認知症研究におけるジェンダー格差は、単なる著者数の偏りにとどまらず、論文生産性、引用影響、上級著者ポジションにまで及んでいました。

24時間の単誘導ホルター心電図を丸ごと深層学習で解析することで、5年以内の心不全発症リスクを予測できる可能性が示されました。

胎児超音波に特化した視覚言語基盤モデル「FetalCLIP」は、画像と臨床テキストを対応づけて学習することで、複数の胎児超音波解析タスクにおいて既存の汎用・医療系モデルを上回りました。

皮膚がん画像診断AIにおける性別バイアスを、モデルの注意を臨床的に重要な病変領域へ誘導することで軽減できるかを検証した研究です。LesionAttnは、診断性能を維持しながら公平性指標を改善しました。

FDAが2005〜2024年に承認した主要8診療領域の医療機器を解析したところ、28.1%がソフトウェアを含む「デジタル医療機器」でした。増加の中心は単独ソフトウェアではなく、ハードウェアにソフトウェアを組み込んだ機器でした。

LLMが複数の画像解析ツールを統括し、FDG-PET/CTのDICOM選択から定量、構造化レポート案作成までを自動化できるかを検証した単施設後ろ向きパイロット研究です。肺癌ステージング170例で全例のワークフロー完了と原発巣検出感度100％を示した一方、リンパ節・遠隔転移評価では偽陽性・偽陰性が目立ちました。

悪性胸膜中皮腫の治療効果判定において、AI支援による腫瘍体積評価「ARTIMES」は、従来のmodified RECISTよりも全生存期間との関連が強い可能性を示しました。

舌癌に対する舌切除術後の30日合併症を、術前情報から予測する機械学習モデルを開発・検証した研究です。8266例のACS-NSQIPデータを用い、合併症別のリスク層別化が臨床的に意味のある形で示されました。

胎児口唇口蓋裂の出生前超音波診断において、AI支援システムAIOCは高い診断性能を示し、若手放射線科医の診断感度と読影時間を改善しました。

閉塞性睡眠時無呼吸（OSA）の診断では、一晩の検査が患者の日内・夜間変動を十分に捉えられないことがあります。本研究は、マットレス下に設置するAI対応センサーによる多夜間・低負担の在宅モニタリングが、実施可能であり、単回ポリソムノグラフィによる分類不一致を補う可能性を示しました。