中国アリババグループの研究機関DAMO Academyは2026年9月18日、造影剤を用いた腹部CT画像から肝臓・膵臓・胃・大腸のがんを含む18臓器・146種類の疾患や所見を検出できる汎用型の医療AIモデル「DAMO RADAR」を発表しました。研究成果は査読付き学術誌「Science」に掲載され、コードと学習済みの重みはGitHubとHugging Face上でApache 2.0ライセンスのもと無償公開されています。
RADARは42万件超の造影腹部CT検査データをもとに、解剖学的な部位情報と結びつけた約1500万組の画像・テキストペアで学習されています。実際の臨床データ約4万件を用いた評価では、146項目の所見全体で平均AUC(曲線下面積)0.913を達成しました。26人の放射線科医による読影試験では平均して23人を上回る精度を示したほか、RADARの支援を受けた放射線科医は見落としを約10%減らし、診断にかかる時間も3割以上短縮できたとしています。
ただし、DAMO Academyは今回の公開があくまで研究段階のリリースであり、承認済みの医療機器ではないと強調しています。臨床現場で医師の判断を介さずに患者へ直接使用するための規制当局の認可は得られておらず、現時点では研究・開発目的での利用が想定されています。オープンソースでの公開により世界中の医療機関や研究者が同モデルを検証・改良できる環境が整った形ですが、実際の診療への導入には各国の薬事規制対応など追加のステップが必要になるとみられます。
