肥満手術候補患者における個別化OHSリスク予測を実現する説明可能機械学習
説明可能な機械学習モデルは、利用しやすい7つの臨床変数を用いて肥満手術候補患者の肥満低換気症候群（OHS）リスクを同定し、早期診断と周術期リスク管理の向上に寄与する。
急性心筋梗塞におけるテネクテプラーゼ線溶療法後頭蓋内出血の危険因子とその低減戦略
本研究は、ST上昇型心筋梗塞患者におけるテネクテプラーゼ線溶療法後の頭蓋内出血リスク因子を評価し、年齢、血圧、性別、体重、および用量相互作用を主要決定因子とする予測モデルを構築した。
HFpEFにおける予後評価の進歩：LIFE-Preservedリスク予測モデル
LIFE-Preservedモデルは、HFpEF患者における心不全入院または心血管死の短期リスクおよび生涯リスクを高精度に予測し、臨床的なリスク層別化と管理の最適化に資する。
Posted in一般外科（いっぱんげか） 医療ニュース 糖尿病・内分泌学
甲状腺半葉切除後の低甲状腺機能症を予測する：個別化リスク評価のための臨床ノモグラムの開発と検証
検証済みノモグラムにより、甲状腺半葉切除後12か月以内の低甲状腺機能症リスクを、臨床・病理学的変数を用いて予測し、個別化された患者説明と術後モニタリングの最適化に役立てる。
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。
COPD増悪リスク分類を見直すことで、将来増悪の予測精度が向上する
最新の研究では、COPD増悪リスクを過去2年間の中等度または重度増悪の有無で定義すると、従来の1年基準よりも予測精度と臨床意思決定が改善することが示された。
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。
TAVI後のリスク予測を高める：COPDを加えたR₂CHA₂DS₂-VAスコアの予後的価値
COPDと段階的腎機能障害を組み込んだ新規リスクスコアは、TAVI後1年死亡率の予測精度を向上させ、内部妥当性は非常に良好であった一方、臨床使用前には外部検証が必要である。
Posted in医療ニュース 病理学および臨床検査 糖尿病・内分泌学
空腹時血糖異常から糖尿病への進展を予測するプロテオームマーカー：ARIC研究からの知見
本研究では、空腹時血糖異常から3年以内に糖尿病へ進展することに関連する6種類の血漿タンパク質を同定し、リスク予測の改善と新たな機序的知見の提供を示した。
高齢者におけるデジタル睡眠覚醒サイクル指標と認知症予測
2つの英国コホート研究において、ウェアラブル加速度計の睡眠覚醒パターンが後の認知症リスクと関連していたことが示され、年齢や従来のリスク要因を超えて予測が若干改善された。
新しい統計モデルが小児慢性特発性血小板減少性紫斑病の診断を予測
新しい統計モデルが、年齢、性別、免疫グロブリン値、検査値を使用して、小児慢性特発性血小板減少性紫斑病（ITP）の診断を予測し、早期の臨床ガイダンスを提供します。
TIP-CA モデル：成人皮膚筋炎患者のがんリスクを層別化する検証済みツール
研究者らは、抗 TIF1-γ 抗体、間質性肺疾患の有無、ポイキロデルマ、皮膚筋炎のサブタイプ、貧血という5つの主要な因子を使用して、皮膚筋炎患者のがんリスクを正確に予測するための臨床ツールである TIP-CA モデルを開発し、検証しました。これにより早期発見と個別化されたスクリーニングが可能になります。
メタボロミクスと多遺伝子スコアを用いたSCORE2との統合：心臓血管リスク分類の新領域
大規模なUK Biobank研究では、NMRメタボロミクス、多遺伝子リスクスコア、および臨床バイオマーカーをSCORE2に組み合わせることで、心臓血管リスク予測が大幅に向上し、臨床的な再分類により予防可能な事象数がほぼ倍増する可能性があることが示されました。
予防の精度：リスク予測を活用した共同意思決定が肺がんスクリーニングの受診率向上に果たす役割
本レビューでは、リスク予測モデルを肺がんスクリーニングの共同意思決定に組み込むことの影響を評価し、高利益集団を優先する臨床実装戦略に焦点を当てています。
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。
乳がん治療を受けた女性の心不全リスク予測：新しい臨床ツール
10年間の心不全や心筋症のリスクを予測する新しいモデルは、乳がん治療を受けている女性に対する個別化された心臓管理戦略を提供します。
インスリン抵抗性指数が心腎代謝多病性の予測因子としての有用性: UK Biobankからの洞察
本研究では、特にTyG-WC、TyG-WHtR、METS-IRなどのインスリン抵抗性指数が、炎症と腎機能を介して心腎代謝多病性のリスクと進行を強力に予測することを示しています。
機械学習を用いた高リスク冠動脈疾患の予測：SCOT-HEART試験からの洞察
臨床データで訓練された機械学習モデルは、従来のリスクスコアと比較してCT画像での冠動脈疾患の予測を改善し、心血管ケアにおけるリソースの最適な利用を促進する可能性があります。
バイナリを越えて：AI強化心電図の広範な心血管洞察の解明
特定の心臓診断のために設計されたAI強化心電図モデルは、より広範な心血管リスク検出と予測能力を示し、これらのモデルが条件に特異的なツールとして使用されることへの挑戦となり、包括的な心血管バイオマーカーとしての役割を支持しています。