阿里达摩院 DAMO RADAR 登《科学》：一个模型看懂 146 种腹部病

一句话说清：达摩院研发的医疗影像 AI 登上顶级期刊《科学》，一张腹部 CT 能识别 146 种病，已达专家水平，且已开源。

发生了什么

9 月 18 日，阿里巴巴达摩院联合浙大附属第一医院等机构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》（Science）。

它的本领是：吃进一张腹部增强 CT，就能一次性识别 18 个器官、146 种病症（包括多种恶性肿瘤），综合诊断水平第一次达到影像科专家级。研究团队用近 4 万例真实病例测试，模型平均 AUC 达 0.913；在和 26 名医生的人机对比里，平均表现超过其中 23 人。

更关键的是，它用的是“一个模型看多种病”的通用思路，抛弃了过去“一个病训一个模型”的老办法，而且模型和代码已经全面开源。

对我有什么用

• 如果你是医疗从业者或医学生：这是个很强的辅助读片参考，能帮低年资医生少漏诊、快出结果。
• 如果你关注 AI 落地：它证明“通用医疗 AI”这条路走得通，未来可能扩展到更多部位的影像检查。
• 它目前是给医生当“导航”用的，不是替你看病——但基层医院用上后，普通人看病会更稳。

我可以怎么做

模型已开源，研究者可以这样用：

1. 打开 Hugging Face 或 ModelScope（魔搭）搜 “DAMO RADAR”。
2. 下载模型权重和推理代码，按官方示例跑一张腹部 CT 试试。
3. 普通用户暂时用不上网页版，可关注达摩院后续是否有临床产品落地。

温馨提醒

• 这是科研 / 辅助诊断模型，不能替代医生诊断，最终结果以医生为准。
• 开源代码主要在研究环境跑，部署到真实医疗流程有合规要求。
• 数据来自达摩院自报与期刊论文，真实临床长期表现还要持续观察。