AIによる血管重症度評価で広がる未熟児網膜症の理解：多様な集団で見えた新たな差異
本研究は、AI由来の血管重症度スコアを用いて米国とインドの早産児網膜症の重症度を比較し、診断と管理に世界的な影響を及ぼしうる疫学的・病態生理学的差異を明らかにした。
AIで見える口腔の健康と全身疾患の関連：パノラマX線スコアの新たな可能性
AI生成のパノラマ歯科画像スコアは、糖尿病、高血圧症、虚血性心疾患、骨粗鬆症、脂質異常症と独立して相関し、歯科と内科の統合ケアを後押しする。
Posted in一般外科（いっぱんげか） 人工知能 医療ニュース
FDA承認外科用AI機器を読み解く：技術革新、エビデンス、規制上の課題
本稿では、FDA承認済みの外科用AI機器を分析し、技術動向、エビデンスの質、規制経路、ならびに臨床導入への示唆を概説する。
医療通訳者は医療のレジリエンスにどう貢献するのか――AI導入に伴う機会と課題
本総説は、外来診断ケアにおいて英語以外を優先言語とする患者のレジリエンスを支える医療通訳者の重要な役割を整理し、AI通訳ツールの課題と示唆を明らかにする。
ノーコードAIで切り拓く甲状腺結節超音波悪性判定：誰もが使える再現可能な医療AIへ
ノーコードのエージェント型AIワークフローにより、校正済みの甲状腺結節悪性度分類器が開発・外部検証され、複数の癌組織型にわたり高い診断性能を示すとともに、臨床AI導入のアクセス性向上に寄与することが示された。
AIがオンライン鼻形成術写真の改変を検出：外科的透明性を高める新たな展開
主要な美容外科プラットフォームに掲載された鼻形成術写真の約2割がデジタル改変されていたことを、高精度なAIモデルが示した。美容外科画像における真正性確認の重要性が浮き彫りになった。
集中治療ボード試験でのChatGPT-4o評価：高精度だがマルチモーダル解釈に課題
ChatGPT-4oは集中治療のボード問題で高い正答率を示した一方、画像解釈と推論には明確な限界があり、臨床上のリスクを伴う可能性が示された。
AI搭載ゲーム化モバイルヘルスアプリが血圧管理に与える影響：マッチド患者コホート研究
AI駆動のゲーミフィケーション対応モバイルアプリに在宅血圧測定を統合した介入は、高血圧症患者において通常診療と比べて血圧コントロールを有意に改善したことが示された。
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。