9月18日讯，据阿里达摩院官方消息，达摩院正式发布开源通用医学影像ai模型damo radar。该模型创新性采用视觉-语言学习方法，并在全球范围内首次提出并实现“器官级细粒度对齐”策略，将腹部增强ct三维影像精准分解为解剖单元，使图像与临床报告文本在器官层级完成自动、高精度匹配。

模型覆盖包括多种恶性肿瘤在内的146种腹部疾病，涉及肝脏、胰腺、肾脏等18个关键器官。在近4万例真实临床检查数据验证中，其AUC（曲线下面积）达0.913，标志着该模型成为国际首个在综合诊断能力上达到影像科专家水准的通用型医疗影像AI。

论文披露的人机对比试验显示：DAMO RADAR在与26名来自不同三甲医院的影像科医生同场评估中，平均诊断准确率超越其中23人。更值得关注的是，在AI辅助阅片模式下，医生对疾病的识别敏感性提升10%，单次诊断耗时缩短超30%，且低年资医师的判读质量可稳定达到高年资医师水平。

此外，模型在未参与初始训练的急诊场景中亦表现稳健——针对急腹症的独立测试AUC达0.904，印证其优异的跨场景泛化能力。达摩院资深算法专家张灵指出，这一“影像—文本—解剖结构”三位一体的学习范式，具备向X光、MRI、超声等其他模态医疗影像迁移的潜力，或将加速通用医疗AI时代的到来。

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