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阿里达摩院 RADAR 登上 Science,一个模型看 146 种腹部病
用通用 AI 去啃最硬的骨头，这条路走通了一次。学术期刊 Science 正式刊发阿里达摩院联合浙大一院等医院的研究 DAMO RADAR,团队称其为全球首个专家级通用图像 AI 模型：一个模型覆盖腹部 **18 种解剖结构、146 种疾病**,涵盖肝脏、胰腺、胆囊、肾脏、脾脏、肠道，模型、代码与技术框架全部开源。
此前医疗图像 AI 长期困在「一个病种一个专用模型」里，达摩院自己也算过账 —— 一个病种啃下来至少两三年，人类疾病成千上万种。
💡 为什么值得看RADAR 用视觉-语言对比学习，单模型覆盖腹部 18 种结构并开源。
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中文 AI 行业媒体，本文为对 Science 论文与达摩院团队的转述报道，含团队与浙大一院放射科主任的采访内容；文末给出 Science 论文链接与 GitHub 开源地址。
作为 tier-2 中文媒体转述，论文刊发与开源地址可指向一手源(DOI 10.1126/science.aec6129、GitHub alibaba-damo-academy/damo-radar),但 AUC、人机对比 23/26 等具体数字与团队引语均来自本文单方叙述，未逐项核对论文原文。
延伸阅读
AUC、验证队列规模、人机对比设计等关键数字若要引用，应回到 DOI 10.1126/science.aec6129 的论文正文核对，而非停在媒体转述。
模型、代码、框架已全部开源，团队称器官级对齐框架可迁移到 MRI、PET、超声。想评估能否用于自家图像场景的读者，可直接看 GitHub 仓库。