大規模言語モデル（LLM）からの説明方法によって、放射線科医の診断精度が大きく変わることが明らかになりました。特に段階的な推論プロセス（チェーン・オブ・ソート）を提示する形式が、診断精度を最大12%向上させ、医師のAI活用の質を大きく改善する可能性を示唆しています。 Original paper: The effect of medical explanations from large language models on diagnostic accuracy in radiology. — NPJ digital medicine. 10.1038/s41746-026-02619-0 📄 記事を読む

Nature communicationsに発表された新しい研究では、LLM（大規模言語モデル）を活用したエージェント型AIシステム「DxDirector」が、医師と協働して臨床診断プロセス全体を支援することで、診断精度の向上を実現しました。 Original paper: DxDirector: an agentic large language model driving the full-process clinical diagnosis. — Nature communications. 10.1038/s41467-026-71928-5 📄 記事を読む

加齢に伴う一般的な脳構造の変化と、軽度認知障害に特異的な脳の萎縮を機械学習で区別することで、アルツハイマー病への進行リスクをより正確に予測できる可能性が示されました。 Original paper: Decoupling MCI-specific signatures from shared neurobiological substrates of cognitive aging via deep learning. — NPJ digital medicine. 10.1038/s41746-026-02597-3 📄 記事を読む

筋萎縮性側索硬化症（ALS）の進行段階を、多変数超音波測定と機械学習モデルを組み合わせて客観的に判定する手法が開発されました。横隔膜の動きが最も重要な予測因子であり、臨床現場での病期判定とリスク層別化を支援する可能性があります。 Original paper: Predicting amyotrophic lateral sclerosis stage based on multi-parameter ultrasound: development and validation of an interpretable machine learning model. — BMC medicine. 10.1186/s12916-026-04871-3 📄 記事を読む

Nature Biomedical Engineeringに報告された新しい3D基盤モデル「FM-HCT」は、自己教教師あり学習により、複数の神経疾患の検出精度を大幅に向上させ、わずかなサンプル数での学習すら可能にしました。この成果は、医療資源が限定的な地域での早期診断に革新をもたらす可能性があります。 Original paper: 3D foundation model for generalizable disease detection in head computed tomography. — Nature biomedical engineering. 10.1038/s41551-026-01668-w 📄 記事を読む

中国での大規模コホート研究で、11個の簡単な検査項目から骨粗鬆症リスクを予測する機械学習モデル「OsteoSC-M3」が開発されました。骨密度検査(DXA)診断の約29ヶ月前に高リスク者を特定でき、臨床診断前の早期介入が可能になります。 Original paper: A multiparameter model (OsteoSC-M3) for early detection and risk stratification of osteoporosis in women: a multicentre cohort study in China. — EClinicalMedicine. 10.1016/j.eclinm.2026.103902 📄 記事を読む

ライ症候群という稀な遺伝性ミトコンドリア疾患に対し、深層学習と患者由来の脳オルガノイドモデルを組み合わせたスクリーニングにより、アゾール化合物（特にタラロゾール）が有望な治療候補として特定されました。 Original paper: Accelerating Leigh syndrome drug discovery through deep learning screening in brain organoids. — Nature communications. 10.1038/s41467-026-71391-2 📄 記事を読む

脳神経救急患者の診断において、専門特化型の大規模言語モデル『Xuanwu-NeuroAid』は医師単独より高い診断精度を達成し、医師と協働することで診断精度をさらに改善することが実証されました。 Original paper: Development and prospective shadow evaluation of a domain-specific large language model for emergency neurological diagnosis. — NPJ digital medicine. 10.1038/s41746-026-02644-z 📄 記事を読む

深層学習モデルを用いた二段階の画像解析により、妊娠初期喪失の組織診の精度が大幅に向上し、病理医の診断支援ツールとして有望であることが示されました。 Original paper: Patch-to-slide fusion deep learning model for histological diagnosis of early pregnancy loss including hydatidiform mole. — NPJ digital medicine. 10.1038/s41746-026-02628-z 📄 記事を読む

米国と中国の研究チームが、遺伝子発現データをもとに甲状腺乳頭癌（PTC）の発症とリンパ節転移を予測するAIモデルを開発しました。転移予測モデルは98.7%の精度を達成し、診断支援ツールとしての臨床応用が期待されています。 Original paper: Predictive models for the occurrence and lymph node metastasis of papillary thyroid carcinoma with regional risk heterogeneity. — NPJ digital medicine. 10.1038/s41746-026-02649-8 📄 記事を読む