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。

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的全新里程碑，有望推动医疗行业向AGI时代迈进。