RADAR: 面向腹部CT诊断的专家级通用视觉语言模型

摘要

科研团队开发了通用视觉语言模型RADAR，基于超过40万次增强腹部CT检查和1500万对按解剖划分的图像—文本对训练，直接从临床报告中学习，无需人工标注。在多中心的内部与外部评估、以及多种临床场景下，RADAR对18个解剖结构、146项影像征象均表现出较高诊断性能与稳健的泛化能力。阅读者研究显示，RADAR辅助使26名放射科医生的诊断敏感度提高约10%。作者称该方案可扩展、多用途且可解释，表明通用AI在总体及复杂放射任务中可与人类专家相匹敌。