阿里医学影像AI模型DAMO RADAR登上《科学》 可识别146种病症

2026-09-18 15:32:21
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问财摘要

1、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DAMO RADAR模型登上国际顶级学术期刊《科学》(Science),其面向腹部增强CT诊断,可一次性识别超过146种病症,为国际上首个专家级水平的通用医学影像AI,现已正式开源。
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上证报中国证券网讯(记者杨翔菲)9月18日,记者从阿里获悉,阿里巴巴(BABA)达摩院与浙江大学医学院附属第一医院(884301)等机构联合研发的DAMO RADAR模型登上国际顶级学术期刊《科学》(Science)。其面向腹部增强CT诊断,可一次性识别超过146种病症,为国际上首个专家级水平的通用医学影像AI,现已正式开源。

医疗影像是众多疾病诊断的关键依据,而腹部CT是临床最复杂的影像之一,涉及数十个组织器官和数百种潜在异常或病变。现有医疗影像AI在专用模型上取得了众多进展,但一个模型只针对特定场景的特定疾病。“一病一模”在训练上依赖大量人工标注,成本高、耗时长,通用性差,难以满足复杂的真实临床需求。

为解决这一难题,达摩院采用视觉-语言学习方法(Vision-Language Learning),让模型直接学习医学影像和相对应报告文本的内在关联信息,最终,DAMO RADAR覆盖含恶性肿瘤在内的广泛腹部病症。研究团队评估了其中146种,涉及18个器官。在近4万次真实世界检查中,AUC可达0.913(AUC是区分患者与正常人的能力指标,数值越高越好,1代表能进行完美区分),成为首个达到专家水平的通用医学影像AI模型。

论文显示,DAMO RADAR与26名来自多家医院(884301)的放射科医生进行了人机对比试验,平均准确率超过了其中23名医生。在AI提示下,放射科医生识别疾病的敏感性(防漏诊的能力)提高了10%,用时减少了30%以上,并使低年资医生达到了高年资医生的诊断水平。

据悉,达摩院长期投入医疗AI,用AI识别CT影像中肉眼难以识别的微小病灶,先后突破了胰腺癌、胃癌、肠癌等消化系统肿瘤筛查,以及主动脉夹层预警,三年内斩获5篇《自然.医学》和10多篇其余顶刊论文。此次,达摩院推出并开源了多场景、多病种的通用模型DAMO RADAR,树立了医疗影像AI的全新里程(002219)碑,有望推动医疗行业向AGI时代迈进。

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