來源SCMP Technology•近期收集於 8h
Alibaba 開源醫療 AI 掃描模型
#medical-ai#radiology#ct-imagingdamo-radaralibabadamo-academydamo-radar
這個開源醫療模型可從 CT 掃描辨識近 150 種腹部疾病，包括癌症。
30 秒速覽
有什麼變化
Damo Radar 可分析增強 CT 掃描。
為什麼重要
開放存取可能加速 AI 輔助放射學研究，並讓腹部影像工具更容易取得。不過，臨床部署仍需要在地驗證、監管審查，以及防止診斷錯誤的安全措施。
下一步行動
在使用去識別化 CT 資料測試前，先檢視 Damo Radar 的程式庫、模型授權、驗證資料與推理需求。
誰應關注：Researchers & Academics
關鍵要點
- •Damo Radar 可分析增強 CT 掃描。
- •模型涵蓋 18 個腹部器官與近 150 種疾病或異常。
- •開源發布擴大了 Alibaba 的醫療 AI 生態系統。
關鍵數字10%30%
深度解析
背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 8 個來源。
增強重點摘要
- •該項研究成果同步發表於國際頂尖同儕審查期刊《科學》（Science），並由阿里巴巴達摩院與浙江大學醫學院附屬第一醫院等臨床機構共同研發。
- •在近 40,000 名患者真實檢驗數據的測試中，該模型在 146 種臨床異常發現中達到了 0.913 的平均受試者操作特徵曲線下面積（AUC）。
- •在涉及 26 位放射科醫師的多中心對比測試中，DAMO RADAR 的平均診斷準確度超越了其中 23 位人類專科醫師。
- •臨床輔助測試顯示，該模型能協助放射科醫師降低 10% 的漏診率，並將判讀複雜腹部增強 CT 掃描的平均時間縮短超過 30%。
- •DAMO RADAR 象徵達摩院從過去專病模型（如 2025 年獲得美國 FDA 突破性醫療器材認定的胰臟癌篩檢模型 DAMO Panda 及 2026 年初的結直腸癌篩檢模型 Coca）轉型為全景式通用醫療掃描基礎模型。
競品分析
Alibaba (DAMO RADAR)
- 核心定位與功能
- 全景式通用視覺語言模型，單次增強 CT 覆蓋 18 個腹部器官與 146 種病況
- 商業 / 開發模式
- 開源基礎模型
- 關鍵臨床指標或特色
- 平均 AUC 0.913，漏診率降低 10%，判讀耗時減少逾 30%
Baidu (靈醫智惠 / Youyi Assistant)
- 核心定位與功能
- 醫師臨床輔助決策支援與醫療語言大模型
- 商業 / 開發模式
- 商業閉源 / 醫院方案整合
- 關鍵臨床指標或特色
- 專注於臨床診療路徑輔助、病歷生成與醫師智慧對話
Huawei (智慧醫院 AI 系統)
- 核心定位與功能
- 院端醫療 AI 基礎設施、算力平台與醫療影像整合系統
- 商業 / 開發模式
- 企業級硬體與私有化方案
- 關鍵臨床指標或特色
- 著重智慧醫院底層架構部署與多模態院內系統互通
| 平台 / 解決方案 | 核心定位與功能 | 商業 / 開發模式 | 關鍵臨床指標或特色 |
|---|---|---|---|
| Alibaba (DAMO RADAR) | 全景式通用視覺語言模型，單次增強 CT 覆蓋 18 個腹部器官與 146 種病況 | 開源基礎模型 | 平均 AUC 0.913，漏診率降低 10%，判讀耗時減少逾 30% |
| Baidu (靈醫智惠 / Youyi Assistant) | 醫師臨床輔助決策支援與醫療語言大模型 | 商業閉源 / 醫院方案整合 | 專注於臨床診療路徑輔助、病歷生成與醫師智慧對話 |
| Huawei (智慧醫院 AI 系統) | 院端醫療 AI 基礎設施、算力平台與醫療影像整合系統 | 企業級硬體與私有化方案 | 著重智慧醫院底層架構部署與多模態院內系統互通 |
技術深入
- 架構類型：採用視覺語言基礎模型（Vision-Language Foundation Model）架構，改變傳統單一疾病專案式模型的限制。
- 數據與空間表徵處理：將 3D 容積增強 CT（3D Volumetric CT）影像轉化為局部解剖單元（Localized Anatomical Units）。
- 跨模態對齊訓練：透過解剖結構影像單元與對應臨床醫學診斷報告文本進行多模態語義對齊，賦予模型同時理解多器官病灶與文字診斷的泛化能力。
- 評估基準與覆蓋度：涵蓋 18 個腹部器官、146 種臨床病徵（含惡性腫瘤、肝臟病變及闌尾炎等），在近 40,000 例真實世界檢驗影像中達成平均 AUC 0.913。
前景展望基於引用來源的 AI 分析
基層醫療院所腹部 CT 的漏診率與判讀瓶頸將大幅下降
開源通用模型能使放射科醫師短缺的醫療機構直接獲得覆蓋近 150 種病徵的輔助工具，並降低超過 30% 的閱片時間負擔。
醫療影像 AI 研發範式將全面由單病種專案轉向全景多病種基礎模型
DAMO RADAR 在《科學》期刊驗證了多模態視覺語言對齊可取代傳統個別單病種訓練，將促使同業競相轉向統一的多器官通用架構。
時間線
2017-10
阿里巴巴正式成立達摩院（DAMO Academy），投入前沿醫療 AI 與前瞻科技研發
2025-01
達摩院胰臟癌篩檢模型 DAMO Panda 獲得美國 FDA「突破性醫療器材」認定
2026-01
達摩院發布專用於結直腸癌篩檢的醫療 AI 模型 Coca
2026-09
達摩院於《Science》發表成果並正式開源腹部通用醫療 AI 模型 DAMO RADAR
- 2017-10阿里巴巴正式成立達摩院（DAMO Academy），投入前沿醫療 AI 與前瞻科技研發
- 2025-01達摩院胰臟癌篩檢模型 DAMO Panda 獲得美國 FDA「突破性醫療器材」認定
- 2026-01達摩院發布專用於結直腸癌篩檢的醫療 AI 模型 Coca
- 2026-09達摩院於《Science》發表成果並正式開源腹部通用醫療 AI 模型 DAMO RADAR
來源 (8)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
1Alibaba Open Sources Medical AI Model Can Detect Cancer and Nearly 150 Conditionsscmp.com2Alibabas Damo Academy Debuts Generalist AI for Nearly 150 Abdominal Conditionsyicaiglobal.com34061591aa.com.tr4299417017longbridge.com5Alibaba Doubles Down Healthcare AI New Tool Early Colorectal Cancer Detectionscmp.com6Alibabas AI Cancer Detection Tool Clears Fda Hurdle Faster Approval Processscmp.com7Just What Doctor Ordered How AI Could Help China Bridge Medical Resources Gapscmp.com8Alibaba Beijing United Family Hospital Partner Use AI Cancer Diagnosis Treatmentscmp.com
AI 週報
閱讀本週精選 AI 大事摘要 →
相關動態
AI 策展新聞聚合。所有內容版權歸原始發布者所有。
原始來源： SCMP Technology ↗
每週電子報
每週一封，可隨時退訂。