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Tongyi Qianwen mejora su herramienta de salud basada en imágenes: destaca zonas concretas, comprende el razonamiento y recibe elogios de médicos de los mejores hospitales
El 27 de mayo de 2026, la aplicación Tongyi Qianwen de Alibaba anunció una importante actualización de su función «Consulta médica a partir de imágenes». La nueva versión va más allá del reconocimiento de texto OCR tradicional y ofrece ahora capacidades de interpretación de imágenes médicas y de razonamiento clínico.
Mejoras en las funciones principales
Selección visual: una vez que los usuarios suben informes de laboratorio o fotos de las zonas afectadas, la IA puede resaltar directamente las áreas anómalas en la imagen (por ejemplo, con flechas o detalles de erupciones cutáneas), tal y como lo haría un médico. Razonamiento integrado: en lugar de interpretar los indicadores de forma aislada, ahora realiza un análisis de exclusión basado en la edad, el sexo y múltiples indicadores. Por ejemplo, puede reconocer que unos niveles elevados de ALP en adolescentes son fisiológicos, no patológicos. Proceso transparente: el sistema accede de forma autónoma a la base de conocimientos médicos y muestra el proceso completo de «reconocimiento – anotación – razonamiento», lo que permite a los usuarios comprender la lógica que subyace a las conclusiones.Validación clínica profesional: Tres médicos de alto nivel del Hospital de la Facultad de Medicina de la Unión de Pekín, el Hospital de la Amistad y el Hospital Popular de la Universidad de Pekín probaron esta función. En múltiples casos, como el dolor abdominal en un niño de 13 años, la sospecha de hígado graso, la urticaria con recuento elevado de glóbulos blancos y la erupción en la barbilla, el enfoque analítico de Qianwen (que incluye descartar problemas biliares y diferenciar entre elevaciones fisiológicas y patológicas) fue reconocido por los expertos. Consideran que la aplicación tiene capacidad para la diferenciación diagnóstica y que puede reducir eficazmente la ansiedad de los usuarios provocada por una interpretación errónea de los indicadores. Esta actualización supone un paso clave para que los asistentes de salud basados en IA pasen de la «lectura mecánica de valores» al «diagnóstico auxiliar», proporcionando a los usuarios referencias previas a la consulta más fiables.
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