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。
神経망が頭頸部がんの高齢者の生存を予測 — 有用だが、まだ診療の変革には至らない
国際コホート研究で開発・外部検証された人工ニューラルネットワーク（ANN）は、確定化学放射線治療を受けた局所進行頭頸部扁平上皮癌（HNSCC）の高齢者を層別化する。モデルは中程度の識別力（全生存期間AUC 0.68、無増悪生存期間AUC 0.64）を示し、HPVステータス、腎機能、ECOGパフォーマンスステータス、およびリンパ節ステージが主要な予測因子であることが判明した。
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。
Eli LillyとNVIDIAのAIスーパーコンピューターが医薬品開発を革新する方法
Eli LillyとNVIDIAは、医薬品業界最大のAI搭載スーパーコンピューティングプラットフォームを立ち上げました。このプラットフォームは、前例のない計算能力を活用して、医薬品の発見を加速し、個別化医療を実現し、製造を強化することを目指しています。
人工知能主導と人間主導の前糖尿病生活介入の評価：糖尿病予防プログラムの無作為化臨床試験からの証拠
このレビューでは、人工知能（AI）を活用した糖尿病予防プログラム（DPP）生活介入が、前糖尿病および肥満の成人における体重減少、HbA1c、身体活動の改善において、人間によるコーチングと同等であることを示す最初の第3相無作為化試験について検討します。
Posted in人工知能 専門科室 病理学および臨床検査 腫瘍学
メラノーマの予後向上：腫瘍浸潤リンパ球のAI駆動定量化が従来の病理学を上回る
本研究は、AIアルゴリズムが従来の病理学者による方法と比較して、メラノーマにおける腫瘍浸潤リンパ球の再現性と予後に関連した評価を提供することを示しています。これは、臨床判断の改善に有望なツールとなる可能性があります。
Posted in人工知能 医療ニュース 専門科室 病理学および臨床検査 腫瘍学
抗PD-1療法における高度メラノーマの人工知能検出腫瘍浸潤リンパ球：臨床的証拠と翻訳的展望
ルーチン組織学的にAIが検出した腫瘍浸潤リンパ球（TIL）は、抗PD-1療法を受けている高度メラノーマ患者の反応と生存を独立して予測し、手動スコアリングを上回り、免疫チェックポイント阻害剤のアウトカムに対するアクセス可能なバイオマーカーを提供します。
医療におけるAI革命の航路: JAMAサミットからの洞察
人工知能（AI）は医療を再定義し、大きな潜在的利益と重要な課題をもたらしています。JAMAサミットでは、AIが安全かつ公正に成果を向上させるために、堅固な評価、公平な導入、多利害関係者間の協力が必要であることを強調しています。
性感染症および肛門外性皮膚疾患の診断に人工知能を活用：系統的レビューとメタ分析からの洞察
AIは、臨床画像からモポックスやその他の肛門外性疾患を特定する上で高い精度を示していますが、研究のギャップや検証の必要性が残っており、臨床導入までにはさらなる研究が必要です。
オーストラリアの皮膚科医がAI統合に対する見解：信頼、利点、および臨床実践における障壁
最近の調査によると、オーストラリアの皮膚科医は慎重にAIを実践に取り入れており、診断用途の正確さと信頼性を重視しています。AIが患者アクセスの向上や業務負荷の軽減に寄与することへの楽観的な見方がある一方で、データの透明性や企業の影響力に関する懸念も示されています。
人工知能を活用した完全心房洞ブロックのリスク予測：心電図による高度な予測
AIRE-CHBは、新しいAI強化型心電図モデルで、既存の二束枝ブロック評価を上回る新規完全心房洞ブロックの予測性能を示し、リスク層別化と管理における有望な臨床応用が期待されます。
AI強化EMGレポートの評価: ランダム化比較試験からの洞察
RCTは、電気診断報告解釈のためのAI支援フレームワークを評価し、標準的な医師による報告と比較して有意な改善は見られなかったが、日常的な症例におけるワークフローの利点を指摘しています。
手術教育におけるAIの活用：深層言語学習モデルに基づくシミュレーションが学部生の問診スキルを向上させる
無作為化比較試験では、深層言語学習モデル（DLM）シミュレーションを手術教育に組み込むことで、高年次医学生の問診スキルとコミュニケーションの自信が著しく向上することが示されました。
AI駆動の疑似患者を使用して医学生の手術歴取りスキルを向上させるランダム化比較試験
このランダム化試験では、深層言語学習モデルを疑似患者として使用することで、高年次医学生の手術歴取りスキルと臨床実習中の自信が著しく向上することが示されました。