アリババ、腹部疾患検出AI「Damo Radar」を公開

公開日：2026年9月20日(日)

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18臓器・150疾患を網羅する医用画像モデルの無償公開

中国のIT大手アリババ（Alibaba）の研究開発機関である達摩院（DAMO Academy（アリババグループの先端技術研究機関））は、腹部CTスキャン（X線を使って身体の断面画像を撮影する検査）からがんなどの悪性腫瘍を含む約150種類の病変や異常を特定できる視覚言語AIモデル「Damo Radar」を開発し、オープンソースとして公開した。1つのモデルで複数の腹部臓器と多様な疾患を同時に解析できる汎用的な医療支援AIとして、臨床現場での読影負担軽減と早期発見が期待されている。

造影CT解析による臨床検証の成果と検出性能

「Damo Radar」は、造影剤を用いた腹部CT検査の画像を入力とし、肝臓、膵臓、腎臓など18箇所の腹部臓器を対象に網羅的な解析を行う。

公開された研究結果によると、本モデルの主な検証結果は以下のとおりである。

評価項目	結果・数値	備考
対象臓器	18腹部臓器	肝臓・膵臓・腎臓などを含む
検出対象疾患	約150種類	悪性腫瘍・各種病変・解剖学的異常
臨床検証データ規模	約40,000件	実世界（実臨床環境）のCT検査データ
総合検出精度（平均AUC）	0.913	146の臨床所見におけるROC曲線下面積
放射線科医との比較	26名中23名を上回る	複数病院の専門医を対象とした比較試験
見落とし削減率	10%削減	医師とモデルの協調支援時
診断所要時間	30%以上短縮	読影プロセスの効率化

研究チームは本モデルを「世界初のエキスパートレベルの汎用医用画像モデル」と位置付けており、将来的にはCT以外の医用画像種別への適用拡大も目指している。

独自価値要素：日本の医療現場への示唆と未確認事項の整理

日本の読者・医療現場への影響

日本は人口あたりのCT保有台数が世界トップクラスであり、人間ドックや救急外来などで日常的に腹部CTが撮影されている。一方で、画像を専門に読影する放射線科医の不足と長時間労働が深刻な課題となっている。今回のように約150もの疾患・病変を一度にスクリーニングできるモデルがオープンソースで提供されることは、国内の医療AI研究や読影支援ツールの開発を加速させる材料になり得る。

ただし、日本国内の実際の医療現場に本モデルを導入するには、医薬品医療機器等法に基づく承認（PMDA承認）を取得する必要がある。現時点では臨床判断を代替するものではなく、あくまで研究目的または医師のダブルチェック補助としての検証にとどまるとみられる。

現時点で未確認の事項

ライセンス条件と提供形態: オープンソース公開されたコードおよび学習済み重みの商用利用許諾範囲や、具体的なリポジトリの公開状況は原報では明示されていない。
中国国外のデータセットでの汎用性: 検証データは主に中国国内の医療機関由来とみられ、異なる人種や撮影機器メーカー（シーメンス、GE、キヤノン等）の画像に対する精度の再現性については追加検証が必要である。