アルツハイマー診断、説明可能なAIとRDoCの併用を検証 系統的レビュー
56件の研究を対象にした系統的レビューである。説明可能な人工知能と Research Domain Criteria の枠組みを組み合わせると、複数の種類のバイオマーカーを個別の認知領域に対応づけられることを示した。
原文を読む →56件の研究を対象にした系統的レビューである。説明可能な人工知能と Research Domain Criteria の枠組みを組み合わせると、複数の種類のバイオマーカーを個別の認知領域に対応づけられることを示した。
原文を読む →MRIと臨床データを組み合わせた連合学習の枠組みで、アルツハイマー病を分類する。報告された精度は最大94.1%で、予測の根拠を示し、患者情報も保護するという。
原文を読む →62件の研究を体系的に調べた結果、早期発見に一貫して最良といえる機械学習アルゴリズムは見つからなかった。非常に高い精度の報告は、小さな標本などと結びついている例が多い。
原文を読む →BMC Artificial Intelligenceに掲載された学術レビューである。AI、ロボット工学、自然言語処理が遠隔医療と遠隔患者モニタリングをどう進めるかを評価している。
原文を読む →デジタル庁は、デジタル社会形成の司令塔として、未来志向のDXを大胆に推進し、デジタル時代の官民のインフラを一気に作り上げることを目指している。
元の記事を読む →Rajan Patel氏はXで、Google DiscoverのAI要約で情報源のクリックが無効になっていたのは実験中のバグだったと説明した。この実験は停止された。
原文を読む →2026年韓国・台湾支援技術シンポジウムが10月21日、ソウルのCOEXで開かれた。京畿道リハビリ工学サービス研究支援センターなど5団体が主催し、REHA·HOMECARE 2026の一環として実施された。
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