La conférence internationale IEEE-EMBS sur l’informatique biomédicale et de la santé (BHI) est l’une des principales conférences mondiales dans le domaine de la science des données biomédicales (taux d’acceptation < 20 %).
L’édition de cette année s’est tenue au Georgia Institute of Technology à Atlanta, une ville connue non seulement pour sa culture de la recherche, mais aussi pour abriter l’un des plus grands aquariums du monde. C’est l’un des rares endroits en dehors de l’Asie où les visiteurs peuvent voir des requins baleines.
CSD-AFNet : un modèle d’IA étonnamment petit mais remarquablement puissant
Alors que le requin-baleine impressionne les visiteurs par sa taille immense, l’UGent a surpris les participants à la BHI avec quelque chose de tout à fait opposé : un modèle d’IA étonnamment petit mais remarquablement puissant.
Avec une réduction de 71 fois des paramètres et de 122 fois des FLOP par rapport aux modèles de pointe, la nouvelle architecture CSD-AFNet montre à quel point l’apprentissage profond haute performance peut être léger.
CSD-AFNet introduit deux idées clés pour y parvenir :
- Une convolution groupée préservant les caractéristiques, qui réduit le coût de calcul sans perdre d’informations temporelles.
- Un remplissage causal bidimensionnel, qui empêche les fuites temporelles et améliore l’interprétabilité.
Les expériences menées sur les ensembles de données publics CODE fifteen percent et PTB XL montrent que CSD-AFNet offre une précision équivalente à celle de modèles de référence beaucoup plus lourds, tout en réduisant le coût de calcul d’environ deux ordres de grandeur.
L’article a été évalué positivement par cinq examinateurs indépendants. Une prépublication est disponible sur OpenReview, et la version finale paraîtra dans les actes officiels de l’IEEE.
Une journée de présentation riche en échanges
Trois sessions de posters ont été organisées au cours de la journée : une le matin, une à midi et une l’après-midi. De nombreux participants se sont arrêtés pour découvrir l’architecture, les ensembles de données et les questions cliniques plus générales. Le BHI étant fortement axé sur l’informatique appliquée aux soins de santé, les sources de données et l’utilisation pratique de modèles informatiques efficaces ont suscité un vif intérêt.
Ces conversations ont été l’occasion idéale de présenter le projet VasculAI à un public international. Plusieurs groupes ont manifesté leur intérêt, notamment parce qu’ils recherchent des appareils portables fiables et abordables, capables de capter des signaux physiologiques de haute qualité pour leurs propres recherches. Cela montre que notre technologie portable a des applications potentielles bien au-delà de la portée initiale du projet.
VasculAI: un intérêt qui dépasse les frontières
Outre les présentations, la conférence a offert de nombreuses occasions d’apprendre des travaux en cours à travers le monde. Nous avons rencontré plusieurs chercheurs travaillant sur des sujets connexes et avons établi des contacts avec quatre groupes afin d’explorer de futures collaborations.
Bien que VasculAI se concentre sur la détection et la prédiction des maladies cardiaques à l’aide de l’ECG, un thème très intéressant abordé cette année au BHI était l’extraction de l’ECG fœtal. Plusieurs affiches et un atelier dédié ont démontré la difficulté d’isoler l’ECG fœtal à partir des signaux électriques mesurés sur la mère. Les battements cardiaques de la mère et les bruits environnementaux dominent le signal, ce qui en fait un problème difficile à résoudre en matière d’apprentissage automatique et de traitement du signal.
Un autre atelier était consacré à la surveillance du stress chez les chauffeurs routiers à l’aide de dispositifs portables disponibles dans le commerce. En discutant avec les auteurs, nous avons découvert une frustration commune face à l’état actuel de la technologie portable, qui manque souvent de précision ou de robustesse. Cela a donné lieu à une discussion animée sur la question de savoir si le bracelet VasculAI pourrait les aider à collecter de meilleures données dans le cadre de futures études.
Les grands modèles linguistiques ont également été largement représentés tout au long de la conférence, ce qui était prévisible compte tenu de leur influence actuelle dans ce domaine. Leurs applications allaient de la synthèse clinique à l’intégration multimodale avec des données physiologiques.
Une mission enrichissante
Participer à la conférence BHI 2025 a été une excellente occasion de partager notre travail sur CSD-AFNet et la mission VasculAI avec des experts du monde entier. Les commentaires et les discussions ont confirmé l’importance des modèles d’apprentissage profond compacts qui fonctionnent efficacement dans des environnements cliniques et aux ressources limitées. Ils ont également mis en évidence l’intérêt croissant pour les technologies de détection portables de haute qualité, ce qui correspond directement à la vision à long terme de VasculAI.
La prochaine conférence IEEE EMBS BHI aura lieu à Hong Kong fin 2026. Il est passionnant d’imaginer les résultats que nous pourrons y présenter.
Un article écrit par Lennert Bontinck (UGent), from USA with love.
