Un modelo generalista para las TAC abdominales: las promesas de RADAR entre Science y las licencias de uso

El 18 de septiembre de 2026, la Academia DAMO del grupo Alibaba hizo públicos el código y los pesos de RADAR, un modelo de visión y lenguaje diseñado para el análisis de TAC abdominales con contraste. A diferencia de lo habitual en los lanzamientos industriales, la difusión del sistema estuvo precedida por la publicación de los resultados en la revista Science. Según la documentación oficial, el modelo se entrenó con más de 400.000 exploraciones radiológicas y 15 millones de pares imagen-texto, aprendiendo directamente de los informes clínicos, sin anotaciones manuales, para evaluar 18 estructuras anatómicas y 146 hallazgos radiológicos.

Los datos publicados en el artículo indican un área media bajo la curva ROC de 0,913 sobre los 146 hallazgos en la cohorte interna, con un intervalo de confianza del 95 % entre 0,911 y 0,915, y valores comprendidos entre 0,874 y 0,912 en las pruebas realizadas en ocho centros externos. Para cuatro tipos de tumor confirmados por anatomía patológica — hígado, páncreas, estómago y colon-recto — el indicador varía de 0,891 a 0,984. En una prueba de lectura con 26 radiólogos, la precisión autónoma del modelo superó a la de 23 de los 26 médicos participantes, mientras que su apoyo elevó la sensibilidad diagnóstica del grupo en unos 10 puntos porcentuales y redujo los tiempos de emisión de informes en más de un 30 %. Se trata, no obstante, de métricas agregadas declaradas por los autores: falta todavía una verificación independiente en cohortes no seleccionadas por el equipo investigador. En el volumen de datos se registra además un desajuste: parte de la prensa habla de 420.000 exploraciones, mientras que el repositorio oficial y el artículo de Science indican «más de 400.000». La discrepancia no puede resolverse con el texto completo del artículo, inaccesible para la lectura automática. El grupo de la Academia DAMO, citado por el South China Morning Post, lo define como «el primer modelo generalista de imagen médica de nivel experto del mundo».

En el terreno de la adopción concreta aparecen límites metodológicos y legales. Si bien el código fuente se distribuye en GitHub con licencia Apache 2.0, los pesos publicados en Hugging Face están sujetos a la licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0, que prohíbe su explotación comercial; el repositorio remite además a un archivo del material en Zenodo. Aún no está claro si esa limitación permite emplear la tecnología dentro de los centros sanitarios públicos europeos, obligados a equilibrar la innovación clínica con los requisitos del reglamento de productos sanitarios y de la Ley de IA. Sobre las autorizaciones regulatorias para el uso clínico fuera de China no hemos encontrado confirmaciones de fuente primaria en ningún sentido: es un punto que queda abierto.

La secuencia elegida — primero la revisión por pares, después la publicación — es la inversa de la práctica habitual de los lanzamientos industriales; queda por ver si la gratuidad condicionada por la licencia no comercial será un recurso para los laboratorios o un rompecabezas jurídico para las plantas de los hospitales.

— Olya