日本は世界有数のCT保有国で年間数千万件が撮影されるが、画像から骨密度・筋肉量・内臓脂肪・大動脈石灰化といった全身指標は「ついで」に測られず捨てられている。骨粗鬆症やサルコペニアは無症状で進み、骨折・要介護の引き金になる。既存CTから多臓器を一体で拾い、装置をまたいで再現できるか——が問い。
1枚のCTから椎体CT値（骨）・L3骨格筋・内臓／皮下脂肪・大動脈石灰化（血管）をAIで自動セグメンテーションし、年齢・性別の基準値で標準化すれば、骨折・サルコペニア・心血管の複数リスクを較正済み確率で同時提示でき、装置・施設をまたいでも再現する、と仮説する。新規性は単一指標でなく「多臓器を一体較正し、正常基準モデルと外部妥当性まで示す」点にある。
全身CTは1検査で数百〜数千スライス、多臓器の手動計測は非現実的。多臓器の自動セグメンテーションと体組成定量はディープラーニングでしか規模を出せず、装置・撮影条件のばらつきを吸収する較正やドメイン適応もAIが要る。膨大な既存CTを「ついで」に解析する発想自体がAIなしには成立しない。
装置横断で再現し較正された多臓器リスクパネル＝学会発表・論文に加え、既存CTからの骨粗鬆症・サルコペニア拾い上げ（追加被ばく・費用ゼロ）を健診や術前CTへ実装。確定診断・治療は専門医が担い本企画は補助。Hiro自身が画像診断を学ぶ医学生＝当事者で、「測れるのに測っていない」空白を突ける。