機械学習モデルのためのデータ:波形異常検出における評価者間信頼性を決定する臨床経験

Data for Machine Learning Models: Clinical Experience Determines Interrater Reliability in Waveform Anomaly Detection | J Škola et al., Neurocritical Care, 2026. | 臨床経験が、波形異常検出における機械学習モデルの評価者間信頼性を決定する重要な要素となる。 自己学習型および非教師あり深層学習戦略「DeepClean」のようなアプローチは、AIベースの神経モニタリングツールの臨床翻訳に補完的に利用できる。

医薬品開発における機械学習と人工知能

Machine Learning/Artificial Intelligence in Drug Development | M Karnoub et al., Statistics in Clinical Development of Cancer, 2026. | 人工知能(AI)と機械学習(ML)の統合は、医薬品統計学において医薬品開発と臨床試験の状況を革新した。 本章は、製薬統計学の専門家向けに、AIとMLの統合に関する包括的なガイドを提供する。

医療画像における人工知能(CLAIM)チェックリスト:解説、詳細、および事例

Checklist for Artificial Intelligence in Medical Imaging (CLAIM): Explanation, Elaboration, and Examples | T Akinci D’Antonoli et al., Radiology: Artificial Intelligence, 2026. | 人工知能(AI)は、疾患検出、診断、ワークフロー最適化、臨床意思決定において有望な応用を提供する。 医療画像分野におけるAI研究では、自己報告チェックリストの使用が重要である。

上海での会議で、中国のバイオテクノロジーの台頭が皆を驚かせている

At Shanghai conference, China’s biotech ascent is blowing everyone’s mind | Jason Mast, STAT, 2026. | 上海で開催された小規模ながら野心的な会議は、中国バイオテクノロジーの急速な成長を反映し、ディールメイキングでも知られる米国のバイオテクノロジー会議と比較されている。

Dupixentの成功を受け、サノフィとリジェネロンが提携を拡大

Sanofi, Regeneron expand partnership after Dupixent success | Andrew Joseph, STAT, 2026. | サノフィとリジェネロンは、免疫疾患を対象とした一連の新規抗体薬に関する協力関係を拡大することを発表。 サノフィはリジェネロンに10億ドルを前払いし、最大70億ドルのマイルストーン支払いが発生する可能性がある。

上海の「サイエンスシティ」で、台頭する中国のバイオテック企業が世界にアピール

In Shanghai’s ‘Science City,’ China’s ascendant biotechs make their pitch to the world | Jason Mast, STAT, 2026. | 中国のバイオテック企業の急速な成長を反映した小規模なカンファレンスが開催され、ディールメイキングでも知られる米国のバイオテック関連イベントと比較される。

障害者ケアにおける「危機」を示す新たな数字

New numbers point to ‘crisis’ in disability care | STAT. | 障害を持つ人々は介護者を見つけるのに苦労しており、見つかった場合でもケアの質に問題を抱える可能性が高い。 米国の障害者ケア提供者の85%が、過去1年間に中程度または深刻な人員不足を経験した。