康客(@kangke888):9月18日，浙大一院联合阿里达摩院，在《Science》发布通用医疗影像AI模型DAMO RADAR。它不依赖大量人工标注，腹部CT可一次识别146种病症，诊断准确率首次达到影像专家级，还能把医生诊断敏感性提升约10%，对没见过的病变也有较好识别能力。不过它目前只是医生的辅助工具，不能替代医生独立诊断。当AI能一次识别146种病，准确率追上专家时，很多人会问：医生是不是要被取代了？目前不会，但分工正在变化。以前医生看CT全靠经验，练出直觉要熬很多年，还难免疲劳漏看。像RADAR这样的AI做的事，是把直觉变成提醒——先圈出可疑的地方给医生参考，据说能把漏诊率降低约10%。但识别不等于诊断，AI看到的是影像特征和概率，不知道病人的病史和处境，这些人的信息，恰恰是诊断里最难被数据化的部分。 AI的强项是“广度”，医生的强项是“深度”。所以，更可能的分工不是AI主导、医生辅助，而是AI负责不漏看，医生负责不看错。 AI先扫一遍，医生兜底判断，把省下来的时间留给真正复杂的病例和病人沟通。

2026.09.23 01:08

9月18日，浙大一院联合阿里达摩院，在《Science》发布通用医疗影像AI模型DAMO RADAR。它不依赖大量人工标注，腹部CT可一次识别146种病症，诊断准确率首次达到影像专家级，还能把医生诊断敏感性提升约10%，对没见过的病变也有较好识别能力。不过它目前只是医生的辅助工具，不能替代医生独立诊断。当AI能一次识别146种病，准确率追上专家时，很多人会问：医生是不是要被取代了？目前不会，但分工正在变化。以前医生看CT全靠经验，练出直觉要熬很多年，还难免疲劳漏看。像RADAR这样的AI做的事，是把直觉变成提醒——先圈出可疑的地方给医生参考，据说能把漏诊率降低约10%。但识别不等于诊断，AI看到的是影像特征和概率，不知道病人的病史和处境，这些人的信息，恰恰是诊断里最难被数据化的部分。 AI的强项是“广度”，医生的强项是“深度”。所以，更可能的分工不是AI主导、医生辅助，而是AI负责不漏看，医生负责不看错。 AI先扫一遍，医生兜底判断，把省下来的时间留给真正复杂的病例和病人沟通。

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