ミラノ工科大学電子情報生命工学部門のアンドレア・モグリア博士らの研究チームが、個々の臓器向けに最適なAIモデルを選定できる世界初のオンラインアプリを開発した。このツールは、診断や治療に必要な3D画像生成において、医療現場の精度と信頼性を大幅に向上させる。同アプリは『Information Fusion』に掲載された研究に基づき、汎用型と専門型のAIモデルを比較検証した成果を反映している。 医師、画像技術者、診断担当者など、医療現場の専門職が利用できるこの無料アプリは、臓器や解剖学的領域（胸部、頸部、腹部など）から検索を開始できる。選択された部位に対して、実際に使用可能なAIモデルの一覧が表示され、それぞれのモデルがテストされたデータセットに基づいて効果順に並べ替えられる。さらに、脊椎や心室といった細分化された構造、および脳梗塞や虚血による腫瘍や病変の画像生成能力も、モデルの選定基準として選択可能だ。 モグリア博士は、「これまで画像生成に適したモデルを選ぶには何度も試行錯誤が必要だったが、このツールを使えば効率的な選定が可能になる」と説明。また、病院は年間の手術件数に応じて、どのAIモデルを導入すべきかを長期的に計画できるという利点も指摘している。 研究では、膨大な多様な人体画像で学習された汎用型AIモデルが、特定臓器に特化した専門モデルと同等、あるいはそれ以上の性能を発揮することが明らかになった。これは、医療画像分野におけるAI活用の転換点と位置づけられる。 この技術は「セグメンテーション」と呼ばれるプロセスを支援する。CTやレントゲン画像から特定の臓器や病変を2Dで輪郭付け、3D再構成する作業をAIが迅速かつ客観的に実行することで、人的誤差やバイアスを回避する。ミラノ工科大学のピエトロ・チェルベリ、ルカ・マイナルディ、マッテオ・レッカールディも本研究に貢献した。 （出典：Andrea Moglia et al., Generalist models in medical image segmentation, Information Fusion, 2026, DOI: 10.1016/j.inffus.2025.103709）