腫瘍学でAIが進化、治験や業務、治療成績に影響
専門特化した大規模言語モデルや、早期発見に使うAI支援のCT検査、病理診断を広げる基盤モデルなどが、腫瘍学の新技術として挙がっている。
原文を読む →この号に載った記事を、日本語の見出しと要旨で読めるようにしました。要旨は各媒体が公開している記事の説明文から AI(Claude)がまとめ、Jev が説明文に無いことを足していないか確かめています。本文の全訳ではありません。全文は「原文を読む」から。

専門特化した大規模言語モデルや、早期発見に使うAI支援のCT検査、病理診断を広げる基盤モデルなどが、腫瘍学の新技術として挙がっている。
原文を読む →前向き研究で、せん断波エラストグラフィー、造影超音波、臨床因子を組み合わせたランダムフォレストモデルが、虚血性脳卒中のリスクを予測できることが示された。
原文を読む →2施設の研究で、2段階の深層学習ネットワークが、通常の超音波検査から乳頭がん患者の潜在的な中央区リンパ節転移を予測したと報告された。対象は経過観察の適格患者である。
原文を読む →韓国のAI医療技術企業7社が、ADNECでUAEの医療関係者と面会する。
原文を読む →バーモント大学は、ARPA-Hから最大3800万ドルを受け取る。重症患者の免疫反応を再現するAIのデジタルツインを構築し、治療を仮想環境で試す。
原文を読む →インドの研究チームが、連合学習の枠組みを発表した。強化学習、ホヤの群れを模した最適化、差分プライバシー、ブロックチェーンによる監査を組み合わせている。
原文を読む →Definitive HealthcareのAaron Cohen氏が、予測AIと実世界データで治験施設の選定を改善する方法を語った。
原文を読む →人間での試験に進んだ実験薬の大半は、薬局に並ぶ前に脱落する。成否の予測は創薬で最も難しい判断の一つである。全面的にAIエージェントで運営する製薬企業が、その早期の兆候を探した。
原文を読む →高度なAI基盤と大規模な独自データが、研究開発の効率、競争力、製薬企業との提携の魅力を高めているとされる。自社パイプラインの前進と業界のデジタル化の流れが、持続的な増収と長期の商業的な伸びしろにつながるという。
原文を読む →大統領は国家情報長官を、このタスクフォースの責任者に任命した。AIのリスクへの懸念が高まっている。
原文を読む →米国最大級の建築設計事務所スキッドモア・オーウェングス・アンド・メリル(SOM)とシェプリー・ブルフィンチが、テキサス大学オースティン校の新施設「UT デル・メディカル・センター」などを設計する。
元の記事を読む →厚生労働省は9月29日、「令和8年版厚生労働白書」を公表した。第1部のテーマは「これからの医療・介護・福祉の現場で働くことを考える」で、2040年を見据えた現場の課題や、ICT、AI、ロボットなどを活用した生産性向上の取り組みを扱っている。
元の記事を読む →株式会社SUNABACOは、倉敷中央病院の臨床医学研究所と、医療用フィジカルAIの共同開発に向けた覚書(MOU)を締結した。倉敷中央病院は日本有数の高度医療機関である。発表は2026年10月5日。
元の記事を読む →医療現場向け生成AI基盤を開発するGENSHI AIは、東京大学協創プラットフォーム開発(東大IPC)が運営する第15回「1stRound」に採択された。患者情報を院外に出さない閉域LLM基盤「MedLocal」、医師向けエビデンス検索「CHUBEN」、医療特化音声認識「GENSHI Voice」を開発している。
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