的标准做法是使用带有摄像头的导管穿过循环系统进入心脏，以便医生直接寻找斑块。换句话说，在医生确定问题存在之前，患者就要接受手术。这是侵入性的、昂贵的，并且对人体造成巨大的生理负担。
与计算机断层扫描（CT）相比。CT是一种廉价的非侵入性成像技术，用于识别和绘制复杂的骨折以及寻找肿瘤等各种用途。每个放射科都有CT扫描仪，尽管CT技术已经存在了几十年，但机器仍在以令人钦佩的速度不断改进，始终提供更高的空间分辨率。更好的输入。更丰富的数据。
布莱根妇女医院应用成像科学实验室的研究人员近年来看到了这种更丰富的CT数据所带来的潜力，但他们没有能力创建能够预测心肌梗死的模型。他们认识到医学影像问题也是一个计算机科学问题，因此他们寻求了各种计算机科学家的帮助，例如哈佛应用计算科学研究所主任Efthimios Kaxiras博士。
应用复杂的物理和流体动力学方程——这些公式需要大量令人头疼的计算——Kaxiras和他的同事们开始根据患者心脏的CT扫描，模拟个体患者动脉系统中血液的流动方式。就这样，医生们现在可以在不实际进入的情况下窥探患者的内心。他们的圣杯——在心脏堵塞发展成心脏病发作之前就能看到它们——触手可及。
但Kaxiras说，从计算机建模的角度来看，这绝非易事。血液是一种难以建模的介质，即使对于高性能计算平台也是如此，因为它由各种尺寸和特性的粒子组成。变量很多：有红细胞、白细胞、血浆、颗粒物等。然后你还得考虑血液的氧合程度，这会影响它作为流体的行为方式。
利用美国一些最大、最强大的超级计算机的资源——IBM的Blue Gene运行了他们模型的早期版本——该团队得以生成这些有效的、关于心脏的流体动力学模型。但如果他们想彻底改变个性化医疗，他们就需要某种方法将他们的软件从这些庞大、昂贵、水冷机器上移植出来，并将其降低到临床水平。
“所以我们转向了NVIDIA通过其图形卡提供的新技术，并重新编写了整个方法，”Kaxiras说。“这些图形卡提供了一种便宜得多的计算方式，而不会损失任何精度。”
GPU被设计用来管理屏幕上多个像素的值，将工作负载分配给不同的核心而不是一个（换句话说，它们特别擅长处理并行计算问题）。虽然它们并非适用于所有类型的处理，但它们对某些数学问题特别有效。在过去的几年里，NVIDIA一直在探索利用其强大的GPU阵列来解决这些复杂的数学问题的方法，而碰巧的是，NVIDIA合作的众多计算机科学实验室之一就是Kaxiras在哈佛的实验室。
通过布莱根妇女医院的计算机科学问题和NVIDIA的GPU，Kaxiras和他的计算机科学同事们找到了一个和谐的契合点。此时，工作转移到海外，一个意大利研究团队——两名计算物理学家和两名在编程这些图形处理器方面有专业经验的计算机科学家——开发了一个GPU驱动的平台，能够以比超级计算机成本和复杂性的一小部分运行多尺度血液动力学模型。
“这是全新的，”Kaxiras说。“这在以前是完全不可能实现的。这可以在医院环境中部署。一两年前，医生必须和我这样的人合作才能得到这些结果，这可能需要几周甚至几个月。”
现在只需要一个下午，而且随着技术的每一次渐进式改进——CT扫描质量的提高、软件效率的提高、GPU性能的提高、方程强度的提高——这个过程就会变得更快一点。
“在五到十年内，这项技术将变得如此出色和成熟，你只需要按下CT扫描仪上的一个按钮，就能在几个小时内获得所有这些信息，”瑞比奇说。“或者可能只需几分钟。所有的元素都已具备。”
目前，Kaxiras、瑞比奇以及他们在两个大陆上的众多合作者正在努力整合一个临床原型，将所有计算硬件集成到一个软件包中，以便可以轻松地部署在任何放射科。这意味着多尺度血液动力学可能很快成为任何患者常规医疗保健的正常组成部分。医生将能够——只需CT扫描的费用——定期窥探他们患者的内心，不仅看到他们现在的样子，还能看到他们未来的可能样子，从而能够预测心脏病发作，并提前解决问题，在它们变成威胁之前。
这对“出其不意”来说怎么样？
