Flownix y Asan Medical Center ganan con IA todo el reto MICCAI 2026

La empresa de software de imagen médica Flownix y un equipo de investigación del Asan Medical Center de Seúl han ganado las tres categorías de precisión del «4D Flow MRI Reconstruction Challenge» de MICCAI 2026, la conferencia internacional de computación de imagen médica. La compañía lo anunció el 29 de octubre.

Por qué importa la duración de la prueba

La resonancia de flujo 4D registra en tres dimensiones el paso de la sangre por el corazón y los vasos durante un latido, y ofrece datos como la velocidad del flujo o la fuerza sobre la pared vascular. Se utiliza para evaluar el riesgo de aneurisma aórtico, estenosis y disección de aorta, y para planificar cirugías. Sin embargo, una adquisición de alta resolución dura entre 30 y 60 minutos, lo que ha frenado su uso generalizado en hospitales.

El reto de este año iba dirigido a ese problema. Los equipos recibieron datos reducidos a entre una décima y una quincuagésima parte del original y debían recuperar con IA la información del flujo con la mayor precisión posible. Menos datos implican una prueba proporcionalmente más corta.

Los resultados

Se inscribieron 264 participantes y 22 equipos entraron en la clasificación final, entre ellos UCLA, ETH Zúrich, UCSF, Northwestern University y Canon Medical Systems. El equipo conjunto de Flownix, el grupo del profesor Joon-Goo Lee del centro de investigación de ingeniería biomédica de Asan y la Universidad Nacional de Kangwon compartió el primer puesto en reconstrucción con pocos datos. Ganó en solitario las dos categorías de generalización: hospitales y enfermedades nunca vistos, y regiones corporales nunca vistas. Fue el único equipo que ganó las tres.

Todos los participantes entrenaron sus modelos solo con datos de aorta. Después se evaluaron, sin reentrenar, con datos de otros hospitales, equipos y enfermedades, y con vasos cerebrales, carótida, vena porta y arteria renal. En ambas categorías el equipo quedó primero en los cuatro indicadores, que incluyen similitud de imagen, error, y error de magnitud y dirección de la velocidad. Según la empresa, esto apunta a una vía para superar la limitación de la IA médica que solo funciona con datos del hospital donde se entrenó.

El método aprovecha la regularidad del flujo sanguíneo a lo largo del latido para filtrar distorsiones de las adquisiciones cortas y recuperar la información real. El equipo presentó su trabajo en primer lugar entre 12 equipos invitados al taller. Ambas instituciones colaboran desde 2014, y Flownix desarrolla Flownix Streamliner, software que analiza la velocidad y la dirección del flujo.

El director ejecutivo, Ho-jin Ha, afirmó que integrará la tecnología en su plataforma de análisis para acelerar la adopción clínica de la resonancia de flujo 4D.