臨床検査室における人工知能:応用、利点、課題、および将来の展望
English original title | V Sadhwani et al., TEM Journal – Technology, Education, Management, Informatics, 2026. | 臨床検査室におけるAIの応用、利点、課題、将来の展望をレビュー。 AIは、迅速かつ正確な検査結果のニーズに応える上で重要な役割を果たす。
HUSM - AI & Quantum Imaging Lab -
浜松医科大学 光医学総合研究所 光量子技術開発部門 AI量子イメージング分野
English original title | V Sadhwani et al., TEM Journal – Technology, Education, Management, Informatics, 2026. | 臨床検査室におけるAIの応用、利点、課題、将来の展望をレビュー。 AIは、迅速かつ正確な検査結果のニーズに応える上で重要な役割を果たす。
English original title | M Omar et al., The Lancet Digital Health, 2026. | 汎用人工知能(AI)エージェント、特に大規模言語モデル(LLMs)に基づくシステムは、ユーザーのコンピュータ上のファイルやアプリケーションを操作できる。 これらのAIエージェントを臨床タスクの範囲内に安全かつ効果的に限定する必要性を議論。
English original title | M Ahmed et al., unknown, 2026. | 創薬におけるAIおよび機械学習(ML)の応用に関する系統的レビューを実施。 MLと深層学習が主要な手法として支配的であった(それぞれ99.8%と78.0%)。
English original title | N Bushra et al., Health Professions Educator Journal, 2026. | 医療従事者の、ヘルスケアにおけるAI統合に対する意識と認識を調査。 現代のヘルスケア分野は急速に進化しており、AIの統合が進んでいる。
English original title | ALZ Tuuk et al., International Journal of Medical Science and Health Research, 2026. | 診断耳鼻咽喉科におけるAIの系統的レビューとメタアナリシスを実施。 AIはスケーラブルな意思決定支援ソリューションとして提案されているが、そのプールされた精度や堅牢性、臨床実装の障壁は十分に評価されていない。
English original title | Y Lin et al., Clinical and Experimental Obstetrics & Gynecology, 2026. | 臨床的特徴と血液ベースの生化学的バイオマーカーを統合した機械学習モデルを開発。 横断的集団における活動性乳がんの診断分類のための効果的なツールとして機能することを示した。
English original title | C Huryol et al., Journal of Neuro-Oncology, 2026. | 髄膜腫の術前WHOグレード予測のためのMRIベースモデル(深層学習、ラジオミクス、臨床、複合モデル)を開発し、外部検証を実施。 これらのモデルのパフォーマンスを多施設コホートで比較評価した。
English original title | G Adzakpah et al., Health Science Reports, 2026. | ガーナの医療従事者が医療用AIの学習および導入を意図する要因を調査。 医療AIのヘルスケア提供への統合には、医療従事者の行動意図が重要である。
English original title | VR Patel et al., JAMA, 2026. | 米国の医療従事者がAI対応臨床情報プラットフォームをどのように使用しているかを調査。 クエリ内容は、臨床目的と医療トピックの2つの軸で分類された。
Analysis of Virologic and Clinical Predictors for Hospitalization, Supported by Machine Learning, in a Phase 3 Molnupiravir COVID‐19 Treatment Trial | MG Johnson et al., Clinical and Translational Science, 2026. | 機械学習(ML)を用いて、モルヌピラビルCOVID-19治療の第3相臨床試験に参加した軽度から中等度のCOVID-19外来患者における入院予測因子を特定しました。 MLが臨床医学において予後指標の特定に果たす可能性が強調されています。