阿里 Damo Academy 開源醫療視覺模型 RADAR，在 CT 掃描中識別約 150 種腹部症狀
為何重要
數位巨頭紛紛將重心轉向垂直應用，RADAR 的開源顯示阿里巴巴在醫療 AI 垂直領域佈局已具備高標準競爭力。對開發者而言，這提供了能與專業醫生抗衡的基礎工具，有助於加速醫療影像自動化的落地與創新。未來值得關注開源模型在臨床實務中的安全性與監管合規性挑戰。
阿里巴巴的 Damo Academy 開源其醫療視覺語言模型 RADAR，展示出生成式 AI 在醫療影像判讀的準確度。該模型專注於分析電腦斷層掃描（CT scans）並識別約 150 種腹部症狀，包含各類癌症。研究發表於《Science》，並顯示其在近 40,000 張真實世界電腦斷層影像的測試中，表現超越了大多數放射科醫生。
- 模型定位：RADAR 為醫療視覺語言模型，專精於 CT 掃描分析與腹部病灶診斷。
- 識別範圍：聲稱能辨識約 150 種腹部條件，主要涵蓋常見癌症。
- 評測規模：模型在近 40,000 張真實世界病例上接受測試。
- 表現競爭力：測試結果顯示其表現超越大多數放射科醫生。