OrthopedicsのAIは、骨脆弱性の拾い上げ、術後・腫瘍予後の層別化、応答性インプラント、LLMの信頼性評価へと広がり、臨床実装の条件がより具体的に問われ始めている。

Pulmonology & Respiratory の現在のカバレッジでは、AIが読影支援を越え、手術室・ICU・病理・公衆衛生で意思決定の時間軸そのものを短縮し始めている。

ケニアのプライマリケア施設で行われたクラスターランダム化試験では、GPT-4oを用いた診療支援は14日以内の治療失敗を有意には減らしませんでした。一方で、診断、診療録、治療計画の適切性など、診療プロセスの質には改善がみられました。

本研究は、超音波画像に特化した大規模マルチモーダル指示データセット「SonoInstruct」と、再現可能な評価ベンチマーク「SonoBench」を提示した計算研究です。汎用の視覚言語モデルを超音波領域に適応させることで、解剖認識、病変診断、視覚的グラウンディングなどの性能が大きく改善しました。

Cellに報告された本研究は、AIを組み込んだ標的探索パイプラインにより、GPNMBを複数の血液腫瘍・固形腫瘍にまたがるCAR T細胞療法の有望な標的候補として同定した研究です。

MRIに基づく認知症分類AIは、訓練データと評価対象の人種・民族集団が異なると、偽陰性率や偽陽性率に系統的な差を示しました。

フランス全土の森林調査データを用いた本研究は、2015〜2023年に樹木死亡が大きく増加し、その背景に樹木サイズや競争に加えて、季節ごとの気温・水分異常が関与していることを示した。

顔面の色素性病変では、悪性黒子と良性類似病変の鑑別がしばしば難題となる。本研究は、ダーモスコピー画像に対するAI悪性度スコアが、皮膚科研修医の診断精度を有意に改善することを示した。

血漿中の多項目タンパク質バイオマーカーを機械学習で解析することで、認知症の主要な病因を識別できる可能性が示されました。

胸部X線画像AIは、病変そのものではなく撮影時の曝射条件を手がかりにしてしまうことがある。本研究は、そのショートカット学習が外部環境での性能低下やサブグループごとの感度低下につながり得ることを、大規模データで示した。