Alibaba ouvre une IA de scanner qui repère 146 anomalies

La branche de recherche d'Alibaba, DAMO Academy, a annoncé le 18 septembre avoir ouvert le code de RADAR, un modèle vision-langage qui lit un seul scanner (TDM) abdominal avec injection de produit de contraste et signale 146 anomalies d'imagerie — dont des tumeurs malignes — réparties sur 18 structures anatomiques. L'étude correspondante, « An expert-level generalist AI for abdominal CT diagnosis », est parue dans Science, volume 393, numéro 6817, daté du 17 septembre 2026.

L'IA en radiologie s'est presque toujours construite maladie par maladie : un modèle pour les lésions hépatiques, un autre pour les masses pancréatiques, chacun entraîné sur des données annotées à la main et aveugle à tout le reste. RADAR a été conçu autrement. Selon le résumé de l'article, il a été entraîné sur plus de 400 000 examens de TDM abdominale avec contraste et 15 millions de paires image-texte centrées sur l'anatomie, en apprenant directement des comptes rendus cliniques déjà rédigés par les radiologues, sans annotation manuelle. Le South China Morning Post rapporte que, sur près de 40 000 examens réels, le modèle a atteint une aire sous la courbe moyenne de 0,913 sur 146 constatations cliniques, sur une échelle où 1,0 correspond à une précision parfaite. L'équipe de recherche le présente comme « le premier modèle généraliste d'imagerie médicale de niveau expert au monde ».

Le chiffre qui compte en clinique n'est pas celui du modèle seul, mais celui du modèle aux côtés d'un médecin. Dans l'étude de lecteurs résumée dans l'article, l'assistance de RADAR a augmenté la sensibilité diagnostique de 26 radiologues d'environ 10 %. TechTimes rapporte que la précision diagnostique moyenne de RADAR a dépassé celle de 23 de ces 26 praticiens et que le temps de lecture par dossier a baissé de plus de 30 % lorsqu'ils travaillaient avec lui. Les auteurs concluent que l'IA généraliste « peut égaler les experts humains sur des tâches radiologiques générales et complexes ».

La mise à disposition est gratuite dans un sens précis et limité. Le code est publié sur GitHub sous licence Apache 2.0 ; les poids du modèle sont sur Hugging Face sous CC BY-NC-SA 4.0, qui autorise l'usage de recherche mais pas le déploiement commercial sans accord séparé.

Plusieurs limites restent entières. RADAR est une publication de recherche évaluée par les pairs, pas un dispositif médical approuvé : il ne dispose d'aucune autorisation de la FDA, d'aucun marquage CE ni d'aucune homologation chinoise, et n'est pas autorisé pour le diagnostic clinique. Son périmètre validé se limite à un protocole, la TDM abdominale avec contraste ; les radiographies standard, l'IRM cérébrale et les examens sans injection en sont exclus. TechTimes précise aussi que les examens d'entraînement proviennent majoritairement de centres cliniques chinois, principalement de la province du Zhejiang, si bien que les performances sur d'autres populations de patients n'ont pas été vérifiées. Zhang Ling, expert principal en algorithmes chez DAMO, a déclaré que la méthode d'entraînement par organe n'est pas intrinsèquement limitée à l'abdomen ni au scanner et pourrait s'étendre à la TDM thoracique, à l'IRM cérébrale et à l'imagerie rétinienne, selon TechTimes ; cette extension n'a pas encore eu lieu.

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