[ca] Els avenços en nanotecnologia i materials avançats anuncien una nova era per als dispositius a nano escala en medicina de precisió. Aquests dispositius, equipats amb capacitats integrades de detecció, computació, comunicació, emmagatzematge d'energia i de dades, estan dissenyats per travessar el sistema cardiovascular humà. A mesura que flueixen passivament i senten contínuament, detecten esdeveniments d'importància diagnòstica. La localització guiada per flux pot amplificar el potencial d'aquestes deteccions enllaçant cada esdeveniment amb la seva ubicació física. Abordant els reptes intrínsecs i recordant els dilemes tradicionals d'estandardització de la localització en interiors, introduïm un marc d'avaluació resistent per a aquesta tècnica de localització embrionària. El nostre enfocament gira al voltant d'un simulador de codi obert, que hem adaptat i posat en funcionament per facilitar una avaluació realista i sistemàtica de les solucions actuals de localització guiada per flux d'última generació. Aquest simulador no només serveix com a eina de generació de dades: proporciona una plataforma estandarditzada per entrenar models d'aprenentatge automàtic (ML), establint una base sòlida per a solucions de localització guiades per flux diverses i estandarditzades. El nostre treball aprofundeix en una avaluació exploratòria de dues tècniques de localització guiades per flux basades en ML, mostrant el seu rendiment a través de mètriques variades i revelant limitacions importants, especialment pel que fa a la precisió de la localització a tot el sistema cardiovascular. En resposta a aquests reptes identificats, oferim una nova solució de localització guiada per flux basada en xarxes neuronals de grafs (GNN), que demostra una millora del 50% en la precisió, i amb cobertura a tot el sistema cardiovascular. En resum, el nostre treball estableix les bases per a punts de referència estandarditzats en la localització a nano escala guiada per flux. Ofereix coneixements fonamentals per optimitzar les solucions de localització impulsades per GNN, aportant així una doble contribució d'avaluació de solucions existents i proposant alternatives avançades.

[en] Advancements in nanotechnology and advanced materials herald a new era for nanoscale devices in precision medicine. These devices, equipped with integrated sensing, computing, communication, data, and energy storage capabilities, are designed to traverse the human cardiovascular system. As they passively flow and continuously sense, they detect events of diagnostic significance. Flow-guided localization can amplify the potential of these detections by linking each event to its physical location. Addressing intrinsic challenges and recalling traditional indoor localization standardization dilemmas, we introduce a resilient evaluation framework for this embryonic localization technique. Our approach pivots around an open-source simulator, which we have adapted and operationalized to facilitate a realistic and systematic evaluation of the current state-of-the-art flow-guided localization solutions. This simulator does not merely serve as a data generation tool: it provides a standardized platform for training Machine Learning (ML) models, laying a solid foundation for diverse, standardized flow-guided localization solutions. Our work dives deep into an exploratory assessment of two ML-based flow-guided localization techniques, showcasing their performance across varied metrics and revealing significant limitations, especially regarding localization accuracy across the cardiovascular system. In response to these identified challenges, we proffer a novel flow-guided localization solution based on Graph Neural Networks (GNN), demonstrating a 50% improvement in accuracy and coverage across the cardiovascular system. In summation, our work lays the groundwork for standardized benchmarks in flow-guided nanoscale localization. It offers pivotal insights into optimizing GNN-driven localization solutions, thereby providing a dual contribution of evaluating existing solutions and proposing advanced alternatives.