Flownix et Asan Medical Center : l'IA remporte tout le défi MICCAI 2026

L'éditeur de logiciels d'imagerie médicale Flownix et une équipe de recherche du Asan Medical Center de Séoul ont remporté les trois catégories de précision du « 4D Flow MRI Reconstruction Challenge » de MICCAI 2026, la conférence internationale consacrée au traitement des images médicales. L'entreprise l'a annoncé le 29 octobre.

Pourquoi la durée de l'examen compte

L'IRM de flux 4D enregistre en trois dimensions la circulation du sang dans le cœur et les vaisseaux pendant un battement cardiaque, et fournit des valeurs comme la vitesse du flux ou la force exercée sur la paroi des vaisseaux. Elle sert à évaluer le risque d'anévrisme de l'aorte, de rétrécissement vasculaire ou de dissection aortique, et à préparer la chirurgie. Une acquisition en haute résolution dure toutefois de 30 à 60 minutes, ce qui freine son usage hospitalier.

Le défi de cette année visait ce point précis. Les équipes disposaient de données d'acquisition réduites au dixième, voire au cinquantième, et devaient restituer par IA l'information de flux la plus fidèle possible. Moins de données signifie un examen proportionnellement plus court.

Les résultats

Le défi a enregistré 264 inscrits ; 22 équipes figurent au classement final, dont UCLA, l'ETH Zurich, UCSF, Northwestern University et Canon Medical Systems. L'équipe commune formée par Flownix, le groupe du professeur Joon-Goo Lee du centre de recherche en génie biomédical d'Asan et l'université nationale de Kangwon partage la première place en reconstruction à partir de peu de données. Elle l'emporte seule dans les deux catégories de généralisation : hôpitaux et pathologies inconnus, puis régions du corps inconnues. Aucune autre équipe n'a gagné les trois.

Toutes les équipes ont entraîné leur modèle uniquement sur des données aortiques. Il a ensuite été évalué, sans nouvel entraînement, sur d'autres hôpitaux, appareils et pathologies, ainsi que sur les vaisseaux cérébraux, la carotide, la veine porte et l'artère rénale. Dans les deux catégories, l'équipe est première sur les quatre indicateurs, dont la similarité d'image, l'erreur, et l'erreur de norme et de direction de la vitesse. Selon l'entreprise, cela ouvre une voie pour dépasser la limite des IA médicales qui ne fonctionnent bien que sur les données de l'hôpital d'entraînement.

La méthode exploite la régularité du flux sanguin au fil du cycle cardiaque pour filtrer les distorsions des acquisitions courtes. L'équipe a présenté la première son article à l'atelier, parmi 12 équipes invitées. Les deux organismes collaborent depuis 2014 ; Flownix développe Flownix Streamliner, un logiciel d'analyse de la vitesse et de la direction du flux.

Le PDG Ho-jin Ha souhaite relier cette technologie à sa plateforme d'analyse pour accélérer l'adoption clinique de l'IRM de flux 4D.