IBDomeは、炎症性腸疾患（IBD）の臨床像、内視鏡、病理、ゲノム、トランスクリプトーム、血清プロテオーム、病理画像を統合した公開アトラスです。

左室肥大を示す患者の中から心アミロイドーシスを見分けることは、日常診療でしばしば難しい課題です。本研究は、通常の心電図と心エコー検査で得られる情報を用い、心アミロイドーシスを肥大型心筋症や高血圧性心疾患から識別するAI支援モデルを開発・外部検証した中国の多施設後ろ向き研究です。

高齢者の身体的フレイルと転倒への懸念は、問診票だけでなく、日常生活中の活動パターンからも捉えられる可能性があります。

標準化された臨床コードを知識グラフから学習した埋め込みとして共有可能にすることで、医療AIを構造化医学知識に接続できることを示した研究です。ClinVecは意味的類似性、医療質問応答、疾患リスク層別化で有用性を示しました。

臨床試験のインフォームド・コンセントに関する質問に、試験文書に制約したGPT-4oベースのLLMがどこまで正確に答えられるかを検証した概念実証研究です。回答は高い正確性と再現性を示しましたが、実参加者を対象とした評価はまだ行われていません。

FIRST-ICUは、ICUで必要となる複数の介入を個別ではなく相互に関連する軌跡として予測する深層学習モデルです。MIMIC-IVで開発され、AmsterdamUMCdbで外部検証され、介入予測とリスク層別化の両面で高い性能を示しました。

環境曝露の分子機構から個別リスク層別化、限定的リソースの配分まで—Public Health & Epidemiology は今、精密さと現実性の両立、投資の地域格差、設計選択の想定外影響という三つの緊張に直面している。

本研究は、複数の生物医学CLIPモデルから知識を統合した汎用型vision-languageモデル「MMKD-CLIP」を開発し、多様な医用画像モダリティとタスクで評価した計算研究です。ゼロショット分類を中心に、既存の専門型・汎用型モデルと同等以上の性能が示されました。

妊娠後期の前期破水、特にpreterm prelabor rupture of membranes（PPROM）のリスク層別化に、日常診療で測定されるCRPやアルブミンを用いた説明可能AIが有用である可能性が示されました。

脊椎内視鏡手術中の限られた視野で、神経、骨、黄色靱帯、脂肪組織をリアルタイムに見分けることを目指した軽量インスタンスセグメンテーションモデルの研究です。EndoSeg-RTは、精度、速度、計算効率のバランスを重視して設計され、リソース制約のある環境での実装可能性を検証しています。