❯ 达摩院开源 RADAR 医学模型，读腹部 CT 识别约 150 种病症并登上《科学》

模型开源据南华早报，阿里巴巴达摩院开源了医学视觉语言模型 RADAR，能通过读取增强腹部 CT 识别近 150 种病症，其中包括恶性肿瘤。模型覆盖 18 个腹部器官，论文发表于《科学》，代码在论文见刊次日、即 9 月 18 日上传 GitHub。

训练与成绩此前这类医学 AI 多是单病种检测器，RADAR 走的是通才路线。据研究团队披露，它用超过 40 万例增强腹部 CT 检查、1500 万对具备解剖学感知的图文数据训练，直接从临床报告里学，不依赖人工标注。在近 4 万例真实检查上，146 项临床发现的平均 AUC 为 0.913；在一项头对头研究中，它胜过 26 位资深放射科医生中的 23 位。

许可细则开源的口径需要拆开看：GitHub 上的代码走 Apache 2.0，但 Hugging Face 上的权重用的是 CC BY-NC-SA 4.0——允许研究、要求署名与相同方式共享，排除商业部署。换句话说，医院和研究机构可以直接用，想把它做进商业产品的厂商不行。

落地变量改写的是基层影像科的产能约束。一次增强腹部 CT 由资深医生逐器官读片耗时极长，而一个通才模型把 146 项发现压进一次推理。下一步要盯的是权重许可会不会松动到允许商用——不松动，这套能力就只会停在论文和医院的内部系统里，进不了商业影像设备。

▪ SIGNAL胜过 26 位医生中的 23 位，却禁止商用，这次开源放出的是能力，留住的是通路。