Китайская компания Alibaba достигла выдающегося успеха в области медицинского искусственного интеллекта: их технология Damo Panda получила статус «прорывного устройства» от FDA. Это открывает путь к ускоренному внедрению системы, способной на ранних этапах диагностировать рак поджелудочной железы — заболевание, характеризующееся скрытым протеканием и высокой смертностью.
Инструмент проводит анализ медицинских изображений, используя алгоритмы, обученные фиксировать едва заметные изменения в тканях, часто упускаемые врачами. Damo Panda идентифицирует закономерности, указывающие на начало болезни, тем самым увеличивая шансы пациентов на своевременное начало лечения.
Результаты анализа алгоритмов были опубликованы в журнале Nature Medicine. В Китае система уже прошла испытания на 40 000 пациентах в клинике города Нинбо, хотя подробности пока остаются засекреченными. Одобрение от FDA подтверждает эффективность данной разработки и открывает перспективы её применения на территории США. Исследовательское подразделение Alibaba, Damo Academy, планирует сотрудничать с такими компаниями, как Ankon Medical Technologies, для расширения внедрения технологии.
Это достижение укрепляет позицию Китая в глобальной гонке за лидерство в сфере AI-технологий. Эрик Шмидт, бывший глава Alphabet, ранее отмечал, что инвестиции Китая в технологии искусственного интеллекта, включая проекты, подобные DeepSeek, могут обеспечить стране мировое лидерство. В то же время сохраняется напряжённость вокруг поставок полупроводников: такие компании, как Alibaba, Tencent и ByteDance, активно приобретают чипы Nvidia H20, несмотря на экспортные ограничения, введённые США. Успехи Alibaba в медицине подкрепляются растущей популярностью их приложения Quark AI, которое обошло конкурентное приложение от ByteDance по числу пользователей.
На фоне новостей об одобрении со стороны FDA акции Alibaba слегка поднялись — на 0,25%, достигнув $109,14. В перспективе Damo Panda может стать стандартом в области ранней диагностики онкозаболеваний, сокращая время на постановку диагноза и улучшая прогноз для пациентов.
Источник: iXBT
