Flownixとソウル峨山病院のAI、MICCAI 2026精度部門で全勝

医療画像解析ソフトウェア企業のFlownixは29日、ソウルのAsan Medical Center(峨山病院)の研究チームと共同で、国際医療画像コンピューティング学会MICCAI 2026の公式コンペ「4D Flow MRI再構成チャレンジ」において、精度を評価する3部門すべてで1位になったと発表した。

4D Flow MRIは、心臓が1回拍動する間の血流を3次元で撮影し、血流速度や血管壁にかかる力を数値で示す検査だ。大動脈瘤や血管狭窄、大動脈解離のリスク評価、手術計画に使われる。ただ、高解像度の撮影に3060分かかるため、病院では広く普及していない。今年の大会は撮影時間の短縮がテーマで、参加チームはデータを10分の150分の1に減らした状態から、AIで元の血流情報をどこまで正確に復元できるかを競った。

未知のデータで差

大会には264人が登録し、最終順位にはUCLA、ETHチューリッヒ、UCSF、ノースウェスタン大、キヤノンメディカルシステムズなど22チームが並んだ。Flownix、Asan Medical Center生体工学研究センターのイ・ジュング教授のチーム、江原大学の協業チームは、少ないデータから画像を正確に復元する部門で同率1位。未知の病院・疾患データへの適用部門と、未知の身体部位への適用部門では単独1位だった。3部門すべてで首位となったのはこのチームのみだ。

特に差がついたのは汎化性能である。全チームが大動脈のデータだけでAIを学習させ、学習に使っていない病院・装置・疾患のデータや、脳血管、頸動脈、門脈、腎動脈といった全く異なる部位のデータに再学習なしで適用して評価された。協業チームは両部門で、画像の類似度、誤差、血流速度の大きさと方向の誤差を含む4指標すべてで1位を記録した。同社は、学習した病院のデータでしか機能しない医療AIの限界を超える可能性を示したと説明している。

チームはワークショップで、招待された12チームの先頭として論文を発表した。心拍に合わせて規則的に変化する血流の性質を利用し、短時間撮影の画像に生じる歪みを除去して実際の血流情報を復元する手法だという。両機関は2014年から共同研究を続けており、Flownixは血流の速度と方向を分析して診断や手術計画を支援するソフトウェア「Flownix Streamliner」を開発している。

ハ・ホジンCEOは、この技術を血流解析プラットフォームと連携させ、4D Flow MRIの臨床導入を早めたいと述べた。