今日头条｜达摩院通用医疗影像AI登《科学》并开源，一张CT识146种病，三甲医生的"护城河"还在吗

9月18日（北京时间），阿里巴巴达摩院联合浙江大学医学院附属第一医院等机构研发的通用医疗影像AI模型DAMO RADAR，登上国际顶级学术期刊《科学》（Science，9月17日刊），并正式开源模型、核心代码与全套技术框架。它面向腹部增强CT诊断，可一次性识别超过146种病症，覆盖18个人体器官，是首个达到影像科专家级水平的通用医学影像AI。

为什么今天重要？

医疗影像AI过去十年几乎都在走"一病一模"的路子：一个模型只盯一种病，立项到落地动辄两三年，依赖海量人工标注，成本高、通用性差。达摩院这次换了一条路——用视觉-语言学习，让模型直接从海量CT影像和诊断报告文本里学关联，并首创"器官级细粒度对齐"策略，把三维CT拆成独立解剖单元去和文本精准对齐，无需人工标注就能训练。这意味着医疗影像AI第一次从"专科生"走向"通才"：腹部CT是公认最难读的影像，涉及数十个器官、数百种病变，而DAMO RADAR把这道最难的题做通了。

对行业意味着什么？

第一，给"基层缺专家"提供了一把新钥匙。近4万例真实临床病例测试中，模型平均AUC达0.913；在覆盖14家医院、26名影像科医生的人机对比里，平均准确率超过了其中23人；医生借助它，诊断敏感性提升约10%，阅片耗时减少30%以上，低年资医生被拉到了高年资水平。对阅片量有限、经验不足的基层医院，这是肉眼可见的减负。

第二，开源会加速"去壁垒"。达摩院把模型、代码、框架全开源，等于把专家级能力摆上台面供全行业打磨。过去单病种AI被少数头部团队和医院"藏"在论文里，现在通用范式公开，后来者可以在此基础上做专科微调、做基层适配。

第三，也给监管和权责出了新难题。模型对训练之外的急腹症场景AUC仍有0.904，泛化能力亮眼，但"通用"也意味着出错的面更广、责任更难界定——一张CT背后牵动的是手术、用药、生死，谁来为AI的"专家级判断"签字？

接下来会怎么走？

短期看，DAMO RADAR会先在合规框架下进医院做辅助验证，浙大一院已明确希望它尽快落地基层。中期看，达摩院称该技术范式不局限于腹部CT，有望迁移到其它形态的医疗影像，通用医疗AI的赛道会被正式打开。但也要泼盆冷水：登《科学》、超23名医生，不等于能上岗行医。医疗AI的下半场，比的不再是刷榜分数，而是谁先把"可解释、可追溯、可负责"的闭环跑通。当模型比更多医生看得准，我们的信任体系和问责制度，准备好接住这份能力了吗？

行业速览

① 行业：英伟达支持的AI制药公司Iambic提交美国IPO申请。9月22日，由英伟达、卡塔尔主权财富基金支持、成立于2019年的AI制药公司Iambic Therapeutics向美国SEC递交IPO申请，拟在纳斯达克上市（代码"IAM"）。其进展最快的候选药IAM1363（治疗实体瘤）已进入早期临床，并与艾伯维、武田、拜耳等多家药企建立合作。在生物技术IPO窗口承压的背景下，AI制药仍是资本最愿意下注的赛道之一。

② 政策：国家药监局两箭齐发，完善药械监管与审评。9月20日印发、21日对外公开的《放射性药品管理条例（征求意见稿）》落点核素半衰期短等行业痛点，系统性衔接核医学诊疗与药品监管；同日《优化中药补充申请审评审批程序改革工作方案》落地，对中药生产工艺、场地等补充申请实行分类分级审批、大幅压缩周期。今年以来，我国已批准59个创新药和51个创新医疗器械上市。

③ 技术/产业：上海儿童医学中心自研IVD试剂"备案转注册"首单落地。9月21日，国家儿童医学中心、上海儿童医学中心自主研发的"四项抗癫痫药物浓度测定试剂盒（液相色谱串联质谱法）"正式获批上市，成为上海首个由院内备案转为注册上市的医疗机构自研体外诊断试剂，也是2025年"春雨行动"以来的转化范例，打通了自研试剂"备案—使用—注册"全链条路径。

④ 国际：WHO发布AI健康研究伦理监督报告。9月21日，世界卫生组织发布《人工智能相关健康研究：伦理审查与监督》报告，呼吁强化对AI健康研究的伦理审查与监督，覆盖透明度、偏见、公平性、问责、隐私等风险，并强调中低收入国家在AI健康研究中的能力建设与公平参与。这与近期"AI不能自主决策"的全球共识一脉相承。

今日观点

达摩院把通用医疗影像AI做到专家级还开源，是件大好事——它让优质阅片能力第一次有了"下沉"的技术可能。但"达专家水平"这四个字，最容易被误读成"替代专家"。医学不是围棋，诊断背后是责任、沟通和无法被AUC量化的临床判断。DAMO RADAR再强，今天也只是"导航"而非"司机"；真正该警惕的，是基层在欢呼减负时，悄悄把"AI说没事"当成了"医生说没事"。WHO同一天喊话加强伦理监督，不是泼冷水，而是划底线：能力越强，越要把"谁签字、谁负责、谁可解释"先立住。医疗AI的下半场，赢家不会是那个分数最高的模型，而是那个最让人敢把命交出去的体系。问题是——当AI比医生看得更准，我们准备好为那次"辅助诊断"签下责任书了吗？