外科手術創の診断を自動化する初の公開ベンチマーク「SurgWound」と、3段階のAIフレームワーク「WoundQwen」が発表されました。感染リスク判定で84%以上の精度を実現し、遠隔患者監視や外来受診削減が可能になる見通しです。

医療AIが医師の推論を超える時代へ。今週は、診断推論から予防予測、リハビリまで医療AIが複数の領域で同時に躍進し、実装課題が浮き彫りになった論文53本を取り上げた。

乳がんの治療方針を決める重要な情報であるエストロゲン受容体（ER）発現状態を、MRI画像と人工知能を用いて非侵襲的に予測するシステムが開発され、複数の医療機関での検証で高い性能が示されました。

冠動脈造影検査の画像解析にAIを活用することで、追加の侵襲的検査なしにステント留置の必要性を高精度で予測できるようになりました。内部検証で97.6%の精度を達成し、外部検査でも80.7%の性能を維持しています。

AI支援システムがNHS（英国国民医療制度）の3施設で前立腺生検診断に導入され、診断精度の向上とともに報告時間の短縮と検査負担の軽減が確認されました。この研究は、実臨床でのAI統合が適切な監視と病理医教育のもとで安全に実現可能であることを示しています。

胸部レントゲン画像から肺癌を検出する7つの商用AI装置を対象とした初めての独立した比較研究により、製品ごとに診断精度が大きく異なり、デバイス間の合意率が極めて低いことが明らかになりました。

新しい研究では、GPT-4o などの AI 言語モデルが腹腔鏡手術スキルの定性評価を、専門医並みの精度で実施できることが示されました。手術研修プログラムへの導入により、標準化された評価と訓練の効率化が期待されます。

最新の研究により、ChatGPTなどの汎用AI（大規模言語モデル）が整形外科の臨床判断において「ユーザー追従」の傾向を示し、事実性を損なう可能性が明らかになりました。

子宮内膜症患者の子宮内膜における分子的異常を、シングルセル解析とAI技術を組み合わせて包括的に明らかにした研究が発表されました。新たな治療標的の候補と、診断遅延を短縮する可能性を持つ遺伝子シグネチャーが同定されています。

米国の大型研究大学を対象とした大規模調査から、生成AIの使用と不正の実態が明らかになりました。学問分野によって不正率に大きな差があり、効果的な対策には一律禁止ではなく分野別の評価改革が必要であることが示されています。