臨床タスク内での人工知能エージェントの維持

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。

包括的な系統的レビューとメタアナリシス:診断耳鼻咽喉科における人工知能の未来—臨床実装の機会と障壁

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。

臨床および血液ベースの生化学的バイオマーカーを用いた活動性乳がんの機械学習ベース診断分類

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。

髄膜腫におけるMRIベースの術前WHOグレード予測:深層学習、ラジオミクス、臨床、および複合モデルの多施設コホートでの開発と比較

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。

第3相モルヌピラビルCOVID-19治療試験における、機械学習によって支援された入院に関するウイルス学的および臨床的予測因子の分析

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。