物界前沿物界前沿 · 资讯情报卡（Hacker News · 2026/9/19）
阿里达摩院发布RADAR腹部CT通用AI模型
核心事实
- 阿里达摩院推出名为RADAR的视觉语言模型。
- 该模型专为腹部CT诊断设计，具备专家级能力。
- 训练数据包含超40万份增强CT检查影像。
- 利用1500万组解剖感知图文对进行无标注学习。
- 模型在常规及复杂临床任务中表现优异。
关键数据
400,000+训练CT数量
15,000,000图文对数量
物界观察
RADAR直接利用临床报告构建大规模监督信号，绕开了医疗AI最昂贵的人工标注瓶颈。这种从非结构化文本中提取知识的路径，若能在真实世界验证其泛化性，将大幅降低专科影像模型的落地门槛，推动放射科工作流从辅助阅片向全自动初筛演进。