Yaklaşık 40.000 gerçek dünya muayenesinin analiz edildiği bir çalışmada sistem, mükemmel teşhis doğruluğunu temsil eden 1,0 puan üzerinden 0,913 ortalama eğri altı alan (AUC) skoruna ulaştı.
Bu modelin yayınlanması, karmaşık teşhis görevlerinde aşırı yük altındaki sağlık çalışanlarını destekleyebilecek uzmanlaşmış araçlara duyulan ihtiyacı karşılıyor.
Damo Academy'ye göre, karşılaştırmalı bir çalışmada modelin doğruluğu 26 radyologdan 23'ünü geride bıraktı.
Yapay zekayı yardımcı bir araç olarak kullanan bu radyologlar, tarama başına harcadıkları süreyi %30'dan fazla azaltırken gözden kaçan teşhisleri önleme yeteneklerini %10 oranında artırdı.
RADAR'ın açık kaynaklı hale getirilmesi, kullanılan eğitim metodolojisinin karın bölgesinin ötesindeki diğer teşhis görüntülerine de uygulanabilme potansiyeli sayesinde genel tıbbi görüntüleme modellerine yönelik bir değişimi işaret ediyor.
Bu gelişme, Alibaba'nın kolorektal ve pankreas kanserlerini tespit etmeye yönelik önceki sağlık yapay zekası çalışmalarının devamı niteliğindedir.
Şu an için 146 spesifik klinik bulguya odaklanan araştırma ekibi, teknolojinin klinisyenlerin büyük hacimli tıbbi verileri daha verimli yönetmesine yardımcı olan uzman düzeyinde bir asistan olarak hizmet etmesini hedefliyor.