Medical AI Digest (JA)

早期アルツハイマー病の臨床試験で、治療開始前の情報から算出した予後スコアを解析に加えると、治療効果をより精密に推定できる可能性が示された。独立した試験データでの評価では、同じ検出力を維持しながら必要症例数を19.7％削減できると推計されたが、前向きな検証は今後の課題である。

腹部CTの18の解剖学的構造、146種類の画像所見を対象とするAI「RADAR」が、多施設の後ろ向き評価で高い診断性能を示した。放射線科医による読影実験では、AI支援によって感度が約10パーセントポイント向上し、読影時間が30.7％短縮した一方、特異度は低下した。

胸部CTから深層学習で算出した骨密度が低い人ほど、その後の全般的な認知機能の低下が速いという関連が、MESAの縦断解析で示されました。一方、全脳を対象とするMRIの主要評価項目では、多重比較補正後に有意な関連は認められず、画像所見と認知機能の結果を分けて読む必要があります。

新規に糖尿病と診断された成人について、日常診療の情報を毎月更新し、翌月の急性・慢性合併症リスクを予測するモデルが開発された。米国の独立した患者集団でAUCは0.77〜0.85を示したが、良好な識別能が、そのまま高い陽性的中率につながるわけではなかった。

細胞外小胞（EV）の分離から表面タンパク質の解析までをつなぐiEVIPは、膜の目詰まりと撮像時の凝集という二つの技術的課題を抑え、臨床集団の分類で最大80.37％の交差検証精度を示しました。一方、コホートを補正・統合した解析では精度が70.29％となり、診断への展開には集団をまたぐ検証が課題として残りました。

胸部単純CTから食道がんと高異型度上皮内腫瘍（HGIN）を検出するAI「EAGLE」が、多施設検証で高い診断性能を示した。ただし、既存CTからの病変の拾い上げと、内視鏡を受ける人の選別では求められる性能が異なり、早期病変の見逃しはなお重要な課題である。

呼吸状態を深層学習で解析し、オピオイドによる呼吸抑制を検出するとナロキソンを自動投与する装着型パッチが開発された。マウスでの比較実験では、換気量の閾値を使う方式より早期に異常を検出し、呼吸抑制の持続時間と重症度を低減した。

血漿中の代謝物を組み合わせることで、COPDの有無や将来の臨床経過を評価できる可能性が示されました。ただし、外部検証での性能は評価対象によって異なり、特に早期COPDの検出には課題が残ります。

脳FDG-PET画像だけから52の解剖学的領域を自動分割するAIが、MRI由来の参照領域に近い定量結果を示した。内部・外部検証で領域別の相対集積値の誤差は平均約2％だったが、認知症の鑑別診断を改善するかどうかは今後の検証課題である。

英国の大学では、主要な出身国・地域からの留学生受入件数が減っても、それらに対する依存度は高まる可能性がある。Neville、Rowe、Zagheniによる研究は、2030年までの学部留学生需要を機械学習で予測し、人数の動向だけでは捉えられない「集中のパラドックス」を示した。