Alibaba libera una IA de TC que detecta 146 hallazgos

El brazo de investigación de Alibaba, DAMO Academy, anunció el 18 de septiembre que ha liberado como código abierto RADAR, un modelo de visión y lenguaje que lee una única tomografía computarizada (TC) abdominal con contraste y señala 146 hallazgos de imagen —incluidos tumores malignos— en 18 estructuras anatómicas. El estudio que lo respalda, "An expert-level generalist AI for abdominal CT diagnosis", se publicó en Science, volumen 393, número 6817, con fecha del 17 de septiembre de 2026.

La inteligencia artificial en radiología se ha construido casi siempre enfermedad por enfermedad: un modelo para lesiones hepáticas, otro para masas pancreáticas, cada uno entrenado con datos etiquetados a mano y ciego ante todo lo demás. RADAR se hizo de otra forma. Según el resumen del artículo, se entrenó con más de 400.000 exploraciones de TC abdominal con contraste y 15 millones de pares imagen-texto centrados en la anatomía, aprendiendo directamente de los informes clínicos que los radiólogos ya habían escrito, sin anotación manual. El South China Morning Post informó de que, en casi 40.000 exploraciones reales, el modelo alcanzó un área bajo la curva media de 0,913 en 146 hallazgos clínicos, en una escala en la que 1,0 es la precisión perfecta. El equipo investigador lo describió como "el primer modelo generalista de imagen médica de nivel experto del mundo".

La cifra que cuenta en la clínica no es la del modelo solo, sino la del modelo junto a un médico. En el estudio de lectores resumido en el artículo, la asistencia de RADAR aumentó la sensibilidad diagnóstica de 26 radiólogos en torno a un 10 %. TechTimes informó de que la precisión diagnóstica media de RADAR superó a la de 23 de esos 26 facultativos y de que el tiempo de lectura por caso cayó más de un 30 % cuando trabajaban con él. Los autores concluyen que la IA generalista "puede igualar a los expertos humanos en tareas radiológicas generales y complejas".

La liberación es gratuita en un sentido concreto y limitado. El código está en GitHub con licencia Apache 2.0; los pesos del modelo, en Hugging Face bajo CC BY-NC-SA 4.0, que permite el uso investigador pero no el despliegue comercial sin un acuerdo aparte.

Quedan varios límites sin resolver. RADAR es una publicación de investigación revisada por pares, no un producto sanitario aprobado: no cuenta con autorización de la FDA, marcado CE ni aprobación reguladora china, y no está autorizado para el diagnóstico clínico. Su alcance validado es un solo protocolo, la TC abdominal con contraste, de modo que las radiografías simples, la resonancia cerebral y los estudios sin contraste quedan fuera. TechTimes señaló además que las exploraciones de entrenamiento proceden sobre todo de centros clínicos chinos, principalmente de la provincia de Zhejiang, por lo que su rendimiento en otras poblaciones de pacientes está sin comprobar. Zhang Ling, experto sénior en algoritmos de DAMO, dijo que el método de entrenamiento por órganos no está limitado por naturaleza al abdomen ni a la TC y podría extenderse a la TC de tórax, la resonancia cerebral y las imágenes de retina, según TechTimes; esa extensión aún no se ha producido.

Nota de transparencia: el proceso editorial de NewUJ utiliza los modelos Claude de Anthropic.