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。
救急外来における終末期死亡予測を強化する：協働AIツールの活用
医師による surprise question、AI 駆動型 GEST モデル、ならびに両者を組み合わせた手法を比較した研究では、高齢救急外来患者における6か月死亡率予測の精度と効率の向上が示された。
機械学習で切り拓く耳科画像診断：側頭骨MRIから生成する合成CT
機械学習アルゴリズムにより、側頭骨MRIから骨と軟部組織を同時に可視化できる合成CT画像を生成できる。放射線被ばくを伴わないため、耳科手術計画や局在診断に有用である。
教師なし機械学習で読み解く前置子癇前症の多様性：前向きコホート研究
教師なし機械学習により、前置子癇前症の異なる3つのフェノタイプが同定され、分娩時期、胎盤機能障害、胎児発育、合併症と関連していた。より個別化されたリスク評価と管理への道筋を示唆する。
偶発性甲状腺所見に関するAI駆動の洞察：頻度、臨床的影響、および過剰診断のジレンマ
AIを用いた画像診断報告書の分析により、偶発性甲状腺所見の高い頻度、診断連鎖との強い関連、低リスク甲状腺がんの潜在的な過剰診断が明らかになった。
デジタルメンタルヘルス介入が黒人および女性医療従事者に有望な結果を示す
プロアクティブなデジタルメンタルヘルスプラットフォームは、医療従事者のメンタルヘルスの結果を改善し、特に黒人と女性参加者の職場生産性と持続的なうつ病軽減に顕著な効果があった。
AI対人間医師：研究がAI生成の診療記録の課題を明らかにする
AI生成の診療記録のクロスセクション評価では、特に詳細性、組織化、有用性において、人間が作成した記録と比較して著しい品質の欠如が見つかった。
肺がんにおけるEGFR予測のためのAIモデルは、祖先に基づく性能差を示す
コホート研究では、肺腺がんのEGFR変異を予測するオープンソースAI病理モデルが、祖先集団間で変動する性能を示すことが明らかになりました。特にアジア患者（AUC 0.68）では、欧州（AUC 0.84）やアフリカ（AUC 0.85）の患者よりも精度が低いことが判明し、臨床展開における公平性に関する重要な考慮事項が提起されました。
AI強化心電図スクリーニングが高齢者における心房細動リスクを特定：VITAL-AF試験の主要な知見
VITAL-AF試験の分析では、心電図（ECG）ベースの人工知能（AI）と臨床リスクスコアを組み合わせることで、心房細動スクリーニングの効率が大幅に向上することが明らかになりました。研究は、高リスク個体がスクリーニングから最大限の利益を得ることができ、トップのCH-AIリスクデシルでは、年間43人をスクリーニングすることで1件の症例を検出できることが示されました。
機械学習が学校でのマインドフルネスを個別化するうえで若年期うつ病予防に及ぼす影響の限界：MYRIAD試験の洞察
MYRIAD試験の二次解析によると、機械学習モデルは学校でのマインドフルネス訓練から利益を得られる可能性のある若者を特定できるものの、その予測の臨床的な意義は最小限である。因果的ランダムフォレストとエラスティックネット回帰モデルの両方が統計的に有意だが、実質的には些細な差異を検出した。
単純な定量化を超えて：肝細胞がんにおけるAIと腫瘍間質比が予後予測を再定義する
研究者たちは、肝細胞がんにおける腫瘍間質比（TSR）と死亡率との非線形関係を明らかにするAI駆動のフレームワークを開発しました。この新しいトークンガイダンスマルチモーダルフュージョンアプローチは、従来の方法を上回る予後精度の向上を可能にします。
適応型AIが心血管イベント評価を変革：新アルゴリズムが複数のエンドポイントで人間と同等の精度を達成
研究者たちは、異なる試験定義での心血管イベントを評価できる人工知能アルゴリズムADAPT-CECを開発・検証した。AIと選択的な人間レビューを組み合わせたハイブリッドアプローチは、95.6%の精度を達成し、主要な試験結果を再現した。
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装着型TEASがメトクロプラミドを上回る：中等度から重度の術後嘔吐・嘔気管理
ランダム化臨床試験では、装着型経皮電気針灸刺激（TEAS）が高リスク手術患者の術後嘔吐・嘔気（PONV）に対する2時間持続効果と24時間再発率において、静脈内メトクロプラミドよりも優れていた。
没入を越えて：行動観察と仮想現実の組み合わせが脳卒中後の手の回復にどのようにゲームチェンジャーとなるか
多施設共同無作為化比較試験の結果、行動観察と仮想現実を組み合わせることで、脳卒中患者の麻痺した手の器用さが有意に向上し、介入後6ヶ月間効果が持続することが示されました。これは従来の神経リハビリテーションよりも優れた多モーダルアプローチを提供します。
遠隔医療による栄養療法が代謝機能障害患者の進行性肝疾患のリスクを大幅に削減
大規模な後向き研究では、リモートケアを通じた個別化された炭水化物制限が、2型糖尿病と肥満を持つ患者におけるMASHおよび進行性肝合併症の発症率を通常のケアと比較して著しく低下させることを示しています。