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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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。