小児高悪性度グリオーマのMRI解析用データセット『BraTS-PEDs』が、世界で初めて大規模公開された。5施設から集約した457例の症例で、AI開発と臨床応用の新たな基盤が整った。 Original paper: Multi-Institutional Annotated Multiparametric MRI Dataset of Pediatric High-Grade Gliomas. — Radiology. Artificial intelligence. 10.1148/ryai.250902 📄 記事を読む

拡散強調MRI（diffusion MRI）の信号解析に群論を応用した新しい数学的フレームワーク「RICE（回転不変なcumulant展開）」が提案されました。従来の複雑な解析プロセスを統一し、診断精度の向上と検査時間の大幅短縮を同時に実現するものとして期待されています。 Original paper: Geometry of the cumulant series in diffusion MRI. — Nature communications. 10.1038/s41467-026-70018-w 📄 記事を読む

ALS（筋萎縮性側索硬化症）患者の病態進行の多様性を「進行速度」と「進行経路」の2つの独立した次元に分解する機械学習フレームワーク（DiSPAH）が開発されました。このアプローチにより、患者の個別の進行パターンを初期段階で予測し、個別化医療の実現に向けた新しい可能性が開かれました。 Original paper: Decomposing heterogeneity in disease progression speeds and pathways. — NPJ digital medicine. 10.1038/s41746-026-02665-8 📄 記事を読む

深層学習を用いた大腸がん検出システム（COCA）が、非造影CTを用いた高精度な大腸がんスクリーニング新法として注目されています。国際多施設研究により、このAIシステムが放射線科医を上回る検出精度を達成し、既存CT検査を活用した機会的スクリーニングの実現可能性が示されました。 Original paper: Colorectal cancer detection using non-contrast CT and deep learning: a multicenter and international cohort study. — Annals of oncology : official journal of the European Society for Medical Oncology. 10.1016/j.annonc.2026.04.009 📄 記事を読む

大規模言語モデル（LLM）の最新版が、医学的推論タスクにおいて医師の能力を超える性能を示しました。OpenAI o1-previewは複数の臨床ベンチマークで医師と従来のAIモデルを大きく上回り、医療現場へのAI統合の可能性を示唆しています。 Original paper: Performance of a large language model on the reasoning tasks of a physician. — Science (New York, N.Y.). 10.1126/science.adz4433 📄 記事を読む

血液検査から得られる遺伝情報と遺伝子発現データを組み合わせることで、アルツハイマー病の検出精度が単独使用時と比べて有意に向上することが報告されました。この統合的アプローチにより、より正確で実用的な早期リスク判定が可能になります。 Original paper: Integrating polygenic and transcriptional risk scores for detecting Alzheimer’s disease. — Alzheimer’s & dementia : the journal of the Alzheimer’s Association. 10.1002/alz.71408 📄 記事を読む

遺伝的素因が高い患者でも、生活習慣の改善によって糖尿病網膜症の発症リスクを大幅に軽減できることが、多民族大規模コホート研究で明らかになりました。遺伝と生活習慣の相互作用は、糖尿病管理における予防戦略の見直しを促しています。 Original paper: Decoding Gene-Lifestyle Synergy in Diabetic Retinopathy Development: A Transethnic Prospective Cohort Study. — Ophthalmology. 10.1016/j.ophtha.2026.04.017 📄 記事を読む

機械学習フレームワークが、ラボ値やCT画像から患者のリスク層別化を自動実行。複数のがん種で検証され、精密医療の実装加速が期待される。 Original paper: Unsupervised risk factor identification across cancer types and data modalities via explainable artificial intelligence. — NPJ digital medicine. 10.1038/s41746-026-02663-w 📄 記事を読む

膵臓導管腺がんの早期発見は予後改善の鍵です。本研究で開発されたREDMODは、標準的なCTスキャンから放射線科医では見落とす段階の膵臓がんを自動検出し、約2倍の感度を実現しました。 Original paper: Next-generation AI for visually occult pancreatic cancer detection in a low-prevalence setting with longitudinal stability and multi-institutional generalisability. — Gut. 10.1136/gutjnl-2025-337266 📄 記事を読む

神経変性疾患の診断は臨床的に難しいことが多いですが、新しい血漿バイオマーカーパネルとAI分類器を組み合わせることで、アルツハイマー病、パーキンソン病、前頭側頭型認知症、レビー小体型認知症の5つのカテゴリーを高精度で区別できることが明らかになりました。 Original paper: GPND-AI NULISA: A 15-Protein AI classifier for diagnosis and co-pathology profiling across neurodegenerative diseases. — Alzheimer’s & dementia : the journal of the Alzheimer’s Association. 10.1002/alz.71420 📄 記事を読む