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。

Natureに掲載された本研究は、自律型医療AIエージェントMIRAが、サンドボックス化された電子カルテ環境で救急外来ワークフローをどこまで遂行できるかを検証した計算機研究です。実患者由来の症例を用いた評価で、MIRAは高い診断精度、医師に近い検査選択、良好な薬剤安全性を示しました。

核医学検査に関する実際の患者質問を用いて、ChatGPT v4.1の回答を人間の回答と比較した研究です。事務的な問い合わせでは良好な評価を得た一方、医療・薬剤相互作用に関する回答では、安全性と正確性に課題が残りました。

胸痛患者の初期対応では、ACSを見逃さず、かつ過剰な緊急対応を避ける判断が求められます。本研究は、心電図や心筋バイオマーカーの結果が得られる前の「最初の医療接触」情報だけで、LLMがACSトリアージを支援できるかを検証したものです。

ノルウェーの大規模住民コホートHUNTを用いた本研究は、頭痛以外の臨床情報と遺伝情報から片頭痛を機械学習で識別し、さらにデータ駆動的に片頭痛関連フェノタイプを抽出した研究である。

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。

感染性角膜炎の重症度評価を、AS-OCT画像から自動で定量化するWebベースの深層学習プラットフォームが報告されました。半教師あり学習により、少数のラベル付き画像と多数の未ラベル画像を組み合わせ、角膜組織と浸潤病変を高精度に分割しています。

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。

膝関節の3次元的な骨形態は、前十字靱帯（ACL）損傷の有無と強く関連していました。深層学習で算出されたACL-Pスコアは、骨形状のみからACL損傷を高い精度で識別しました。

BMI 35以上で新たに肥満と診断された米国成人において、診断後12か月以内に代謝・肥満外科手術を受けた割合は3.0％でした。手術実施と最も強く関連したのは、肥満診断時の医療提供者が外科医であったことでした。