進行性核上性麻痺（PSP）のタウ病理における進行パターンを調べた研究により、患者の臨床的多様性が脳内のタウ分布パターンと密接に関連していることが明らかになりました。遺伝的背景や性別の影響も含めた包括的なモデルが提唱されています。

心血管疾患リスク予測モデル「PREVENT」は、不完全な臨床データ環境でも高い判別性能を維持しました。ただし、人種・社会経済的地位による性能差が指摘され、全患者集団で同じ絶対リスク閾値の使用には慎重が必要です。

アルツハイマー病の音声バイオマーカー（言語特性）がMRI検査と同等の診断精度を実現。認知検査よりも簡便で、資源が限定された地域での早期検出に大きな可能性を示しています。

新たなベンチマークテストにより、最先端のLLMでさえ臨床的意思決定には十分な能力を備えていないこと、特に鑑別診断において著しい弱点があることが明らかになりました。

癌の発生源が不明な患者に対し、AIが細胞診・組織診スライドから腫瘍原発部位を高精度で特定する新しい深層学習手法が開発されました。

ウェアラブル心電計（ECG）と光反射式脈波センサ（PPG）による不安検出は有望な可能性を持つが、臨床応用にはなお多くの課題が残っている。38の研究をまとめたシステマティックレビューから、標準化と実臨床での検証が次のステップとして浮かび上がった。

バングラデシュの64地区で2017～2020年に実施された疫学研究から、気温がデング熱などの媒介蚊による感染症の発生を大きく左右することが明らかになりました。機械学習と統計解析を組み合わせた分析により、気候・経済・保健インフラ等の複合要因を考慮した予測モデルの構築が可能となり、より効果的な予防戦略の立案につながる可能性があります。

顔の表情から頭痛の痛み強度をAIで推定する新しい手法が報告されました。従来の言語的評価に依存しない非言語的アプローチとして、特に言語表現が困難な患者の痛み管理に有用な可能性があります。

大規模言語モデル（LLM）と構造化ICUデータを融合させたオフライン強化学習フレームワーク「MORE-CLEAR」が、敗血症治療の最適化で従来手法を上回る成果を示しました。複数のICUデータベースでの検証により、この多層データ融合アプローチの有効性が実証されています。

医療分野のAIスタートアップ3,800社以上を分析した新研究により、AI投資が技術的に成熟した領域に偏在し、臨床的ニーズが高い分野が過小資金に陥っていることが明らかになりました。さらに創業チームに臨床医が極めて少ないため、実臨床での有用性が十分に検証されずに開発が進む危険性も指摘されています。