MIRACL.ai : l’intelligence artificielle au service de l’imagerie cardiaque

Ces dernières années ont été marquées par des avancées spectaculaires :

• des technologies d’acquisition d’images de plus en plus performantes ;
• une augmentation très importante des volumes de données produites ;
• le développement d’outils de post‑traitement basés sur l’intelligence artificielle (IA).

Combinées, ces innovations ouvrent la voie à une médecine cardiovasculaire plus personnalisée, permettant :

• d’identifier plus précocement les maladies cardiaques ;
• de mieux stratifier le risque pour chaque patient ;
• de prédire l’évolution des pathologies ;
• d’orienter plus finement la prise en charge ;
• et de suivre la réponse aux traitements dans le temps.

Une plateforme pour structurer et exploiter les données d’imagerie

MIRACL.ai (Multimodality Imaging Research Analysis and Core Laborarory) a été conçue pour répondre à un besoin croissant de la recherche clinique, qu’elle soit académique ou industrielle : analyser à grande échelle des données d’imagerie cardiovasculaire multimodale, de manière fiable, standardisée et reproductible.

Concrètement, la plateforme :

• centralise les données d’imagerie cardiaque (IRM, scanner, échographie, médecine nucléaire…) ;
• les structure et les harmonise ;
• et les rend exploitables par des méthodes avancées d’intelligence artificielle.

Cette organisation garantit la qualité scientifique et méthodologique des projets, condition indispensable pour produire des résultats robustes et valorisables.

Un accompagnement concret aux études cliniques

MIRACL.ai propose un accompagnement complet des projets de recherche en imagerie cardiovasculaire, avec notamment :

Un support à l’investigation clinique :

• Aide méthodologique en amont des études (choix des modalités d’imagerie, critères d’évaluation, objectifs d’imagerie) ;
• Gestion des données d’imagerie tout au long du projet ;
• Relecture centralisée des images par des médecins experts, selon des protocoles standardisés.

Un accès à des données structurées pour l’innovation :

• Mise à disposition de données d’imagerie cardiovasculaire structurées et labélisées ;
• Validation d’outils de post‑traitement existants ou de prototypes sur les cohortes MIRACL.ai ;
• Développement de nouveaux algorithmes d’analyse et de post‑traitement en imagerie cardiaque.

Ce positionnement fait de MIRACL.ai un outil clé pour le développement de nouveaux biomarqueurs d’imagerie et pour l’évaluation de solutions innovantes, qu’elles soient académiques ou industrielles.

Un accélérateur de recherche et d’innovation en cardiologie

MIRACL.ai a déjà contribué à la constitution de bases de données de référence sur des pathologies à fort enjeu clinique, comme la myocardite ou les polyvalvulopathies.

À terme, la plateforme ambitionne de devenir un véritable accélérateur de recherche et d’innovation en cardiologie et en imagerie cardiovasculaire, en facilitant :

• la mutualisation des données ;
• le développement de projets multicentriques ;
• les collaborations académiques–industrielles ;
• et la valorisation scientifique des résultats.

Un savoir‑faire opérationnel au service des équipes

MIRACL.ai accompagne les projets sur l’ensemble de leur cycle de vie, avec une expertise reconnue sur plusieurs dimensions clés :

• standardisation des protocoles et des acquisitions ;
• qualité et harmonisation des données ;
• data management et structuration des bases d’imagerie ;
• analyses avancées et méthodes d’intelligence artificielle ;
• valorisation scientifique des résultats.

Ce savoir‑faire permet à MIRACL.ai de jouer un rôle central dans le développement, la validation et l’évaluation de solutions innovantes en imagerie cardiovasculaire, tout en garantissant la robustesse scientifique des projets.

Une plateforme ouverte et fédératrice

MIRACL.ai s’adresse à une communauté large :

• cardiologues, radiologues et médecins impliqués en imagerie cardiovasculaire ;
• chercheurs en imagerie et en sciences translationnelles ;
• doctorants et post‑doctorants ;
• ingénieurs data et IA en milieu académique ;
• industriels de la santé et start‑ups deeptech.

Cette ouverture favorise l’émergence de collaborations académiques–industrielles structurantes, dans un cadre sécurisé, transparent et conforme aux exigences institutionnelles.

Un projet soutenu par l’Institut Carnot@AP‑HP

MIRACL.ai bénéficie du financement de l’Institut Carnot@AP‑HP, qui renforce son caractère transversal, supra‑GH et accessible à l’ensemble des équipes de l’AP‑HP.(ANR‑20‑CARN‑0031‑01)

Pour marquer une étape clé de son développement, MIRACL.ai organise sa journée scientifique le 8 avril 2026, à l’Hôpital européen Georges‑Pompidou AP‑HP.