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。
AI支援LC-OCTによる無症候性基底細胞癌の早期発見：最新エビデンスと臨床展望
本レビューでは、AI支援LC-OCTが高リスク患者における無症候性基底細胞癌を検出するための、非侵襲的で高精度なツールとして示す新たなエビデンスを検討し、診断性能、亜型分類、およびトランスレーショナルな意義を概説する。
ぶどう膜炎の未来を読む――知識共有と技術で眼科サブスペシャルティの分断を超える
本稿は、ぶどう膜炎診療をめぐる変化する状況を検討し、視機能を脅かすこの疾患の転帰改善に向けて、教育と人工知能を通じて眼科各サブスペシャルティの連携を図る必要性を強調する。
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。
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。
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。
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。
アスクレピオスのふるい：索引からアルゴリズムへ、医学文献をたどる歴史
医師、図書館員、出版社、そして現在はアルゴリズムが、拡大し続ける医学文献をどのように選別してきたかを、歴史的背景に基づいて概観し、何が可視で、信頼でき、臨床的に行動可能な知識と見なされるのかを形づくる過程を検討する。
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。
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。
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。
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。
胃内視鏡における人工知能：大規模多施設ランダム化比較試験の成果を解読
大規模多施設RCTでは、AI支援による胃新生物検出の病理学的に確認された検出率に有意な改善は見られなかったが、手技の盲点の大幅な減少と、経験の浅い内視鏡医にとっての利点が示されました。
心不全発症の精密予測：AI搭載心電図の臨床統合
このレビューでは、10年間の心不全リスクを予測する12誘導心電図波形を使用して、標準的な臨床スコアを上回る公開AIツールであるECG2HFモデルを評価します。
ハードウェアの壁を打破：ドメインシフトAIがベンダーニュートラルな3D OCT網膜黄斑病変検出を可能にする
JAMAオphthalmology誌に掲載された多施設研究で、ドメインシフト技術を使用した深層学習モデルが、異なるOCTハードウェアベンダー間で網膜黄斑病変を正確に検出し、高陰性予測値を達成し、さまざまな臨床環境での堅牢なトリアージシステムを確立することを紹介しています。
AI支援のマンモグラフィーが標準的な二重読影を上回る: MASAI試験からの洞察
MASAI試験は、AI支援のマンモグラフィー検診が標準的な二重読影と比較して感度が高く、間隔癌率が非劣性であることを示しています。また、特異性を維持しながら放射線技師の作業負荷を大幅に軽減することが確認されました。
一次診療で心不全を検出：AIステトスコープの導入科学がアルゴリズムの精度よりも重要
TRICORDER試験は、AIステトスコープが心不全、心房細動、弁膜症を検出できる能力があることを示していますが、英国のプライマリケアにおける実際の導入では、12ヶ月間で新たな診断の統計的に有意な増加は見られませんでした。
人間とAIの協力が眼科学の臨床推論を向上させるも、過信や自動化バイアスのリスク
30人の眼科医と研修医を対象としたクロスオーバー研究では、Claude-3.5-Sonnetとの協力が複雑な症例の診断精度を改善する一方で、誤った決定に対する信頼性を高め、AI単独の性能には及ばないことが明らかになった。