阿里达摩院 DAMO RADAR 登 Science 正刊并开源

阿里达摩院联合浙大一院等全球多家医院研发的通用腹部 CT 诊断模型 DAMO RADAR 正式登上《Science》正刊并开源，研究团队称其为「全球首个专家级通用医学影像模型」。这是近年罕见登上《Science》正刊的中国 AI 模型，权重已上架 Hugging Face，可供研究与应用方直接使用。

已确认

• 覆盖 18 个腹部器官，可检出 146 种病变（部分帖子表述为约 150 种腹部疾病与异常），包括恶性肿瘤等多种疾病
• 模型分析增强 CT 扫描，放弃传统「一病一模」路线，采用视觉-语言学习方法，把 CT 影像与放射报告在解剖结构层面对齐，直接从临床报告学习、无需人工标注
• 据 victormustar 转述，训练基于超过 40 万例增强腹部 CT 检查、1500 万个解剖结构感知的图文对
• 在近 4 万例真实检查中，146 项临床发现的表现达到或超过多数放射科医生；据 DrSingularity 转述，平均 AUC 为 0.913；量子位报道内部验证涉及近 3 万例等数据，细节以论文为准
• 据 giveen 等转述南华早报报道，模型开源后可直接供研究与应用方使用
• 模型未来可能扩展到其他影像类型

为什么重要

• 打破医学影像 AI「一病一模」的碎片化路线，验证了通用型影像模型的可行性
• 覆盖病种广、达到专家级水平且开源，对临床辅助诊断和后续研究都有实际价值
• giveen 认为这类应用展示了 AI 在医疗健康领域的正面价值；DrSingularity 认为 AI 竞赛正转向医疗变革，AI 有望在 2030 年代攻克所有疾病，DAMO RADAR 是这一趋势的例证（此为二人个人观点）

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