人工知能
脳卒中後の上肢回復を早期予測する機械学習モデル：臨床現場で実装しやすい手法
脳卒中発症後72時間以内の簡便な臨床検査のみを用いた機械学習モデルにより、6か月時点の上肢運動転帰を高精度に予測でき、リハビリテーション計画の立案に有用である。
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最新情報
人工知能
酸素療法に変革を：自律的滴定で急性疾患成人の正常酸素血症を最適化
SAVE-O2 AI試験は、自律的酸素滴定が入院中の急性疾患成人において、手動法と比べて正常酸素血症の維持を有意に改善し、低酸素血症の持続時間を短縮することを示した。
人工知能
タンザニアにおける専門医への紹介を要する糖尿病網膜症の検出を目的とした4つのAIシステムの性能比較：実臨床環境での評価
本研究は、タンザニアにおける糖尿病網膜症スクリーニングを目的に、4つの市販AIシステムを評価し、紹介対象DRおよび増殖糖尿病網膜症に対して高い感度を示した。資源制約のある環境での実装に向けた重要な検討事項も示されている。
人工知能
マバカムテン治療中の肥大型心筋症における左室機能障害を捉えるAI搭載心電図の新たなサーベイランス手法
本研究は、マバカムテン治療中の肥大型心筋症患者における左室収縮機能障害を、AI搭載心電図でモニタリングする可能性を検討したものである。頻回の心エコー検査に代わる、負担の少ないサーベイランス手段として期待される。
人工知能
小児救急におけるAI活用：ChatGPTが導く早期病歴収集のパイロット研究
パイロット研究により、ChatGPT-4は小児救急患者から正確かつ満足度の高い病歴を実用的に収集でき、トリアージの効率化と記録負担の軽減に寄与し得ることが示された。
人工知能
AMBUSH-AI：人工知能と超音波画像診断による熱傷深達度診断の新展開
本稿では、超音波モダリティを用いて熱傷創の深達度を高精度に予測する新規AIシステムAMBUSH-AIを取り上げる。既存の臨床基準を上回る診断精度を示し、熱傷診療における最適な外科的意思決定を支援する可能性がある。
医療ニュース
婦人科腫瘍学の意思決定支援を強化：ガイドライン基盤RAGはベースラインと文献ベースAIをいかに上回ったか
婦人科腫瘍学における大規模言語モデルのベンチマーク研究では、ガイドラインを基盤とした検索拡張生成（RAG）構成が、ベースラインおよび文献のみのAIシステムを上回り、臨床意思決定支援におけるガイドラインの直接統合の重要性が示された。
公衆衛生
公衆衛生AIハンドブックの概要
ブライアン・テゴモ（Bryan Tegomoh, MD, MPH）著。The Public Health AI Handbookは、公衆衛生のために特別に設計された、包括的で査読済みのオープンアクセスガイドです。
小児科
マルチタスク深層学習モデル、小児心エコー検査で先天性心疾患を高精度に検出
EchoAI-Pedsは、マルチタスク深層学習モデルであり、小児心エコー図から28種類の先天性心疾患を高精度で識別し、成人向けモデルを上回る性能を示したことが、Circulation誌の研究で明らかになった。
人工知能
AIで心筋瘢痕を見抜く：Virtual Native Enhancementが切り開く無造影MRIの新時代
前向き多施設研究により、AI駆動型Virtual Native Enhancement（VNE）MRIは、造影剤を用いずに心筋瘢痕を高精度に検出・定量化でき、臨床循環器診療におけるガドリニウム造影画像の必要性を低減し得ることが示された。
人工知能
機械学習で乳房再建後の患者報告アウトカムを予測する：個別化手術ケアへの一歩
最新の研究により、機械学習アルゴリズムは乳房再建後1年の患者報告アウトカムを高精度に予測できることが示され、共同意思決定と個別化された診療計画の質向上につながる可能性が示唆された。
人工知能
AMDスクリーニングAIの参照標準をどう定めるか：臨床医と開発者が知っておくべき要点
2026年の専門家コンセンサスは、AMDスクリーニングAIの検証に用いる画像ベースの参照標準を定義し、Beckman分類とOCTの常用を推奨するとともに、紹介閾値と不確実性の領域を明確化している。
人工知能
MAIPI：日常病理だけで予後を見通す、マントル細胞リンパ腫向け新規AI予後指標
MAIPI深層学習モデルは、標準的なH&E染色生検画像のみを用いてマントル細胞リンパ腫の新たにして高精度な予後予測ツールを提供し、分子検査や専門病理診断を不要にしつつ、個別化治療に向けたリスク層別化を強化する。
人工知能
機械換気を革新するAI：吸気努力と患者―人工呼吸器同調性のリアルタイム監視
新たに開発された人工知能アルゴリズムにより、機械換気中の吸気筋努力および患者―人工呼吸器非同調を、侵襲的なゴールドスタンダードや断続的なオクルージョン法と同等の精度で、連続的かつ非侵襲的にモニタリングできることが示された。
人工知能
AI搭載POC脳波で発作負荷を可視化——退院時予後を予測する新知見
AI 搭載の point-of-care EEG モニタリングは発作負荷を高精度に評価し、退院時の不良臨床転帰と用量依存的な関連を示した。集中治療における有用性が示唆される。
人工知能
救急外来における終末期死亡予測を強化する：協働AIツールの活用
医師による surprise question、AI 駆動型 GEST モデル、ならびに両者を組み合わせた手法を比較した研究では、高齢救急外来患者における6か月死亡率予測の精度と効率の向上が示された。
人工知能
機械学習で切り拓く耳科画像診断：側頭骨MRIから生成する合成CT
機械学習アルゴリズムにより、側頭骨MRIから骨と軟部組織を同時に可視化できる合成CT画像を生成できる。放射線被ばくを伴わないため、耳科手術計画や局在診断に有用である。
人工知能
教師なし機械学習で読み解く前置子癇前症の多様性：前向きコホート研究
教師なし機械学習により、前置子癇前症の異なる3つのフェノタイプが同定され、分娩時期、胎盤機能障害、胎児発育、合併症と関連していた。より個別化されたリスク評価と管理への道筋を示唆する。
人工知能
偶発性甲状腺所見に関するAI駆動の洞察：頻度、臨床的影響、および過剰診断のジレンマ
AIを用いた画像診断報告書の分析により、偶発性甲状腺所見の高い頻度、診断連鎖との強い関連、低リスク甲状腺がんの潜在的な過剰診断が明らかになった。
人工知能
デジタルメンタルヘルス介入が黒人および女性医療従事者に有望な結果を示す
プロアクティブなデジタルメンタルヘルスプラットフォームは、医療従事者のメンタルヘルスの結果を改善し、特に黒人と女性参加者の職場生産性と持続的なうつ病軽減に顕著な効果があった。
