九月才刚过半，杭州传来重磅消息，这下美国硅谷要不淡定了。

9月18日，阿里达摩院联手浙大一院，造出全球首个达到影像专家水准的医疗影像AI DAMO RADAR，覆盖腹部18个器官，能识别146种病症，成果直接登上顶级期刊《科学》。


9月18日，一条来自杭州的消息让全球AI圈都抬了头：阿里达摩院联合浙大一院等机构，把通用医疗影像AI模型DAMO RADAR送上了《科学》正刊。


它不是一篇普通论文，而是全球首个达到影像科专家水平的通用医疗影像 AI——一个模型覆盖18个器官、识别146种病症，而且从发表那天起就开源。


先看它干了件什么事，腹部增强CT是影像科公认最难啃的骨头，几十个器官挤在腹腔里，数百种病变可能藏身其中，一份片子几十上百张切片，年轻医生读起来最没底。


DAMO RADAR用视觉语言学习的办法，让模型自己从海量CT影像和对应诊断报告里学出关联，不用人工标注。


研究团队在近4万次真实检查上做了测试，区分患者和正常人的AUC达到0.913，跟26位放射科医生人机对照，平均准确率超过其中23位，医生在它提示下漏诊少了，读片时间省下三成以上，低年资医生也能做出接近高年资专家的判断。


这类突破放哪个国家都够上头条，但更值得琢磨的是它怎么被使用，斯坦福大学的研究中心早前做过调查，八成以上中国受访者觉得AI带来的好处大于坏处，美国这个比例不到四成。


报告刚出来时，不少人想不通中国人凭什么这么乐观，看完达摩院这一步，答案其实就摆在眼前：海外那些最能打的AI模型，多数关起门来按次收费，围墙越砌越高。


有博主晒过账单，同样的CT检查，国内公立医院两百来块，美国账单能到几千美元，技术越先进，普通人越够不着，这种进步只属于少数人。


而中国这边，叫得上号的开源大模型越来越多，这次连专家级的医疗AI也免费放出来，医院能拿去用，机构能拿去改，个人开发者也不设门槛。


单看账本确实 “亏”，但放到十几亿人的医疗需求里，这笔账不亏：县医院的医生没有大医院那么多疑难病例积累，碰上复杂片子心里发怵，身边多一个不收费、不会累的帮手，病人就不用为一个片子往省城跑，乐观不是凭空来的，是让人看见技术真能用得上。


更关键的是 “通用” 两个字，达摩院在医疗AI上不是头一回出手，胰腺癌、胃癌、肠癌早筛和主动脉夹层预警都做过，三年发了5篇《自然・医学》，但那些多是专病模型，一个模型盯一种病，训练靠人工标注，成本高，换个场景就得重来。


DAMO RADAR一个模型管18个器官、146种病，面对没训练过的急腹症场景依然能打。


从 “专才” 到 “通才”，隔着的不是数量累加，是方法论换道，这条路要是走通，病理切片、X光胸片、眼底照相未必不能照这个思路来，那就不只是一个模型的事，而是一套打法的验证。


技术路线的选择，说到底是对 “技术进步为了谁” 的回答，有人把成果做成按次收费的服务，有人把成果做成所有人可以取用的工具，在医疗这个最不能出错的行业里，后一种选择已经经受了真实临床的检验。


达摩院这一步，分量不在又一个顶刊，也不在 “全球首个” 的名头，而在它让看病这件最昂贵的事，多了一个普通人用得起的选择，当开源与普惠成为行业默认的方向，技术进步才算真正落到了实处。


信源：

人民网健康频道《达摩院通用医疗影像 AI 模型 DAMO RADAR 开源 可识别逾 146 种腹部病症》2026 年 9 月 18 日
中国新闻网《中国团队研发医疗影像模型 可一次性识别 146 种腹部病症》2026 年 9 月 18 日
环球网博览频道《阿里 AI 登顶〈科学〉：专家级通用医疗影像模型，覆盖超 146 种病症》2026 年 9 月 18 日