阿里巴巴達摩雷達 AI 超越放射科醫師，診斷 150 種腹部疾病

阿里巴巴達摩雷達 AI 超越放射科醫師，診斷 150 種腹部疾病

阿里巴巴集團旗下的 達摩院（Damo Academy）近日以開源方式釋出一套名為 Damo Radar 的人工智慧模型。該模型能夠從電腦斷層（CT）影像中辨識近 150 種腹部疾病，包含多種惡性腫瘤，成為醫學影像領域的里程碑。

研究亮點

• 測試規模：在近 40,000 例真實臨床檢查中驗證。
• 診斷表現：對 146 項臨床發現的平均 AUC（曲線下面積）達 0.913。AUC 為 1.0 時代表診斷完美，0.913 已接近專業放射科醫師的水準。
• 模型特性：屬於 視覺‑語言模型（vision‑language model），同時處理影像與文字報告，專注於含對比劑的 CT 影像，涵蓋 18 個腹部器官。

背景與技術解析

CT 影像是利用 X 光旋轉掃描身體，產生斷層切片的醫學影像技術；加入對比劑後可更清晰呈現血管與腫瘤等細節。達摩雷達的訓練資料由 CT 影像與對應的臨床報告配對而成，使模型能學會「看圖說話」——即從影像中抽取關鍵特徵，再以醫學術語描述病變。

研究團隊指出，這套訓練流程未來可延伸至其他影像類型（如 MRI、X 光），有望打造 全球首個具專家級水準的通用醫學影像模型。

產業影響與未來展望

1. 提升診斷效率：AI 可在短時間內完成大量影像的初步篩檢，減輕放射科醫師的工作負擔，縮短患者等待時間。

2. 降低誤診風險：高 AUC 表現顯示模型在辨識細微病變上具備穩定性，對早期癌症的發現尤為關鍵。

3. 推動醫療資源均衡：開源的特性讓全球醫院、研究機構皆可自由使用與改進，對醫療資源不足的地區具有潛在助益。

未來，若能結合臨床決策支援系統（CDSS）與電子病歷（EMR），Damo Radar 可能成為醫師診斷流程中的「第二雙眼」，協助提升整體醫療品質。對於關心健康的讀者而言，這代表在不久的將來，AI 可能會在日常體檢與癌症篩檢中扮演更重要的角色。