Damo Academy, el brazo investigador de Alibaba Group Holding, ha puesto a disposición pública el código de Damo Radar, un modelo de inteligencia artificial capaz de leer tomografías computarizadas (TC) e identificar casi 150 afecciones abdominales, entre ellas distintos tipos de cáncer. La herramienta fue entrenada con imágenes de TC contrastadas e informes clínicos, y en pruebas con cerca de 40.000 exámenes reales logró un área bajo la curva (AUC) promedio de 0,913 en 146 hallazgos clínicos, un rendimiento que, según sus responsables, supera al de la mayoría de los radiólogos.
El sistema fue diseñado para analizar estudios de 18 órganos abdominales y detectar un amplio espectro de enfermedades y anomalías, como tumores malignos. Un AUC de 1,0 equivale a una precisión diagnóstica perfecta, por lo que el 0,913 obtenido sitúa al modelo en un nivel de fiabilidad muy alto para la práctica clínica.
Un modelo generalista de imagen médica
El equipo de investigación califica a Damo Radar como "el primer modelo generalista de imagen médica con nivel de experto" y señala que su método de entrenamiento podría extenderse a otras modalidades de diagnóstico por imagen. La publicación del estudio en la revista Science respalda los resultados obtenidos durante la validación con datos del mundo real.
El modelo forma parte de los esfuerzos crecientes de Alibaba en el ámbito de la inteligencia artificial aplicada a la medicina. Damo Academy, fundada en 2017, ha orientado parte de su actividad reciente al desarrollo de herramientas de IA para la detección del cáncer, entre otras aplicaciones sanitarias.
Con esta liberación de código, la compañía busca que la comunidad científica y los desarrolladores puedan replicar, auditar y mejorar el modelo, acelerando así su posible integración en entornos hospitalarios. La investigación completa, publicada en Science, detalla el rendimiento del sistema en 146 hallazgos clínicos y su validación sobre casi 40.000 exámenes de práctica clínica real.