阿里达摩院医疗 AI 模型 DAMO RADAR 登上《科学》，可识别 146 种腹部病症并开源

阿里巴巴达摩院与中国浙江大学医学院附属第一医院等机构联合研发的通用医疗影像 AI 模型 DAMO RADAR，近日登上国际顶级学术期刊《科学》。该模型面向腹部增强 CT 诊断，可一次性识别超过 146 种病症，准确性首次达到影像科专家级水平，现已正式开源。

达摩院采用视觉-语言学习方法，让模型直接学习医学影像与报告文本的内在关联。研究在国际上首次采用"器官级细粒度对齐"策略，将 CT 数据分解为解剖单元，在组织器官层面实现图像与文本的精确对齐，无需额外人工标注即可完成可扩展、多用途的诊断。

DAMO RADAR 覆盖含恶性肿瘤在内的广泛腹部病症，评估了 146 种疾病，涉及 18 个器官。在近 4 万次真实世界检查中 AUC 达 0.913，成为首个达到专家水平的通用医学影像 AI 模型。

在与 26 名影像科医生的人机对比试验中，其平均准确率超过其中 23 名医生。在 AI 提示下，医生识别疾病的敏感性提高 10%，用时减少 30%以上，并使低年资医生达到高年资医生的诊断水平。