1型糖尿病における短期DKAリスク予測のための毛細血管ケトン体測定頻度の最適化
週1回の平常日毛細血管血ケトン体測定は、1か月以内の糖尿病性ケトアシドーシス（DKA）リスクの予測精度を維持し、1型糖尿病患者にとって実用的で負担の少ないモニタリング戦略となりうる。
トランスサイレチン型アミロイド心筋症の予後評価におけるさらなる進歩：機械学習を用いたリスク予測モデル
機械学習に基づく新規モデルは、トランスサイレチン型アミロイド心筋症におけるリスク予測を改善し、従来の病期分類を上回って、個別化された患者管理を支援することが示された。
マルチオミクスと機械学習が明らかにした胆管癌の新規分子サブタイプと治療標的 TNK1
本研究では、統合的マルチオミクス解析と機械学習により胆管癌の3つの分子サブタイプが明らかにされ、代謝型サブタイプにおける有望な標的治療候補として TNK1 キナーゼが示された。
AIで舌癌手術後合併症のリスク予測を高度化
機械学習モデルは、舌癌に対する舌切除術後の主要な30日以内合併症を有効に予測でき、従来法よりも個別化されたリスク評価を改善する。
脳卒中後の上肢回復を早期予測する機械学習モデル：臨床現場で実装しやすい手法
脳卒中発症後72時間以内の簡便な臨床検査のみを用いた機械学習モデルにより、6か月時点の上肢運動転帰を高精度に予測でき、リハビリテーション計画の立案に有用である。
慢性硬膜下血腫による入院後の再入院に関する機械学習を用いた特性解析
慢性／亜急性硬膜下血腫による入院後の再入院は頻度が高く、その多くは非手術的要因による。機械学習解析により、再入院リスクが異なる明確な患者クラスターが示され、退院後ケアの個別化と臨床試験評価項目の拡張の必要性が浮き彫りになった。
電子健康記録で心房細動を拾い上げる：リスク層別化スクリーニングの新戦略
電子健康記録を用いた機械学習モデルにより、心房細動の高リスク患者を高精度に同定し、対象を絞ったスクリーニングと早期診断を通じて脳卒中予防を可能にする。
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機械学習で簡略化したMartin-Hopkins LDL-C推定式の開発と検証
本研究では、機械学習を用いた簡略化LDL-C推定式を開発・検証し、原法のMartin-Hopkins式と同等の精度を保ちながら、より簡便に使用できることを示した。
甲状腺乳头状癌の個別化治療の進展：隠匿性リンパ節転移を予測する機械学習モデル
臨床、超音波、分子特徴を組み込んだ新しい機械学習モデルは、甲状腺乳頭状癌における隠匿性中央リンパ節転移を予測し、RET融合陽性が重要なリスク因子であることが確認されました。
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。
腸肝軸の解明：脂肪肝からがんへの疾患進行を追跡する微生物シグネチャ
1,168人の対象者を対象とした多コホート研究で、肝臓疾患の段階ごとに腸内細菌叢の多様性が系統的に低下することが明らかになりました。Veillonellaなどの特定の細菌マーカーや機能的な代謝変化は、疾患進行と死亡リスクを予測する可能性があります。
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。
妊娠糖尿病における精密医療：データ駆動型表型クラスタリングとリスク分類による異質性の解明
このレビューでは、機械学習を用いて4つの異なるGDM（妊娠糖尿病）表型クラスターを特定した画期的な研究を分析し、早期診断および合併症関連のGDMが産褥期糖尿病のリスクが4倍高いことを明らかにしています。
一様なアプローチを超えて：データ駆動型フェノタイピングが妊娠糖尿病の高リスククラスターを明らかにする
37,000人以上の患者を対象とした画期的な機械学習研究で、4つの異なるGDMフェノタイピッククラスターが特定されました。これらの知見は、早期診断され、合併症の多いフェノタイプが産褥期糖尿病のリスクが4倍になることを示し、産科ケアにおける個別化された臨床管理の必要性を示唆しています。
全校的なマインドフルネスが思春期のメンタルヘルスに対する標準ケアを上回らない: MYRIAD試験からの洞察
MYRIAD試験の大規模分析によると、全校的なマインドフルネス訓練は、思春期のうつ病リスクを有意に軽減する効果は見られなかった。機械学習により特定の潜在的な反応者が同定されたが、臨床的な利点は微小であり、短期的には教員の燃え尽き症候群の改善が観察された。
セプティスにおける精密予後学: ストレス高血糖と血糖変動が代謝プロファイル全体での死亡リスクを定義する方法
この研究は、ストレス高血糖比と血糖変動を組み合わせると、セプティスの死亡予測が有意に改善し、患者の基線代謝状態（正常、前糖尿病、または糖尿病）に基づいてリスクパターンが著しく異なることを明らかにしています。
時計の予測：機械学習が妊娠糖尿病管理におけるインスリン投与タイミングを洗練
EMERGE試験の二次解析では、早期血糖データを使用するランダムサバイバルフォレストモデルが、妊娠糖尿病女性のインスリン開始タイミングを正確に予測できることを示しました。これは個人化された代謝管理と母児の改善されたアウトカムのためのロードマップを提供します。
機械学習がHR+/HER2-早期乳がんの遠隔再発とリボシクリブ治療効果を正確に予測
研究者たちは、現実世界データと臨床試験データを使用して、HR+/HER2-早期乳がんの遠隔再発リスクとリボシクリブの治療効果を予測する機械学習モデルを開発しました。これは、個人化された補助治療の決定に役立つ可能性のあるツールを提供します。
SGLT2阻害薬は低リスク2型糖尿病患者群でも心臓保護効果を示す：因果フォレスト分析からの洞察
全国規模の対象試験エミュレーション研究により、SGLT2阻害薬が従来認識されていたよりも広範な患者に心血管系の利益をもたらすことが明らかになりました。利益は伝統的なリスクスコアよりも個人の代謝特性と密接に関連していることが示されました。
BMIを超えて：性差のある脂肪分布が心血管老化をどのように促進するか
大規模なUK Biobank研究は、内臓脂肪と肝脂肪が両性で心血管老化を加速させる一方、皮下脂肪と男性型脂肪は特に男性に影響し、女性型脂肪は保護効果をもたらす可能性があることを明らかにしました。