9月18日，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（884301）超2.4万例验证中，AUC保持0.895。与多家医院（884301）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。
