陣痛誘発後の分娩方法を予測するロジスティック回帰モデルが、ポルトガルで開発され米国のデータで外部検証されました。このモデルは経膣分娩の判定に優れており、臨床的な意思決定支援ツールとしての有用性が示されています。

心電図を対象とした自己教師あり学習による基盤モデル（ECG-LFM）が、心血管疾患の予測精度を大幅に向上させるとともに、心電図形態に関連する新規遺伝子マーカーを発見しました。

新開発の機械学習手法CCL-NMFが、5万人近くの脳MRIデータから7つの異なる加齢パターンを特定しました。これにより、個人の脳加齢リスクの層別化と精密医療への応用が期待されています。

脳の加齢パターンは人によって大きく異なり、同じ年齢でも異なる神経変性疾患のリスクを持つ人が存在します。今回の国際共同研究は、4万9千人以上の脳画像データ解析により、7つの異なる脳加齢パターンを同定し、アルツハイマー病や心血管疾患のリスク予測につなげました。 Original paper: Coupled cross-sectional and longitudinal non-negative matrix factorization reveals dominant brain aging trajectories in 48,949 individuals. — Nature communications. 10.1038/s41467-026-72091-7 📄 記事を読む

MRI画像、PSA値、臨床レポートを統合するマルチモーダル大規模言語モデル「Prost-LM」が、前立腺がん診断において高い診断精度と処理速度を実現しました。

ハンチントン病の舞踏病（不随意運動）をスマートウォッチの加速度センサーで客観的に測定できる新たな方法が開発されました。従来の臨床評価より信頼性が高く、疾患の進行を正確に追跡できることが示されています。

結核菌が示す複数の抗菌薬に対する耐性パターンを、ゲノム配列から人工知能で予測できるようになりました。診断用レベルの精度で個別化治療の実現に道を開く成果です。

新しいAIシステム「AutoARDS」は、胸部CT画像から急性呼吸促迫症候群（ARDS）の診断、重症度評価、予後予測を統合的に行うことができます。従来は血液ガス分析が必要とされてきた酸素化状態の評価を非侵襲的に推定し、集中治療現場での臨床決定を大幅に加速させる可能性があります。

MoS2フラッシュメモリを利用したアナログメモリとソフト決定木を組み合わせることで、医療診断などの安全性が重要な領域における信頼できるAIの実装が可能になった。この研究は、ハードウェアレベルでの堅牢性と解釈可能性を両立させる新しいアプローチを提示している。

心臓手術後の急性腎障害（AKI）予測において、複数施設間でAIモデルを共有する方法が、各施設の単独モデルより大幅に高い予測精度を達成することが明らかになりました。特に症例数の少ない病院ほど大きな恩恵を受けることが示唆されています。