Flownix और Asan Medical Center के AI ने MICCAI 2026 के सभी ट्रैक जीते

मेडिकल इमेजिंग सॉफ्टवेयर कंपनी Flownix ने सियोल के Asan Medical Center की शोध टीम के साथ मिलकर MICCAI 2026 की आधिकारिक प्रतियोगिता "4D Flow MRI Reconstruction Challenge" के सटीकता आँकने वाले तीनों वर्गों में पहला स्थान हासिल किया है। कंपनी ने 29 अक्टूबर को यह जानकारी दी।

4D Flow MRI एक दिल की धड़कन के दौरान रक्त वाहिकाओं में खून के प्रवाह को 3D में दर्ज करती है और रक्त की गति तथा वाहिका की दीवार पर पड़ने वाले बल को संख्याओं में दिखाती है। इसका उपयोग एऑर्टिक एन्यूरिज़्म, वाहिकाओं के सँकरे होने और एऑर्टिक डिसेक्शन के जोखिम के आकलन तथा सर्जरी की योजना में होता है। लेकिन हाई-रेज़ोल्यूशन स्कैन में 30 से 60 मिनट लगते हैं, इसलिए अस्पतालों में यह व्यापक रूप से नहीं अपनाई गई।

दस से पचास गुना कम डेटा

इस साल की चुनौती का विषय स्कैन समय घटाना था। टीमों को डेटा 10 से 50 गुना तक घटाकर यह दिखाना था कि AI मूल रक्त-प्रवाह जानकारी को कितनी सटीकता से वापस बना पाता है। डेटा 50 गुना कम होने पर स्कैन भी उतना ही छोटा हो जाता है।

प्रतियोगिता में 264 प्रतिभागियों ने पंजीकरण कराया और अंतिम रैंकिंग में UCLA, ETH Zurich, UCSF, Northwestern University और Canon Medical Systems सहित 22 टीमें रहीं। Flownix, Asan Medical Center के बायोमेडिकल इंजीनियरिंग शोध केंद्र के प्रो. ई जुनगु (Lee Joon-gu) की टीम और Kangwon National University की संयुक्त टीम कम डेटा से इमेज बहाल करने वाले वर्ग में संयुक्त रूप से पहले स्थान पर रही। अनदेखे अस्पताल और बीमारी के डेटा तथा अनदेखे शरीर-अंगों वाले दोनों वर्गों में उसे अकेले पहला स्थान मिला। तीनों वर्ग जीतने वाली यही एकमात्र टीम थी।

सामान्यीकरण में बढ़त

सभी टीमों ने AI को केवल एऑर्टा के डेटा पर प्रशिक्षित किया। फिर उसे बिना दोबारा प्रशिक्षण के ऐसे अस्पतालों, उपकरणों और बीमारियों के डेटा पर परखा गया जो प्रशिक्षण में नहीं थे, साथ ही मस्तिष्क की वाहिकाओं, कैरोटिड, पोर्टल वेन और रीनल आर्टरी जैसे बिल्कुल अलग अंगों पर भी। दोनों वर्गों में टीम ने इमेज समानता, त्रुटि और रक्त-गति के परिमाण व दिशा की त्रुटि समेत चारों मानकों में शीर्ष स्थान पाया। कंपनी के अनुसार यह उस सीमा को पार करने की संभावना दिखाता है जिसमें मेडिकल AI केवल प्रशिक्षण वाले अस्पताल के डेटा पर ही अच्छा चलता है।

टीम ने वर्कशॉप में आमंत्रित 12 टीमों में सबसे पहले अपना शोध-पत्र प्रस्तुत किया। यह तरीका दिल की धड़कन के साथ नियमित रूप से बदलने वाले रक्त-प्रवाह के गुण का उपयोग कर छोटे स्कैन की विकृतियाँ हटाता है। दोनों संस्थान 2014 से साथ शोध कर रहे हैं, और Flownix "Flownix Streamliner" सॉफ्टवेयर विकसित कर रही है।

CEO हा होजिन ने कहा कि कंपनी इस तकनीक को अपने रक्त-प्रवाह विश्लेषण प्लेटफ़ॉर्म से जोड़कर 4D Flow MRI के क्लिनिकल उपयोग को तेज़ करेगी।