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Tongyi Qianwen améliore son outil de santé basé sur l'imagerie : il met en évidence les zones à examiner, comprend le raisonnement et est salué par les médecins des meilleurs hôpitaux
Le 27 mai 2026, l'application Tongyi Qianwen d'Alibaba a annoncé une mise à jour majeure de sa fonctionnalité « Consultation médicale par photo ». La nouvelle version va au-delà de la reconnaissance optique de caractères (OCR) traditionnelle et offre désormais des capacités d'analyse d'images médicales et de raisonnement clinique.
Améliorations des fonctionnalités principales
Sélection visuelle : une fois que les utilisateurs ont téléchargé des résultats d’analyses ou des photos des zones touchées, l’IA peut directement mettre en évidence les zones anormales sur l’image (à l’aide de flèches ou en détaillant une éruption cutanée, par exemple), à l’instar d’un médecin. Raisonnement intégré : au lieu d’interpréter chaque indicateur isolément, le système effectue désormais une analyse par exclusion en fonction de l’âge, du sexe et de plusieurs indicateurs. Par exemple, elle peut reconnaître qu’un taux élevé d’ALP chez les adolescents est d’ordre physiologique et non pathologique. Processus transparent : le système accède de manière autonome à la base de connaissances médicales et présente l’intégralité du processus « reconnaissance – annotation – raisonnement », permettant ainsi aux utilisateurs de comprendre la logique qui sous-tend les conclusions.Validation clinique par des professionnels Trois médecins expérimentés de l’hôpital de l’Union médicale de Pékin, de l’hôpital de l’Amitié et de l’hôpital du Peuple de l’université de Pékin ont testé cette fonctionnalité. Dans plusieurs cas, tels que des douleurs abdominales chez un adolescent de 13 ans, une suspicion de stéatose hépatique, une urticaire accompagnée d’une élévation du nombre de globules blancs et une éruption cutanée au menton, l’approche analytique de Qianwen (notamment l’exclusion des troubles biliaires et la différenciation entre les élévations physiologiques et pathologiques) a été saluée par les experts. Ils estiment qu’elle fait preuve d’une capacité de différenciation diagnostique et qu’elle peut réduire efficacement l’anxiété des utilisateurs causée par une mauvaise interprétation des indicateurs. Cette mise à jour marque une étape clé pour les assistants de santé basés sur l’IA, qui passent de la « lecture mécanique des valeurs » au « diagnostic auxiliaire », offrant ainsi aux utilisateurs des références pré-consultation plus fiables.
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