Alibaba達摩院、腹部CT向けVLM「Damo Radar」をオープンソース化

Alibaba Group Holdingの研究機関Damo Academy(達摩院)は2026年9月18日22時30分(上海)、増強造影CTスキャンを読み取って癌を含む約150種の腹部疾患を識別する視覚言語モデル「Damo Radar」をオープンソース化しました。約4万件の実世界検査で146項目の臨床所見に対し平均AUC 0.913を達成したとしています。

何が新しいか

Damo Academyによると、Damo Radarは増強造影CTスキャンを入力とし、18の腹部臓器を対象に、悪性腫瘍を含む幅広い疾患やその他の異常を識別する設計です。学習には、CTスキャンと臨床レポートを対応付けたデータを用いています。研究チームはこのモデルを「世界初の専門医レベルの汎用医用画像モデル」と表現しています。重みはオープンソースとして公開されています。

仕様と評価結果

項目	値
識別する臨床所見数	146
対象となる腹部臓器数	18
識別範囲	悪性腫瘍を含む約150種の腹部疾患・異常
評価に用いた実世界検査数	約40,000例
平均AUC	0.913
完全な診断精度に相当するAUC	1.0

利用の前提

入力は増強造影CTスキャンで、カバー範囲は18の腹部臓器です。学習方法はCTスキャンと臨床レポートのペアによるもので、研究チームはこの手法が将来的に他の種類の医用画像へ拡張しうると述べています。

背景と意味

新たに《Science》誌に発表された研究によれば、約4万件の実世界検査において、同モデルの成績は大多数の放射線科医を上回りました。今回の公開は、Alibabaが拡大させている医療AI領域での取り組みの最新の一歩に位置づけられます。