Shen、Moon、Nguyenらは、腫瘍バルクRNA-seqから免疫チェックポイント阻害薬への反応を予測するAIモデル「COMPASS」を開発し、複数がん種・複数治療をまたいだ汎化性能を検証しました。

急性期虚血性脳卒中の画像評価で用いられるASPECTSを、AIでより精緻に扱うための多施設研究です。全中大脳動脈領域を連続的に覆う修正アトラスと、領域ごとの病変量閾値を組み合わせたRef-AI-ASPECTSは、従来のAI-ASPECTSや専門家評価よりも、神経症状や3か月機能転帰との関連で良好な性能を示しました。

本研究は、日常診療で撮影されたCT画像と放射線レポートを大規模に再利用し、全身106解剖構造の体積とCT値の参照分布を構築した計算研究です。LLMによる病的所見の構造単位フィルタリングを組み合わせることで、病変の影響を抑えたリファレンスチャート作成を目指しています。

枕の下に置く非接触型ballistocardiography（BCG）デバイスから、睡眠段階や睡眠時無呼吸の指標を推定するAIモデル「BCGNet」が報告されました。

大動脈縮窄症のガイドライン準拠管理下で、再狭窄や持続性高血圧をどこまで予測できるのか。本研究は、日常診療データを用いた機械学習モデルにより、再介入や手術を要する再狭窄、持続性動脈性高血圧を比較的高い精度で予測できる可能性を示しました。

心血管MRIから抽出した大胸筋量と体重を組み合わせることで、「筋肉量の少なさを伴う肥満」を大規模に評価できる可能性が示されました。

米国では待機手術の60%以上が外来手術センターで行われている一方、同領域に特化したAI研究はごく限られていました。本論文は、病院で検証された手術AIをそのまま外来手術センターに導入してよいのか、という実装上の重要な問いを提示しています。

安定胸痛患者の冠動脈CT angiography（CCTA）画像から、冠動脈だけでなく多臓器の体組成情報を機械学習で抽出し、予後との関連を検討した研究です。骨格筋の低吸収が、10年全死亡およびその後の心筋梗塞と独立して関連していました。

早期筋萎縮性側索硬化症（ALS）では、脳の構造的な結合が大きく保たれていても、機能的結合が低下し、特に運動関連ネットワークで構造と機能の「ずれ」が生じている可能性が示されました。

尿中分子スペクトルと頸動脈Bモード超音波画像を組み合わせることで、MRIで確認された虚血性脳卒中患者と健常対照を高精度に分類できる可能性が示されました。