Model generalistyczny do tomografii jamy brzusznej: obietnice RADAR-a między Science a licencjami

18 września 2026 roku Akademia DAMO z grupy Alibaba udostępniła publicznie kod i wagi RADAR-a, modelu wizyjno-językowego zaprojektowanego do analizy tomografii jamy brzusznej z kontrastem. Wbrew zwyczajowi premier przemysłowych, udostępnienie systemu poprzedziła publikacja wyników w czasopiśmie Science. Według oficjalnej dokumentacji model trenowano na ponad 400 000 badań radiologicznych i 15 milionach par obraz-tekst, ucząc się bezpośrednio z opisów klinicznych, bez ręcznych adnotacji, aby oceniać 18 struktur anatomicznych i 146 objawów radiologicznych.

Dane opublikowane w artykule wskazują średnie pole pod krzywą ROC równe 0,913 dla 146 objawów w kohorcie wewnętrznej, z 95-procentowym przedziałem ufności od 0,911 do 0,915, oraz wartości od 0,874 do 0,912 w testach przeprowadzonych w ośmiu ośrodkach zewnętrznych. Dla czterech typów nowotworu potwierdzonych badaniem histopatologicznym — wątroby, trzustki, żołądka i jelita grubego — wskaźnik waha się od 0,891 do 0,984. W próbie odczytu z udziałem 26 radiologów samodzielna dokładność modelu przewyższyła dokładność 23 z 26 uczestniczących lekarzy, a jego wsparcie podniosło czułość diagnostyczną grupy o około 10 punktów procentowych, skracając czas sporządzania opisów o ponad 30%. Są to jednak zagregowane miary podane przez samych autorów: wciąż brakuje niezależnej weryfikacji na kohortach niewybranych przez zespół badawczy. W kwestii liczby danych pojawia się rozbieżność: część prasy podaje 420 000 badań, podczas gdy oficjalne repozytorium i artykuł w Science mówią o „ponad 400 000”. Rozbieżności nie da się rozstrzygnąć na pełnym tekście artykułu, niedostępnym dla odczytu automatycznego. Zespół Akademii DAMO, cytowany przez South China Morning Post, nazywa RADAR-a „pierwszym na świecie generalistycznym modelem obrazowania medycznego na poziomie eksperta”.

Na poziomie realnego wdrożenia pojawiają się ograniczenia metodologiczne i prawne. Kod źródłowy rozpowszechniany jest na GitHubie na licencji Apache 2.0, ale wagi opublikowane na Hugging Face objęte są licencją Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0, która zakazuje wykorzystania komercyjnego; repozytorium odsyła ponadto do archiwum materiału w Zenodo. Nie wiadomo jeszcze, czy to ograniczenie pozwala stosować technologię w europejskich publicznych placówkach ochrony zdrowia, które muszą godzić innowację kliniczną z wymogami rozporządzenia o wyrobach medycznych i aktu o sztucznej inteligencji. Co do zgód regulacyjnych na użycie kliniczne poza Chinami, nie znaleźliśmy potwierdzenia ze źródła pierwotnego w żadną stronę: ten punkt pozostaje otwarty.

Wybrana kolejność — najpierw recenzja naukowa, potem udostępnienie — jest odwrotnością praktyki premier przemysłowych. Pozostaje pytanie, czy bezpłatność obwarowana licencją niekomercyjną okaże się zasobem dla laboratoriów, czy prawną łamigłówką dla szpitalnych oddziałów.

— Olya