人工知能
AI支援動画モニタリングが気管切開依存乳児ケアを変える：概念実証評価
本研究では、患者個別化AIシステムが、動画監視により気管切開チューブの状態および乳児の苦痛を高精度に検出できる可能性が示され、気管切開ケアを要するハイリスク乳児に対する、より高度で連続的な監視の実現可能性が示唆された。
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人工知能
最新情報
一般外科（いっぱんげか）
AIが切り拓く3D肝モデリング：術前CTから肝切除難度を高精度予測
AIベースの自動3D仮想肝モデル作成ツールは、術前CT画像から術中の肝切除複雑性（LRC）を高精度に予測し、外科医の評価を上回る可能性を示した。手術計画の改善や患者ケアの質向上に寄与することが期待される。
人工知能
産科・婦人科における臨床AIコンピテンス：革新と患者安全・説明責任の両立
産科・婦人科診療における人工知能の統合には、患者安全の確保、出力の検証、医師の説明責任維持のための臨床AIコンピテンスが不可欠である。体系的な教育と評価は、臨床現場でAIを責任ある形で活用するために重要である。
人工知能
ノーコードAIで切り拓く甲状腺結節超音波悪性判定：誰もが使える再現可能な医療AIへ
ノーコードのエージェント型AIワークフローにより、校正済みの甲状腺結節悪性度分類器が開発・外部検証され、複数の癌組織型にわたり高い診断性能を示すとともに、臨床AI導入のアクセス性向上に寄与することが示された。
人工知能
病院退院予測を高精度化する大規模言語モデル：最適化プロンプトを用いた後ろ向きコホート研究
本研究は、LLM による当日退院予測の性能を評価し、主な誤差要因を明らかにするとともに、自動プロンプト最適化が予測精度を有意に改善することを示した。
人工知能
AIがオンライン鼻形成術写真の改変を検出：外科的透明性を高める新たな展開
主要な美容外科プラットフォームに掲載された鼻形成術写真の約2割がデジタル改変されていたことを、高精度なAIモデルが示した。美容外科画像における真正性確認の重要性が浮き彫りになった。
人工知能
集中治療ボード試験でのChatGPT-4o評価：高精度だがマルチモーダル解釈に課題
ChatGPT-4oは集中治療のボード問題で高い正答率を示した一方、画像解釈と推論には明確な限界があり、臨床上のリスクを伴う可能性が示された。
人工知能
在宅ケアにおけるAI活用をめぐる主要ステークホルダーの視点：エビデンスに基づく総説
本総説は、在宅ケアにおけるAI統合について主要ステークホルダーの視点を整理し、便益・リスク・ガバナンス上の課題を提示することで、公平かつ持続可能なAI導入に資する知見を提供する。
人工知能
声帯運動学で切り拓く喉頭検査の新展開：機能的喉頭行動をリアルタイム分類
ビデオ喉頭鏡検査データから機能的喉頭行動を高精度にリアルタイム分類する新規モデルにより、音声障害診断における臨床評価と自動化の可能性が高まった。
一般外科（いっぱんげか）
遠位胃切除術の手術品質評価を前進させる：Computer Vision による Critical View of Quality の自動解析
本研究は、遠位胃切除術におけるリンパ節郭清の質を術中に評価する指標として Critical View of Quality（CVQ）を検証し、さらに手術動画を用いて CVQ を自動評価する新規コンピュータビジョンモデルを提示することで、外科手技の客観的評価の高度化を示した。
人工知能
AI時代の医療倫理と専門職性：American College of Physicians 2026年ポジションペーパーの要点
ACPの2026年ポジションペーパーは、医療におけるAI利用に関する臨床医向けの倫理指針を提示し、関係性、自律的統制、能力を重視して、患者の福祉、公平性、透明性、臨床判断を守ることを求めている。
人工知能
AI搭載ゲーム化モバイルヘルスアプリが血圧管理に与える影響：マッチド患者コホート研究
AI駆動のゲーミフィケーション対応モバイルアプリに在宅血圧測定を統合した介入は、高血圧症患者において通常診療と比べて血圧コントロールを有意に改善したことが示された。
人工知能
StyleGAN3で生成した合成ビデオストロボスコピー喉頭画像のリアリズム評価
本研究では、StyleGAN3で生成した合成喉頭画像の知覚的リアリズムを評価し、真の画像と合成画像の判別に高い曖昧性があること、ならびにリアルな画像生成における効率的な学習期間が示された。
人工知能
卵巣がんの早期発見を支える人工知能：予測リスクモデルの開発と検証
卵巣がんに対する新規AI駆動型リスク予測モデルは高い精度を示し、スクリーニング現場における早期発見の改善に寄与する可能性がある。
人工知能
AIで変わる大動脈弁狭窄症スクリーニング：初心者でも可能にするFoCUSの新展開
深層学習ベースの新規アルゴリズムが、AI誘導下で初心者オペレーターが取得したFocused Cardiac Ultrasound（FoCUS）から、中等度以上の大動脈弁狭窄症（AS）を高精度に検出し、スクリーニングの普及可能性を示した。
一般外科（いっぱんげか）
創部写真解析による切開部手術部位感染の早期検出に向けた深層学習の活用
検証済みの深層学習モデルが創部画像から手術部位感染を高精度に検出し、術後早期モニタリングと迅速な臨床介入を支援する有望な遠隔医療ツールとなる可能性を示した。
人工知能
眼科学におけるAI執筆語彙の浸透：非母語話者で加速、成果は変わらず
本研究は、眼科学論文におけるAI関連執筆語彙の使用増加を検討し、英語非母語話者の著者でより速い受容がみられた一方で、出版頻度やジャーナルの質には変化がなかったことを示した。
人工知能
二分法から個別化へ：機械学習による確率スコアで蝸牛インプラント適応判定を高度化
本研究は、検証済みの機械学習ツールにより、個別化された確率スコアを提示し、蝸牛インプラント適応スクリーニングを改善する手法を示した。従来の二分法的ルールを上回り、患者ごとの説明支援を可能にするとともに、境界症例の同定に有用である。
人工知能
地域での構造的心疾患検出におけるAI-ECG：PREVUE-VALVE研究で実臨床への適用性を検証
PREVUE-VALVE研究は、病院環境で開発されたAI-ECGモデルが、疾患有病率が低く構造的心疾患がより軽い地域集団に適用されると診断精度が低下することを示し、文脈に応じた評価の必要性を強調している。
人工知能
AIで舌癌手術後合併症のリスク予測を高度化
機械学習モデルは、舌癌に対する舌切除術後の主要な30日以内合併症を有効に予測でき、従来法よりも個別化されたリスク評価を改善する。