La partnership sfrutta il sistema AI medico “One Sweep Multi‑Check” di Damo Academy per offrire screening multi‑malattia tramite CT scan singolo, puntando a trasformare la gestione oncologica in Cina e oltre.
Alibaba Damo Academy, braccio di ricerca del gruppo Alibaba, ha siglato un accordo con il Beijing United Family Hospital (BJU), vertice del network privato United Family Healthcare, per integrare il sistema AI “One Sweep Multi‑Check” nella diagnosi e nel trattamento oncologico. L’obiettivo dichiarato è promuovere uno screening preclinico accessibile e efficace per diverse patologie gravi, con focus su approccio centrato sul paziente.
Tecnologia medica: come funziona One Sweep Multi‑Check
Il sistema “One Sweep Multi‑Check” permette di esaminare multiple malattie (tumori, steatosi epatica, osteoporosi) attraverso una singola scansione TC non contrastata. È una soluzione rapida, a basso costo e potenzialmente scalabile in ambienti sanitari con risorse limitate. Questo approccio riduce il carico diagnostico e accelera i tempi di intervento per patologie spesso diagnosticate in stadio avanzato.
Impatto clinico e benefici per la salute pubblica
In Cina il cancro gastrico registra circa 360.000 nuovi casi e 260.000 decessi ogni anno, con tasso di sopravvivenza a cinque anni inferiore al 30 % in fase avanzata. Al contrario, la diagnosi precoce supera il 90 % di successo. Il modello GRAPE sviluppato da Damo Academy consente di identificare tumori gastrici in fase precoce con sensibilità dell’85,1 %, anche su pazienti asintomatici, e fino a 10 mesi prima delle diagnosi tradizionali. Parallelamente, il sistema PANDA ha mostrato sensibilità al 92,9 % e specificità del 99,9 % nel rilevare il cancro pancreatico, ottenendo riconoscimento come breakthrough device dalla FDA statunitense ad aprile 2025.
Economia sanitaria: efficienza e accessibilità
L’adozione diffusa di sistemi AI come quello di Alibaba consente di abbattere i costi diagnostici, ridurre l’uso di esami invasivi come l’endoscopia e migliorare l’accesso ai servizi di screening nelle aree rurali o meno servite. Il modello promette economie di scala, grazie all’impiego di risorse esistenti (TC) e algoritmi potenti ma leggeri da implementare.
Aspetti regolatori e di diritto dell’innovazione
Il coinvolgimento dell’AI nel contesto medico richiede un rigoroso quadro di compliance: responsabilità in caso di errore diagnostico, norme sulla protezione dei dati sensibili (cybersecurity sanitaria) e trasparenza sugli algoritmi. La partnership opererà in un contesto normativo cinese in evoluzione, dove il coinvolgimento di un provider internazionale privato impone standard internazionali di qualità e governance.
La collaborazione rientra nella strategia nazionale cinese di promuovere leadership tecnologica e autosufficienza digitale nel settore healthcare. Il governo favorisce ecosistemi AI‑for‑health capaci di rispondere alle sfide demografiche (popolazione anziana) e alle necessità di riforma socio‑sanitaria, con politiche di incentivo alla ricerca e all’innovazione medica.
Innovazione tecnologica e visione oltre il cancro
Damo Academy ha già attivato collaborazioni globali con ONU, Singapore e Arabia Saudita per sviluppi AI in ambito sanitario (pancreas, osteoporosi, tumori gastrici, renali), attraverso progetti pilota e condivisione algoritmica di nuove capacità diagnostiche. L’approccio multimodale (genomica, radiomica, AI imaging) apre la strada alla medicina di precisione e a sistemi di screening digitali integrati nell’assistenza pubblica.
Sfide e prospettive future
Le principali sfide riguardano la standardizzazione dei dati clinici, la formazione del personale medico sull’AI, e la scalabilità del modello in contesti con infrastrutture diverse. La sostenibilità economica dipenderà dall’adozione di un modello di finanziamento misto pubblico‑privato che supporti sia accesso gratuito sia modelli a valore aggiunto.
L’iniziativa con il Beijing United Family Hospital rappresenta un esempio di applicazione concreta dell’AI nel settore sanitario, pronta ad avere impatto clinico reale e replicabile. Abilitando diagnosi precoci, migliora outcomes, riduce costi e rafforza la leadership cinese nell’AI medico. Se replicata su scala regionale o globale, può contribuire a un nuovo paradigma di medicina preventiva, accessibile e centrata sulla persona.
