# RADAR

> Модель читает КТ брюшной полости и пишет заключения на уровне эксперта

RADAR — универсальная vision-language модель для диагностики по КТ брюшной полости: обучена на 400 000+ исследований, доступны чекпоинты и код обучения

- Что делает: анализирует КТ брюшной полости
- Категории: Opensource, Здоровье, Исследования
- Работает из России: Да
- Бизнес-модель: Бесплатно
- Модели: RADAR+, RADAR, nnU-Net
- Сайт сервиса: https://github.com/alibaba-damo-academy/damo-radar
- Карточка в каталоге: https://ailibri.com/radar
- Обновлено: 2026-09-20

## Описание

RADAR — это открытая модель зрения и языка от Alibaba DAMO Academy, обученная читать КТ брюшной полости с контрастным усилением и описывать находки так, как это делает врач-радиолог. Проект живёт на GitHub: код для обучения и инференса, предобученные веса на HuggingFace, демо-данные и документация. Ориентирован он на исследователей медицинского ИИ и разработчиков, которые хотят воспроизвести результаты или дообучить модель на своих данных.

В основе — обучение на более чем 400 000 исследований КТ с контрастом и 15 миллионах пар «изображение — текст» с привязкой к анатомии. Важная деталь: модель училась напрямую по клиническим заключениям, без ручной разметки. Авторы позиционируют RADAR как универсальный каркас для радиологического ИИ, который показывает уровень эксперта и на рутинных, и на сложных клинических задачах. Результаты описаны в статье в журнале Science.

Запуск выглядит стандартно для питоновского проекта: нужно создать conda-окружение с Python 3.10 и установить зависимости из requirements.txt. Дальше в папке download_scripts лежат два помощника — один скачает чекпоинты и вспомогательные файлы в ckpt/, второй подтянет вспомогательные данные с обработанными масками. В репозитории уже есть демонстрационный файл в формате NIfTI и предсказания в CSV, так что первый прогон можно сделать без долгой подготовки. Код можно также найти в архиве на Zenodo.

Документация разбита на три руководства, и по ним понятно, что вообще можно делать с проектом:

- Training — обучить RADAR или RADAR+ с нуля либо дообучить на данных MERLIN; сюда же входят инференс и оценка;

- Inference — демо с предобученным чекпоинтом на RAD-CT, а также прогон и оценка модели на внешнем тестовом наборе MERLIN;

- Preprocess — подготовка изображений, масок и текстов заключений, пригодится и для MERLIN, и для собственных данных.

Проект собран на нескольких известных открытых библиотеках — LAVIS, nnU-Net, MONAI и 3D-ResNets-PyTorch, их лицензии сохранены отдельным файлом. Сам RADAR выпущен под Apache License 2.0, то есть использовать его можно свободно, включая коммерческие сценарии, при соблюдении условий лицензии. Если результаты пригодятся в исследовании, авторы просят сослаться на публикацию — BibTeX лежит в README.

## Похожие сервисы в каталоге

- [Anamnesis](https://ailibri.com/anamnesis): Anamnesis - PWA-трекер медицинских записей с AI-координатором. Структурирует данные, вводит информацию голосом и сканами, поддерживает нескольких врачей.
- [Abliteration.ai](https://ailibri.com/abliteration-ai): API к языковой модели без встроенных отказов и шлюз политик: для red team, кибербезопасности, trust & safety, синтетических данных и ML-исследований.
- [ResearchGPT](https://ailibri.com/researchgpt): ResearchGPT - инструмент, позволяющий вести диалог с научными статьями. Преобразует научные публикации в интерактивный формат, упрощая извлечение и анализ информации из исследований.
- [Extrapolate](https://ailibri.com/extrapolate): Сервис показывает, как вы будете выглядеть в старости. Загружаете фото - получаете версии себя через 10, 20 и даже 70 лет.
- [Open Deep Research](https://ailibri.com/open-deep-research): Открытый AI-агент для глубоких исследований на базе LangChain. Работает с разными моделями, поисковыми инструментами и MCP-серверами. Топ-6 в Deep Research Benc
- [GeoAgent](https://ailibri.com/geoagent): GeoAgent - модель для геолокации с обучением через подкрепление. Использует датасет GeoSeek с разметкой экспертов, geo-similarity reward и consistency reward дл

---
Источник: AILibri — каталог нейросетей и ИИ-инструментов, https://ailibri.com