19 сентября 2026 г.
ИИ для КТ вышел в открытый код: RADAR проверяет 146 находок
RADAR показал средний AUC 0,913 по 146 находкам на КТ против 0,776 у лучшей конкурирующей vision-language-модели 17 сентября 2026 года. 18 сентября Alibaba DAMO Academy опубликовала код под Apache License 2.0 и документацию для demo-инференса на одной GPU. Модель обучили на 424 911 исследованиях контрастной КТ брюшной полости, 1,5 млн пар «изображение и текст» и более 15 млн анатомически привязанных пар.
На более чем 27 000 экстренных КТ RADAR получил AUC 0,904, хотя его не обучали специально на экстренных данных. Во внешнем тестировании в 8 медицинских центрах он получил AUC 0,895. В исследовании с 26 радиологами помощь RADAR повысила диагностическую чувствительность примерно на 10%.
От статьи к запуску. 17 сентября AAAS опубликовала результаты RADAR по статье в Science. 18 сентября код появился в репозитории Alibaba DAMO Academy на GitHub.
Для demo-инференса нужно создать conda-окружение с Python 3.10 и установить зависимости командой `pip install -r requirements.txt`. Затем нужны checkpoint `ckpt/checkpoint_radar_pretrain.pth` и `bert-base-chinese`, после чего документация предлагает перейти в `RADAR_inference` и запустить `python inference_demo.py`. В документации указаны GPU A100 и H20.
18 сентября код и demo уже доступны, а опубликованные метрики относятся к КТ брюшной полости, экстренным исследованиям и тестам в 8 медицинских центрах.
Первоисточник
