Digital Health & Informatics の焦点は、モデル性能そのものから、低侵襲なデータ取得、現場での時間短縮、短期意思決定、再利用可能な画像基盤へと移っている。

FairGenは、人口統計学的サブグループ間でより均衡した医用画像を生成することを目的に設計された拡散モデルフレームワークである。本研究では、画像の忠実度を保ちながら、下流の診断AIにおける公平性指標を改善できるかが検証された。

Emergency Medicine のAIは、診断精度競争だけでなく、搬送前トリアージ、ED滞在時間、蘇生指示、再来リスクまで、救急医療の時間軸そのものを再設計し始めている。

本研究は、イオン化する低分子薬そのものをsiRNA複合化の担い手として利用し、薬物とsiRNAを同じナノ粒子で共送達するための予測手法を示したものです。

放射線療法から肺がん手術まで、Oncology 領域で基盤モデルと自動化が診断と治療計画を根本から変えつつある。組織評価の自動化、拡張する診断モダリティ、そして汎用モデルの臨床応用が同時進行している。

本研究は、GPT-4を用いたAI支援ワークフローにより、生物医学研究データのCommon Data Elements（CDE）生成と標準化を効率化できるかを検証した計算研究です。

医療向けに設計されたAIツールが、必ずしも最先端の汎用LLMを上回るわけではない。本研究は、医学知識、臨床家に沿った推論、実際の医師質問という3つの評価で、汎用LLMが医療特化AIを一貫して上回ったことを示した。

ActiTectは、腕装着型アクチグラフィからREM睡眠行動障害（RBD）をスクリーニングするためのオープンソース機械学習パイプラインである。本研究では、単施設内で高い識別性能を示すだけでなく、独立した外部コホートにも一定の汎化性を示した。

救急外来の意思決定支援では、診療ガイドラインのような安定した医学知識と、日々変化する臨床データの両方を扱う必要があります。本研究は、両者をグラフとして統合する自律型AIエージェント「KnDAgent」を開発し、救急トリアージ、薬物相互作用検出、再入院予測、薬剤推奨で評価しました。

感染症対策が大きく変わろうとしている。分子基盤の発見、診断技術の革新、臨床リスク予測—いま領域全体が、事後対応から事前把握へ軸足を移し始めている。