人工知能
AIと臨床医、どちらがより正確か：歯周病による歯の喪失に関する10年後の予後予測精度の比較
固定閾値を用いた歯周予後評価では臨床医がAIを上回った一方、最適閾値ではAIが臨床医と同等の精度を示した。長期的な歯牙喪失予測におけるAIの補助的可能性を示す比較研究。
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人工知能
最新情報
人工知能
救急医の文書作成負担を減らすのは誰か：medical scribe と ambient AI の最新エビデンスレビュー
本レビューでは、human scribe と ambient AI scribe のいずれも救急医の文書作成時間を短縮し、臨床生産性を低下させないことを示す最近のエビデンスを統合した。技術導入の進展と今後の研究課題も併せて概説する。
人工知能
救急外来におけるオピオイド使用障害の検出を強化する：構造化 phenotype と大規模言語モデルの比較
本研究は、救急外来の電子健康記録における opioid use disorder の検出について、ルールベースの computable phenotype と大規模言語モデルを比較し、各手法の sensitivity と specificity の強み、および臨床ワークフローへの示唆を示した。
人工知能
急诊医师中的环境型AI书记员：文书效率与临床影响的多中心证据综述
AI书记员可减少急诊医师的主动文书时间，延后病历启动但不延长完成时间，并在不增加短期回访的前提下使病历更完整、更详尽，提示其有助于不同急诊场景中的高效临床文书工作。
人工知能
不確実性を読み解く：10の寓話で考える集中治療におけるAIの未来像
本稿は、10の寓話を通じて、AIが集中治療をどのように変革し得るかを、潜在的利益・有害性・倫理的課題の観点から考察し、不確実性の中でAI統合に備える臨床医と政策立案者の指針となることを目的とする。
精神医学
マルチモーダル機械学習による大うつ病性障害の再発予測：既存のエビデンスと今後の展望
本総説は、MDD再発予測のためにマルチモーダルデータを統合した機械学習モデルに関する最新エビデンスを統合し、主として臨床リスク因子により支えられた中等度の予測精度を示すとともに、縦断的な再発軌跡をより適切に捉えるためには動的アプローチが重要であることを論じている。
人工知能
AIで胸部X線を解析したARDS検出は、人工呼吸管理中患者の転帰予測を高める
深層学習モデルで胸部X線上のARDS所見を同定すると、侵襲的人工呼吸管理中の患者において、従来の臨床指標を超えて28日死亡率と人工呼吸器装着期間を独立して予測し得る。
一般外科（いっぱんげか）
ロボット手術予測の新展開：タスクレベル運動学指標の付加価値を検証する
本総説は、ロボット手術のアウトカムおよび術者経験予測において、術前臨床変数と組み合わせたタスク特異的運動学パフォーマンスデータの増分的予測価値に関するエビデンスを整理した。
歯科学
歯周病診断におけるAIツールの性能はどうでしょうか？
本研究は、専門医評価によって11のAIプラットフォームを比較し、歯周病の診断・管理における大規模言語モデルと検索拡張型システムの性能を検討した。
人工知能
AIによる血管重症度評価で広がる未熟児網膜症の理解：多様な集団で見えた新たな差異
本研究は、AI由来の血管重症度スコアを用いて米国とインドの早産児網膜症の重症度を比較し、診断と管理に世界的な影響を及ぼしうる疫学的・病態生理学的差異を明らかにした。
人工知能
非外傷性脊髄損傷の歩行能力を機械学習で予測：時系列外部検証を伴う新規研究
機械学習モデルにより、非外傷性脊髄損傷患者のリハビリテーション後の歩行能力を高精度に予測し、早期の臨床意思決定とリハビリテーション計画の立案に寄与することが示された。
人工知能
外来診療を支えるアンビエントAIスクライブ：患者はどう体験したか
本質的研究では、アンビエントAIスクライブが外来患者の経験に与える影響を検討し、患者と医療者のコミュニケーション、診療内容の網羅性、患者の安心感が、人口統計学的要因および関係性要因の影響を受けながら改善することが示された。
人工知能
AIで見える口腔の健康と全身疾患の関連：パノラマX線スコアの新たな可能性
AI生成のパノラマ歯科画像スコアは、糖尿病、高血圧症、虚血性心疾患、骨粗鬆症、脂質異常症と独立して相関し、歯科と内科の統合ケアを後押しする。
人工知能
形成外科におけるAIの未来：医療上・法的影響を見据える
本稿では、形成外科における人工知能の拡大する役割を取り上げ、患者と医療従事者を守るための医療上の利点、法的リスク、およびリスク軽減戦略を詳述する。
人工知能
解釈可能AIで読み解く中心性漿液性脈絡網膜症の予後予測：多施設コホート研究からの知見
多施設研究により、ベースラインOCTバイオマーカーに解釈可能な機械学習を適用すると、中心性漿液性脈絡網膜症の慢性化を高精度に予測できることが示された。これにより、早期のリスク層別化と個別化医療が可能となる。
人工知能
救急一次診療における対話型AIの評価：Articulate Medical Intelligence Explorerの前向き実現可能性研究
本研究は、患者が受診前に対話する対話型AIシステムの安全性、品質、受容性を評価し、救急一次診療への臨床統合に向けた有望な実現可能性を示した。
人工知能
歯周治療におけるデジタルコンパニオンアプリの影響を検証する：多施設ランダム化比較試験からの知見
多施設ランダム化比較試験により、歯周治療における Paro-ComPas アプリの補助的使用を評価した結果、全体として有意な利益は示されなかった。一方で、アプリの中等度利用ではプラークコントロール改善の可能性が示唆された。
一般外科（いっぱんげか）
FDA承認外科用AI機器を読み解く：技術革新、エビデンス、規制上の課題
本稿では、FDA承認済みの外科用AI機器を分析し、技術動向、エビデンスの質、規制経路、ならびに臨床導入への示唆を概説する。
人工知能
顎骨線維性・骨性病変の正確な鑑別へ向けた深層学習の活用
新規の深層学習モデルは、組織像から線維性・骨性顎骨病変（FD、COF、COD）を鑑別する診断精度を有意に向上させ、専門病理医を上回る成績を示した。臨床支援ツールとして有望である。
人工知能
医療通訳者は医療のレジリエンスにどう貢献するのか――AI導入に伴う機会と課題
本総説は、外来診断ケアにおいて英語以外を優先言語とする患者のレジリエンスを支える医療通訳者の重要な役割を整理し、AI通訳ツールの課題と示唆を明らかにする。
