DAMO RADAR: un solo modello riconosce 146 malattie in 18 organi dell'addome

Alibaba DAMO Academy ha pubblicato il 18 settembre 2026 su Science il modello DAMO RADAR, insieme al primo ospedale affiliato alla Scuola di medicina dell'Università di Zhejiang. È un modello generale di imaging medico: un unico sistema riconosce 146 tipi di patologie in 18 organi anatomici dell'addome a partire da una tomografia computerizzata con contrasto.

Finora l'imaging medico seguiva la strada "una malattia, un modello". Il nodulo polmonare, il tumore del pancreas o la retinopatia diabetica avevano strumenti separati. Secondo DAMO questi modelli "dipendono in larga misura da annotazioni manuali e sono costosi: l'addestramento per una sola malattia richiede di solito due anni. Una volta addestrati, poi, non generalizzano su altre patologie". Il modello generale deve ridurre questa dipendenza.

RADAR è stato messo alla prova su un compito difficile. Una singola TC contiene centinaia di sezioni. Gli organi dell'addome si sovrappongono e hanno densità simili, per cui il segnale delle alterazioni è spesso molto sottile. Il modello ha imparato insieme immagini e linguaggio: i dati delle immagini sono stati associati alle descrizioni nei referti diagnostici. Il meccanismo prima riconosce l'organo, fegato, pancreas o tratto gastrointestinale, e solo dopo lo collega alla descrizione nel referto. Così non si lascia distrarre dallo sfondo dei tessuti sani.

Come se l'è cavata rispetto ai medici

La valutazione ha riguardato 18 organi e 146 malattie. Su quasi 40 mila esami reali l'AUC media è stata di 0,913. L'AUC misura la capacità di distinguere una persona malata da una sana, dove 1,0 è il risultato ideale. Per confrontare il modello con gli esseri umani, i team hanno coinvolto 26 radiologi di 14 centri: 11 esperti e 15 con meno esperienza. Medici e modello hanno valutato le TC di 300 pazienti. In media RADAR ha fatto meglio di 23 dei 26 medici; solo tre radiologi esperti hanno ottenuto risultati leggermente superiori al modello.

Nel test di collaborazione tra uomo e macchina i suggerimenti del modello hanno aumentato di circa il 10 per cento la sensibilità nel riconoscere le malattie, e il tempo medio di lettura di un caso si è ridotto del 30,7 per cento. In una parte dei test i radiologi più giovani che usavano i suggerimenti dell'IA hanno raggiunto una sensibilità più alta dei colleghi più anziani senza supporto.

DAMO paragona il modello generale a un navigatore: non sostituisce il medico nella diagnosi finale, indica solo le malattie possibili e le aree che si trascurano facilmente. "Il cuore di un modello dedicato è l'alta precisione, il cuore di un modello generale è la copertura ampia", sostiene l'azienda, aggiungendo che le due strade non competono, ma funzionano in scenari clinici diversi.

Il codice dell'algoritmo e i pesi del modello sono interamente disponibili al pubblico per la medicina e la scienza di tutto il mondo. La pubblicazione però non è la stessa cosa dell'adozione: del valore reale decideranno i test in altri ospedali e in popolazioni diverse da quella di addestramento.