阿里达摩院通用医疗AI登上《科学》：一个模型可识别146种腹部病症，已开源

9月18日，阿里巴巴达摩院与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，登上国际顶级学术期刊《科学》。该模型面向腹部增强CT，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。

腹部CT器官密集、软组织密度接近，长期被视为医疗AI难点。RADAR采用“器官级细粒度对齐”策略，让AI像医生一样按器官阅片。在近4万例真实检查中，其AUC达0.913；8家外部医院超2.4万例验证中，AUC保持0.895。与多家医院26名放射科医生对比，RADAR准确率超过其中23名。人机协同下，医生防漏诊敏感性提升约10%，阅片时间减少30%以上。在未训练过的急诊场景中，2.7万例测试AUC仍达0.904。

达摩院表示，该模型有望推动专家级诊断能力下沉基层，并迁移至MRI、超声等其他影像模态。