ICUで1秒ごとに得られる心拍数、収縮期血圧、呼吸数、酸素飽和度だけから、循環・呼吸不安定化（CRI）を3時間以内に予測する早期警告システムが報告された。

オーストラリアの多施設コホート研究で、16アンテナ式の携帯型RF脳スキャナーと深層学習を組み合わせ、急性脳卒中疑い患者における脳出血・脳梗塞の判別性能が評価された。前向きに定義された保持テストでは、脳出血の感度は92%、脳梗塞の感度は95%だった。

淡明細胞型腎細胞癌（ccRCC）の通常のH&E病理全スライド画像から、CD8陽性T細胞に富む免疫炎症状態を推定する深層学習モデル「DL-CD8T」が報告された。DL-CD8T陽性は予後不良と関連する一方、標的療法と免疫療法の併用を受けた小規模コホートでは治療利益とも関連した。

卵巣がんの治療反応を治療前に予測することを目指し、転写・タンパク質・DNAメチル化の情報を統合した機械学習モデルが構築された。保持テストセットでAUC 0.939、正解率0.896、F1スコア0.939を示し、反応・抵抗性に関わる候補分子も抽出された。

洞調律の12誘導心電図から3〜30日以内の新規心房細動（AF）を予測するTransformer型AI-ECGを検証した研究である。前向きレジストリでの予測性能に加え、AIのリスク推定値を提示することで、模擬症例における医師のAFリスク判別、とくに近未来AFの除外判断が改善した。

アレルギー性鼻炎（AR）の鼻粘膜では、免疫細胞の変化に加え、上皮細胞の分化異常と線維芽細胞を含む間質との相互作用増強が認められた。単一細胞RNA解析とクロマチンアクセシビリティ解析を統合した本研究は、ARの組織リモデリングを上皮―間質軸から捉え直すデータを提示している。

血漿cell-free DNA（cfDNA）の浅い全ゲノムシーケンス（0.1× sWGS）から、断片化パターンとコピー数異常を統合してがんを検出するAIフレームワーク「UNITE」が報告された。完全に未見の独立テストセットでは、UNITE-XGBがAUROC 0.829、特異度95%で感度47%を示し、I–II期に限ってもAUROC 0.781を達成した。

韓国で2003年から2024年半ばまでに承認された医療機器の臨床試験計画を比較すると、デジタル医療機器は従来型機器と異なる開発・エビデンス創出の経路をたどっていた。後ろ向き評価とピボタル試験の比率が高く、市販承認に至るまでの期間も短かった。

患者レベルの医療データを直接集約できない状況で、統計的な再現性と臨床予測への有用性を両立した合成データを作ることは容易ではありません。Wangらは、生成・評価・再最適化を閉ループ化したCLEOを用い、多施設の脳動脈瘤データで既存の合成手法を上回る総合性能を報告しました。

小児の健康相談に応答する消費者向けAIは、評価対象の95.5%で安全基準を満たした。さらに、安全性を明示したシステムプロンプトは全モデルで成績を改善した一方、保護者からの敵対的な圧力が安全性を下げるという想定は支持されなかった。