美国解决不了的全球性难题，没想到中国先交出了答案

浙大一院放射科，三百多人，一天八九千病人流量，CT将近4500个。科室主任干了三十多年影像，说了一句大实话："到下午脑子反应没那么快了。"这不是一个人的疲惫，是全球影像科的常态——每年几亿次CT检查，医生数量的增长根本追不上检查量的增长。

《自然》杂志今年专门发文讨论"怎么用AI解决放射科人力短缺"，连标题都透着急。单份腹部CT医生平均要看20分钟、过几百张切片，而这类检查全世界每年要上演几亿次。

AI补人手这个思路谁都想到，但过去一直卡在一个问题上——影像AI是"专才"。一个病一个模型，看得了肺结节看不了肝，顶多算个偏科助手，扛不了放射科医生那种一份报告要扫几十个器官的完整工作量。缺口要的是能接整个科室活的人手，不是多一个工具。

中国这次交的，恰恰是"通才"卷子。

9月18号，阿里达摩院联合浙大一院等机构的DAMO RADAR登上《科学》，一个模型覆盖腹部18个器官、146种病症，首次达到影像科专家水平。在近4万次真实世界检查中AUC达到0.913，14家机构26名医生参与人机对比，仅3名资深医生略优于AI。有AI辅助后，医生准确率提高10%、用时减少30%以上。

相当于每位医生的产量和把握一起往上提。医疗AI喊了很多年“改变行业”，这一次，改变落在了每一张片子上。

拿真实场景来看就知道缺口有多急。浙大一院放射科三百多人，一天八九千的病人流量，CT将近4500个。科室主任干了三十多年影像都说"到下午脑子反应没那么快了"。这正是AI该站岗的地方。

《自然》还在讨论这条路靠不靠谱，中国已经把达到专家水平的通用模型做出来了。目前还在研究验证阶段，但消息传开后，各地医院都在盼它早点从论文走进诊室。越缺影像医生的地方，越等不起。

原文：toutiao.com/article/1876650161554435/

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