产业观察🔥7.0
诺奖得主Hinton预言十年后 阿里通用医疗影像AI登Science正刊
📋总体概括
2016年Hinton曾预言深度学习将在5-10年内取代放射科医生，如今近10年过去，放射科医生短缺仍是现实。9月18日，阿里达摩院联合浙大医学院附属第一医院等机构研发的通用医疗影像AI模型DAMO RADAR登上《科学》正刊，该模型面向腹部增强CT诊断，可一次性识别超过146种病症，准确性首次达到影像科专家级水平，并已正式开源，向Hinton当年的预言迈出实质一步。
⚡关键信息
- ▸2016年11月Hinton预言应停止培养放射科医生，认为深度学习将在5到10年内做得更好
- ▸9月18日阿里达摩院与浙大一院等机构研发的通用医疗影像AI模型DAMO RADAR登上Science正刊
- ▸DAMO RADAR面向腹部增强CT诊断，可一次性识别超过146种病症
- ▸模型准确性首次达到影像科专家级水平，并已正式开源
- ▸此前AI虽在单项影像任务达专家水平，但难以像医生一样全面检查多器官并识别并存异常
🔥犀利点评
Hinton的预言本身没错，错在时间表。AI取代的不是医生这个职业，而是医生手里最机械、最消耗的那部分工作。DAMO RADAR的价值不在于146种病症这个数字，而在于它从单病种专用模型走向通用诊断框架，这是医疗AI从玩具到工具的分水岭。开源更关键：一家公司登顶期刊不算什么，把专家级能力普惠给基层医院才是真变革。当然，达到专家水平到进入临床责任体系，还隔着监管和诉讼两座大山。
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