阿里达摩院今日发布多癌影像分析通用模型，可检测、分割和诊断八种主要的高发致死癌症，据称有助于实现多癌统一诊断，降低漏诊概率。

针对市面上医疗AI模型出现的高假阳性、漏检等问题，达摩院医疗AI团队联合中山大学肿瘤防治中心、四川省肿瘤医院、浙大附属第一医院、盛京医院、广东省人民医院等单位，提出了一个统一的多癌影像分析通用模型（cancerUniT），以Mask Transformer语义分割为基础，解决多种肿瘤图像此前难以统一检测、分割和诊断的问题，适用于八种主流的高发高致死癌症（肺、结直肠、肝、胃、乳腺、食管、胰腺、肾）以及相关器官中的肿瘤子类型。

根据官方数据，在一组631名患者的对比测试中，该模型肿瘤检测、分割和诊断任务的性能均优于8个特定器官的单模型组合，检测任务的平均敏感性达到93%，平均特异性达到82%。（智东西）