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COPDと段階的腎機能障害を組み込んだ新規リスクスコアは、TAVI後1年死亡率の予測精度を向上させ、内部妥当性は非常に良好であった一方、臨床使用前には外部検証が必要である。
本研究では、空腹時血糖異常から3年以内に糖尿病へ進展することに関連する6種類の血漿タンパク質を同定し、リスク予測の改善と新たな機序的知見の提供を示した。
2つの英国コホート研究において、ウェアラブル加速度計の睡眠覚醒パターンが後の認知症リスクと関連していたことが示され、年齢や従来のリスク要因を超えて予測が若干改善された。
新しい統計モデルが、年齢、性別、免疫グロブリン値、検査値を使用して、小児慢性特発性血小板減少性紫斑病（ITP）の診断を予測し、早期の臨床ガイダンスを提供します。
研究者らは、抗 TIF1-γ 抗体、間質性肺疾患の有無、ポイキロデルマ、皮膚筋炎のサブタイプ、貧血という5つの主要な因子を使用して、皮膚筋炎患者のがんリスクを正確に予測するための臨床ツールである TIP-CA モデルを開発し、検証しました。これにより早期発見と個別化されたスクリーニングが可能になります。
大規模なUK Biobank研究では、NMRメタボロミクス、多遺伝子リスクスコア、および臨床バイオマーカーをSCORE2に組み合わせることで、心臓血管リスク予測が大幅に向上し、臨床的な再分類により予防可能な事象数がほぼ倍増する可能性があることが示されました。
本レビューでは、リスク予測モデルを肺がんスクリーニングの共同意思決定に組み込むことの影響を評価し、高利益集団を優先する臨床実装戦略に焦点を当てています。
このレビューは、ノイジーな単一リード心電図（ECG）から心不全リスクを予測するAIアルゴリズムを評価し、大規模な多国籍コホートからの証拠を統合し、従来の臨床スコアを超えてAI-ECGモデルがリスク層別化を改善することを強調しています。
10年間の心不全や心筋症のリスクを予測する新しいモデルは、乳がん治療を受けている女性に対する個別化された心臓管理戦略を提供します。
本研究では、特にTyG-WC、TyG-WHtR、METS-IRなどのインスリン抵抗性指数が、炎症と腎機能を介して心腎代謝多病性のリスクと進行を強力に予測することを示しています。
臨床データで訓練された機械学習モデルは、従来のリスクスコアと比較してCT画像での冠動脈疾患の予測を改善し、心血管ケアにおけるリソースの最適な利用を促進する可能性があります。
特定の心臓診断のために設計されたAI強化心電図モデルは、より広範な心血管リスク検出と予測能力を示し、これらのモデルが条件に特異的なツールとして使用されることへの挑戦となり、包括的な心血管バイオマーカーとしての役割を支持しています。
臨床リスクモデルと高度な放射組学プラーク解析を基にした冠動脈CTアンギオグラフィー（CTA）は、新規発症胸部痛患者、特に冠動脈疾患の臨床可能性が低い患者における心筋梗塞の予測と予防を改善します。
