実在する構造しか描けない
LLMに構造の「推測」をさせません。必ず構造データのインデックス検索をし、ヒットした構造だけを3Dに渡します。存在しない器官は、そもそも描画させません。
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解剖〜生理までオールインワン
血管支配、症状、位置関係——解剖への問いの形はひとつではありません。
実際の臨床でそのまま出てくる3つの問いから、その幅を見てください。
「中大脳動脈梗塞での虚血部位を黒く塗って」
血管の支配領域を推論し、該当する脳領域——前頭葉・頭頂葉・側頭葉の一部、島皮質、大脳基底核(被殻・淡蒼球・尾状核)——を特定して、まとめて黒く着色します。教科書の図を探すのではなく、問いの答えそのものが3Dで立ち上がります。
1文の問いから24構造を同定し、支配領域の着色まで。必要な操作は全て一元的に行えます。
「肩こりの原因になる筋肉見せて」
「じゃあ関係する筋肉全部見せて」
症状という機能の言葉から、関与する筋——僧帽筋・肩甲挙筋・頭板状筋・頸板状筋——を挙げ、追加の一言でまとめて表示します。会話の文脈が続くので、「じゃあ全部」が通じます。
「症状 → 関与する筋群」という横断的な問いに、ユーザーの操作なしで答える。
「この臓器の背側にある神経を全部表示して」
位置関係という、ツリー構造では決して引けない軸で解剖を引き出します。3軸のCT表示・断面クリッピングと組み合わせれば、「奥にあって見えない」を「切って見る」に変えられます。
自ら到達するのが難しい深部の位置関係も,AIエージェントが自動で表示します。
医療を学ぶ道具に、ハルシネーションは許されません。Anatom-AIは、AIが嘘をつかないよう祈るのではなく、構造的に嘘を描けないように作られています。
LLMに構造の「推測」をさせません。必ず構造データのインデックス検索をし、ヒットした構造だけを3Dに渡します。存在しない器官は、そもそも描画させません。
該当ゼロなら、お茶を濁した“それらしい説明”を返しません。「見つかりません」と答えます。AIの思考過程に組み込まれたフェイルセーフです。
全世界共通の3Dモデルと、解剖学用語の国際標準体系 FMAに基づいています。信頼できるデータの上に、Anatom-AIは立ち上がります。
最優秀賞
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880件の応募から選出
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