深転移学習と術前MRI：小児コクレア・インプラントの予後の予測におけるパラダイムシフト
多施設研究では、深転移学習（DTL）アルゴリズムを使用して、コクレア・インプラントを受けた小児の話言語発達を92％以上の精度で予測できることを示しています。これは従来の機械学習モデルや臨床変数を大幅に上回っています。
精密リハビリテーション：機械学習が「早期活動」が一部のICU患者には失敗し、他の患者を救う理由を明らかにする
機械学習を用いたTEAM試験の二次解析により、機械的に換気された患者における強化された早期活動（EM）が個々の患者に非常に個別化された効果をもたらすことが示されました。効果は、死亡率の34％低下から39％上昇まで、ベースラインの臨床特性によって異なります。
AI検出の冠動脈石灰化は免疫介在性炎症性疾患患者の心血管リスクを著しく予測
AI駆動の日常胸部CT分析により、冠動脈石灰化が高頻度に存在し、IMID患者のMACEおよび死亡率を強く予測することが明らかになりました。この高リスク集団における重要な治療ギャップを特定しています。
結核病患者における禁煙のためのmHealth介入の有効性：クラスター無作為化臨床試験からの洞察
mHealthテキストメッセージ介入は、通常のケアと比較して、結核病患者の禁煙率を大幅に向上させ、死亡率を低下させることが確認され、結核プログラムへの導入が支持されています。
ルールベースのチャットボットが大規模言語モデルを上回る：うつ病症状管理のための体系的レビューとメタアナリシス
包括的なメタアナリシスによると、ルールベースのチャットボットは4〜8週間のウィンドウ内で統計的に有意なうつ病症状の軽減を提供します。一方、大規模言語モデル（LLM）ベースのチャットボットの臨床効果については、高変動性のため十分な証拠がありません。
デジタル心理介入が炎症性関節リウマチ疾患の苦痛を軽減し、生活の質を改善する: パイロットRCTの結果
ドイツで実施された102人の参加者によるパイロットRCTでは、自己主導型デジタル心理介入が炎症性関節リウマチ疾患患者の心理的苦痛を臨床的に有意に軽減し、生活の質を小幅に改善することが示されました。
デジタルツインは、ARDSにおけるAPRVがPCVと比較して機械的な力と潮汐的リクルートメントを低下させることを示唆 — モデリング証拠と臨床的意義
98人のARDS患者の高精度デジタルツインは、APRV（Phigh 25/Plow 0、長時間のTinsp、短時間のTlowで75％ピーク呼気流速まで）が記録されたPCVと比較して機械的な力を約32％、潮汐的リクルートメントを約34％低下させたことを示しています。ただし、制御された高炭酸血症が発生しました。臨床試験が必要です。
自動化リアルタイム悪化アラートが病院内的心停止を減らす – 臨床医が必要とする知識
システマティックレビューとメタアナリシスでは、リアルタイムの自動化された臨床悪化アラートシステムが病院内的心停止を減らし、ICU滞在期間を短縮する可能性があることが示唆されましたが、死亡率の利益は不確実であり、より高品質な試験が必要です。
単一リード心電図から心不全リスクを予測する人工知能：多国籍コホートレビュー
このレビューは、ノイジーな単一リード心電図（ECG）から心不全リスクを予測するAIアルゴリズムを評価し、大規模な多国籍コホートからの証拠を統合し、従来の臨床スコアを超えてAI-ECGモデルがリスク層別化を改善することを強調しています。
AI強化心電図、将来の逆流性弁膜症予測：大規模国際研究が早期検出と対象エコー検査に有望
国際的な研究で、AI-EKGモデルを開発し、将来の中等度から重度の二尖瓣、三尖瓣、大動脈弁逆流を診断・予測。異なる集団で検証され、サブクリニカル腔室再建との関連が確認された。
深層学習が小唾液腺生検から焦点スコアとシーグレン症候群を分類し、CD8+アクリンパターンを強調
多施設の深層学習モデルは、生検焦点スコアとACR-EULAR定義のシーグレン症候群（AUROC約0.88-0.89）を信頼性高く分類し、疾患に関連する新しいCD8+ T細胞のアクリン周囲パターンを特定しました。前向き検証が必要です。
AIが通常のCTで膵臓がん検出で放射線技師を上回る：PANORAMAの多施設非劣性確認
PANORAMAは、AIモデルが通常の造影CTで膵管腺がん（PDAC）を68人の放射線技師（AUROC 0.88）よりも高いAUROC（0.92）で検出することを示し、早期検出の可能性を示唆しています。多施設検証では組織病理学と3年以上の追跡調査を基準として使用しました。
治療師指導のeヘルスが大腸がん生存者の再発恐怖を軽減：ランダム化試験が臨床的に意味のある効果を示す
デンマークのRCT（TG-iConquerFear）では、10週間の治療師指導オンラインプログラムが、大腸がん生存者における再発恐怖（FCR）を自宅での自己支援と比較して3ヶ月後に大幅に軽減しました。群間効果は臨床的に有意であり（コーエンのd=0.62）。
耳鼻咽喉科における深層学習：約束、性能、および臨床応用への道筋
この2020年から2025年の叙述的レビュー（327件の深層学習研究）は、耳鼻咽喉科における診断、予後、セグメンテーション、および新規手術中応用の深層学習（DL）アプリケーションを評価し、安全で公平な実装のための実践的なステップを示しています。
AIを活用したスクリーニングが多施設実世界試験で Transthyretin 心筋アミロイドーシスの検出率を3倍に
AI駆動のスクリーニングプログラム（ATTRACTnet）は、心電図、心エコー、人口統計学的情報、整形外科の既往を用いて、transthyretin 心筋アミロイドーシス（ATTR-CM）の症例検出を大幅に増加させ、対象集団での迅速な治療開始につながりました。
AIによる体成分分析が、筋肉量、メトホルミン関連脂肪組織効果、肥満パラドックスを解明：NSCLCの臨床的・分子的洞察
AI駆動の分析は、筋肉量がNSCLCの生存予後の堅牢な予測因子であることを特定し、メトホルミンによる脂肪組織の影響を強調し、肥満パラドックスの分子的リンクを明らかにすることで、BMIを超えた個別化予後情報を提供します。
AIは内視鏡医を怠惰にするか？新多施設データがAI曝露後の腺腫検出率低下を示す
多施設観察研究では、AI補助ポリープ検出に曝露された後、非AI大腸内視鏡検査の腺腫検出率（ADR）が6％絶対値で低下したことが報告されました。これは内視鏡医のスキル低下と対策の必要性について懸念を引き起こしています。
ウェアラブル監視により全膝関節置換術後の日常活動量の持続的な増加が確認され、6か月の回復期間が示されました
Apple Watchデータを用いた前向きコホート研究では、単側全膝関節置換術後、歩行数、立ち時間、歩行速度が有意に増加し、6か月でピークに達し、12か月でも持続することが示されました。
AI-RAPNO: 小児神経腫瘍学における信頼性のある反応評価のための人工知能の翻訳
AI-RAPNOは、小児脳腫瘍の画像診断における現在のAI開発を統合し、RAPNOフレームワークを使用したAI駆動型反応評価の信頼性、汎用性、および臨床実装の改善に向けた実践的な推奨事項を提供します。
膝関節変形性関節症のデジタルツイン意思決定支援が意思決定の質と6ヶ月後の機能を改善：ランダム化試験結果
患者固有のデジタルツインを生成するAI駆動の意思決定支援が、総合的な教育よりも、意思決定の質を向上させ、意思決定の葛藤や後悔を軽減し、全膝関節置換術を検討している患者の6～9ヶ月後の膝関節機能を改善しました。