StyleGAN3で生成した合成ビデオストロボスコピー喉頭画像のリアリズム評価
本研究では、StyleGAN3で生成した合成喉頭画像の知覚的リアリズムを評価し、真の画像と合成画像の判別に高い曖昧性があること、ならびにリアルな画像生成における効率的な学習期間が示された。
卵巣がんの早期発見を支える人工知能：予測リスクモデルの開発と検証
卵巣がんに対する新規AI駆動型リスク予測モデルは高い精度を示し、スクリーニング現場における早期発見の改善に寄与する可能性がある。
AIで変わる大動脈弁狭窄症スクリーニング：初心者でも可能にするFoCUSの新展開
深層学習ベースの新規アルゴリズムが、AI誘導下で初心者オペレーターが取得したFocused Cardiac Ultrasound（FoCUS）から、中等度以上の大動脈弁狭窄症（AS）を高精度に検出し、スクリーニングの普及可能性を示した。
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創部写真解析による切開部手術部位感染の早期検出に向けた深層学習の活用
検証済みの深層学習モデルが創部画像から手術部位感染を高精度に検出し、術後早期モニタリングと迅速な臨床介入を支援する有望な遠隔医療ツールとなる可能性を示した。
眼科学におけるAI執筆語彙の浸透：非母語話者で加速、成果は変わらず
本研究は、眼科学論文におけるAI関連執筆語彙の使用増加を検討し、英語非母語話者の著者でより速い受容がみられた一方で、出版頻度やジャーナルの質には変化がなかったことを示した。
二分法から個別化へ：機械学習による確率スコアで蝸牛インプラント適応判定を高度化
本研究は、検証済みの機械学習ツールにより、個別化された確率スコアを提示し、蝸牛インプラント適応スクリーニングを改善する手法を示した。従来の二分法的ルールを上回り、患者ごとの説明支援を可能にするとともに、境界症例の同定に有用である。
地域での構造的心疾患検出におけるAI-ECG：PREVUE-VALVE研究で実臨床への適用性を検証
PREVUE-VALVE研究は、病院環境で開発されたAI-ECGモデルが、疾患有病率が低く構造的心疾患がより軽い地域集団に適用されると診断精度が低下することを示し、文脈に応じた評価の必要性を強調している。
AIで舌癌手術後合併症のリスク予測を高度化
機械学習モデルは、舌癌に対する舌切除術後の主要な30日以内合併症を有効に予測でき、従来法よりも個別化されたリスク評価を改善する。
脳卒中後の上肢回復を早期予測する機械学習モデル：臨床現場で実装しやすい手法
脳卒中発症後72時間以内の簡便な臨床検査のみを用いた機械学習モデルにより、6か月時点の上肢運動転帰を高精度に予測でき、リハビリテーション計画の立案に有用である。
酸素療法に変革を：自律的滴定で急性疾患成人の正常酸素血症を最適化
SAVE-O2 AI試験は、自律的酸素滴定が入院中の急性疾患成人において、手動法と比べて正常酸素血症の維持を有意に改善し、低酸素血症の持続時間を短縮することを示した。
タンザニアにおける専門医への紹介を要する糖尿病網膜症の検出を目的とした4つのAIシステムの性能比較：実臨床環境での評価
本研究は、タンザニアにおける糖尿病網膜症スクリーニングを目的に、4つの市販AIシステムを評価し、紹介対象DRおよび増殖糖尿病網膜症に対して高い感度を示した。資源制約のある環境での実装に向けた重要な検討事項も示されている。
マバカムテン治療中の肥大型心筋症における左室機能障害を捉えるAI搭載心電図の新たなサーベイランス手法
本研究は、マバカムテン治療中の肥大型心筋症患者における左室収縮機能障害を、AI搭載心電図でモニタリングする可能性を検討したものである。頻回の心エコー検査に代わる、負担の少ないサーベイランス手段として期待される。
小児救急におけるAI活用：ChatGPTが導く早期病歴収集のパイロット研究
パイロット研究により、ChatGPT-4は小児救急患者から正確かつ満足度の高い病歴を実用的に収集でき、トリアージの効率化と記録負担の軽減に寄与し得ることが示された。
AMBUSH-AI：人工知能と超音波画像診断による熱傷深達度診断の新展開
本稿では、超音波モダリティを用いて熱傷創の深達度を高精度に予測する新規AIシステムAMBUSH-AIを取り上げる。既存の臨床基準を上回る診断精度を示し、熱傷診療における最適な外科的意思決定を支援する可能性がある。
AIで心筋瘢痕を見抜く：Virtual Native Enhancementが切り開く無造影MRIの新時代
前向き多施設研究により、AI駆動型Virtual Native Enhancement（VNE）MRIは、造影剤を用いずに心筋瘢痕を高精度に検出・定量化でき、臨床循環器診療におけるガドリニウム造影画像の必要性を低減し得ることが示された。
機械学習で乳房再建後の患者報告アウトカムを予測する：個別化手術ケアへの一歩
最新の研究により、機械学習アルゴリズムは乳房再建後1年の患者報告アウトカムを高精度に予測できることが示され、共同意思決定と個別化された診療計画の質向上につながる可能性が示唆された。
AMDスクリーニングAIの参照標準をどう定めるか：臨床医と開発者が知っておくべき要点
2026年の専門家コンセンサスは、AMDスクリーニングAIの検証に用いる画像ベースの参照標準を定義し、Beckman分類とOCTの常用を推奨するとともに、紹介閾値と不確実性の領域を明確化している。
MAIPI：日常病理だけで予後を見通す、マントル細胞リンパ腫向け新規AI予後指標
MAIPI深層学習モデルは、標準的なH&E染色生検画像のみを用いてマントル細胞リンパ腫の新たにして高精度な予後予測ツールを提供し、分子検査や専門病理診断を不要にしつつ、個別化治療に向けたリスク層別化を強化する。
機械換気を革新するAI：吸気努力と患者―人工呼吸器同調性のリアルタイム監視
新たに開発された人工知能アルゴリズムにより、機械換気中の吸気筋努力および患者―人工呼吸器非同調を、侵襲的なゴールドスタンダードや断続的なオクルージョン法と同等の精度で、連続的かつ非侵襲的にモニタリングできることが示された。
AI搭載POC脳波で発作負荷を可視化——退院時予後を予測する新知見
AI 搭載の point-of-care EEG モニタリングは発作負荷を高精度に評価し、退院時の不良臨床転帰と用量依存的な関連を示した。集中治療における有用性が示唆される。