阿里达摩院通用医疗影像AI模型RADAR登上Science
原标题：AGI最难一战，竟在医院！中国AI登上Science，医生不怕失业还催着上线
AI 摘要
阿里达摩院联合浙大一院等机构研发的通用医疗影像AI模型DAMO RADAR登上Science，该模型可一次性识别腹部18种解剖结构的146种疾病，在近3.9万例内部队列中平均AUC达0.913，外部8家医院2.4万例验证AUC为0.895。人机对比中RADAR准确率超过26名放射科医生中的23名，医生在AI辅助下读片敏感度提升约10%、阅片时间减少30%以上。模型、代码、框架已全部开源，团队称其首次证明通用医疗影像AI路线可行。
正文节选
AGI最难一战，竟在医院！中国AI登上Science，医生不怕失业还催着上线 用通用AI去啃最硬的骨头，这条路走得通 克雷西 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI正在横扫一切，但有块硬骨头，迟迟攻不下来，让无数人希望落空。 2016年，Hinton老爷子就预言：“人们现在就应该停止培养放射科医生。”他甚至认为，五年内，AI就会在医疗影像识别上超过放射科医生。 老爷子一生谨慎，但历史和他开了个玩笑。十年过去了，人们离AGI已经越来越近，但在医疗场景里，即使图像识别这样的AI新手村任务，依然是hard模式。 如果从IBM的Watson算起，在医疗上遭遇滑铁卢的AI专家数不胜数。 为什么医疗成了AI的阿喀琉斯之踵？ ——对模型精度的极高要求，在别的领域，模型幻觉可以一笑了之，但在这里却是人命关天。 这也导致了医疗影像AI长期困在专用模型里。 直到今天，学术期刊的“王者”Science正式刊发一项来自中国的重磅研究： DAMO RADAR，据介绍是全球首个专家级的通用影像AI模型。 这个模型，能看腹部18种解剖结构的146种病，比很多影像科医生看得还准。 而且模型、代码、框架，