全球首个专家级通用医疗影像模型，一次识别146种病症_医疗器械

2026

09/18

17:12

医谷网医疗器械

9月18日消息，阿里巴巴达摩院与浙江大学医学院附属第一医院等机构研发出通用医疗影像AI模型DAMO RADAR，并登上国际顶级学术期刊《科学》（Science）。

目前，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。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。达摩院高级算法专家张建鹏表示，由于CT数据信号稀疏，常规的视觉-语言学习效果不佳，该项研究在国际上首次采用“器官级细粒度对齐”策略，将CT构建三维数据并分解为解剖单元，在组织器官层面实现图像与报告文本的精确对齐，并通过自适应对比建模策略来动态调整，无需额外人工标注即可完成可扩展、多用途、可解释的诊断。

最终，DAMO RADAR覆盖了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。