CT画像を比較し日本語の所見文を生成するAIを開発：医療技術ニュース

名古屋大学と国立情報学研究所は、経過観察のために撮影された2つの3次元X線CT画像を解析し、自然な日本語所見を生成する生成AIを開発した。撮影日時の異なる2つの3次元X線CT画像から特徴を読み取り、その経時的変化を所見文として出力する。

[MONOist]

　名古屋大学と国立情報学研究所は2025年4月24日、経過観察のために撮影された2つの3次元X線CT画像を解析し、自然な日本語所見を生成する生成AI（人工知能）を開発したと発表した。これにより、放射線科医の正確なCT画像読影所見文の作成支援が期待される。

比較読影のための生成AIモデルの概要 出所：国立情報学研究所

　開発した生成AIは、撮影日時の異なる2つの3次元X線CT画像から特徴を読み取り、その経時的変化を所見文として出力するLMM（大規模マルチモーダルモデル）だ。3次元画像を、画像特徴を表現するトークンへと3D Vision Encoderを用いて変換し、所見文の出力を命令する命令文のトークンも併せて大規模言語モデルに入力することで、経時的変化の所見文を日本語で出力する。

比較読影する生成AIモデルの画面例［クリックで拡大］ 出所：国立情報学研究所

　生成AIと対話することも可能で、限定的ではあるものの、読影レポートの生成だけでなく、読影レポートに記載された事項についての質問も可能だ。

　これまで放射線科医しかできなかった経過観察を支援し、より迅速で精確な読影所見の記述や病変の定量評価につながる。