機械学習で精度を高めたステロイドプロファイリングによる先天性副腎ステロイド合成障害の迅速診断
本稿では、LC-MS/MSによるステロイドプロファイルを用いて先天性副腎ステロイド合成障害（CDAS）を高精度かつ迅速に診断する、検証済みの機械学習決定木モデルを概説する。臨床判断の質向上と患者転帰の改善に資する内容である。
二分法から個別化へ：機械学習による確率スコアで蝸牛インプラント適応判定を高度化
本研究は、検証済みの機械学習ツールにより、個別化された確率スコアを提示し、蝸牛インプラント適応スクリーニングを改善する手法を示した。従来の二分法的ルールを上回り、患者ごとの説明支援を可能にするとともに、境界症例の同定に有用である。
地域での構造的心疾患検出におけるAI-ECG：PREVUE-VALVE研究で実臨床への適用性を検証
PREVUE-VALVE研究は、病院環境で開発されたAI-ECGモデルが、疾患有病率が低く構造的心疾患がより軽い地域集団に適用されると診断精度が低下することを示し、文脈に応じた評価の必要性を強調している。
機械学習で乳房再建後の患者報告アウトカムを予測する：個別化手術ケアへの一歩
最新の研究により、機械学習アルゴリズムは乳房再建後1年の患者報告アウトカムを高精度に予測できることが示され、共同意思決定と個別化された診療計画の質向上につながる可能性が示唆された。
機械学習で切り拓く二次性血球貪食性リンパ組織球症の精密予後予測
HLH-Risk-Calculatorは、機械学習を用いて成人の二次性血球貪食性リンパ組織球症における初期疾患重症度と複数時点の死亡率を予測し、主要バイオマーカーを明らかにするとともに、外部検証の必要性を示した。
機械学習で切り拓く耳科画像診断：側頭骨MRIから生成する合成CT
機械学習アルゴリズムにより、側頭骨MRIから骨と軟部組織を同時に可視化できる合成CT画像を生成できる。放射線被ばくを伴わないため、耳科手術計画や局在診断に有用である。