乳房画像診断のAI活用、現状と課題を語る 音声番組の第2回
Wendie Berg氏、Manisha Bahl氏、Amy Patel氏の3人の医師が、補助的なAIと判断が食い違った場合の対応を議論した。AIの評価結果をPACSに載せるべきか、患者にAI利用の費用を負担させるべきかも取り上げた。3回構成の第2回である。
原文を読む →🩻 診断・画像5
物理学の反応拡散方程式を応用、皮膚がん診断のAIを高精度化
チューリングに着想を得た反応拡散の数理と注意機構をResNet50に組み込んだ深層学習モデルが開発された。このモデルは、ダーモスコピー画像から黒色腫と良性母斑を分類する。
原文を読む →AIの複数モデルで血液塗抹標本を判読、マラリア原虫をほぼ完璧な精度で特定
エチオピアの研究者らが、解釈可能な深層学習のアンサンブルを構築した。薄層血液塗抹標本からマラリア原虫の種類をほぼ完璧な精度で特定し、判断の根拠を視覚的に示す。
原文を読む →超音波とMRIをAIで併用、生検なしで乳がんのサブタイプを予測
中国の2施設による研究で、超音波とDCE MRIのラジオミクス特徴量を組み合わせた機械学習モデルが示された。このモデルは、ルミナール型と非ルミナール型の乳がんを非侵襲的に区別できる。
原文を読む →- 見出しのみ（媒体が説明文を公開していない記事）
- 「AIを信奉せずとも、月次の数字の改善は評価できる」Nature · 10/05 17:13 UTC
🩺 臨床の意思決定支援5
AI臨床システムの開発で、患者の薬物療法を最適化
アイルランガ大学薬学部が、2026年9月18日（土）に薬学分野の国際大学院生会議（IGSCPS）を開いた。
原文を読む →小児がんの個別化医療をAIで迅速化、20万ドルのクラウド賞を獲得
Sanford Burnham PrebysのLukas Chavez氏が、2026年のAWS Children's Health Innovation Awardを受賞した。賞は、個別化された治療を臨床医が素早く特定するためのAIシステム「Leitstern」の構築に充てられる。
原文を読む →- 見出しのみ（媒体が説明文を公開していない記事）
- 医療費の支払いをめぐり、保険者側と医療側でAIの攻防Dealroom · 10/06 07:40 UTC
- 皮膚病変を分類するAIツール、病院の業務の流れに組み込みMedical Xpress · 10/05 21:20 UTC
- AIは医療を治療から予防へ移せるか、専門家の見方Firstpost · 10/06 03:14 UTC
📝 生成AIと医療文書・診療記録4
AI書記の導入に消極的な医師を、医療機関はどう取り込んでいるか
ニューヨーク、ウェストバージニア、ボストンの医療機関の幹部が、ニューヨークのパネル討論で、導入に後ろ向きな職員にAI利用を促す方法を語った。
原文を読む →独ミュンヘンのCalliora、病院の請求ミスを見つけるAIで600万ドル調達
ミュンヘンのスタートアップCallioraが、BHIとredalpineから600万ドルを調達した。2027年に監査が厳しくなる前に、病院の請求ミスを見つけるAIプラットフォームを開発する。
原文を読む →通院の合間にがん経験者を支えるAI、支援の枠組みを論文で公表
Sylvester Comprehensive Cancer Centerの研究者らが、エビデンスに基づく支援をがん経験者ごとに調整するAIツールの構築枠組みを発表した。診察と診察の間の支援を想定している。
原文を読む →- 見出しのみ（媒体が説明文を公開していない記事）
- Berkshire Healthcare、職員向けにCopilotの対面研修を開始HTN Health Tech News · 10/05 12:25 UTC
🏥 病院の運営・医療提供体制4
18万4000件の手術で学習したAI、術前に腎障害のリスクを判定
Severance Hospitalのチームが、術前の8項目のデータから急性腎障害のリスクを予測するAIモデルを作った。AUROCは、全ステージで0.809、中等度から重度（ステージ2〜3）で0.908である。
原文を読む →英政府、NHS医師主導のAI委員会の勧告44項目をすべて採用
英政府は2026年10月6日、医療AI規制に関する国家委員会の勧告44項目をすべて受け入れると確認した。英国全体での実施方法も示した。
原文を読む →ナイジェリアの研究者、MRI撮影を速めるAIで賞金10万ドルのNLNG賞
ナイジェリアのAI研究者Mary-Brenda Akoda氏が、賞金10万ドルのNigeria Prize for Science and Innovationを受賞した。MRIの撮影時間を最大90%短縮できる技術を開発したという。
原文を読む →- 見出しのみ（媒体が説明文を公開していない記事）
- NHSの臨床AIフェローシップ、第6期の募集を開始HTN Health Tech News · 10/05 13:57 UTC
💊 創薬・臨床試験5
AI時代に学界からバイオ業界へ移る技能と戦略
博士課程の学生やポスドク、学界の研究者が、バイオ業界へ転じるための対話型ウェビナーである。AIや自動化、データ駆動型の手法が科学者の役割と業界の期待を変えつつあり、転身は容易でない。学界での研究経験は価値があるが、業界入りには論文実績や技術力だけでは足りないことが多いという。
原文を読む →Italfarmaco、VeriSIM Lifeと創薬提携 1億ドル超
Italfarmacoと VeriSIM Lifeは、AIとHDACの専門性を組み合わせ、前臨床段階の創薬で提携する。取引の規模は1億ドルを超える。
原文を読む →Twist Bioscience株が急伸、AI創薬関連の契約が好感
Twist Bioscienceの株価は10.19%上昇した。合成DNAの需要が堅調との報道で投資家心理が改善した。Eli LillyのAI・機械学習創薬部門との抗体データ契約にも買いが入った。
原文を読む →AI設計の薬、生物学的な時計を巻き戻す可能性を検証
研究者がAIで設計した薬を試験し、生物学的な時計を巻き戻せる可能性を探った。筆者のIan氏は、この結果がなぜ重要かを解説している。
原文を読む →- 見出しのみ（媒体が説明文を公開していない記事）
- AIバイオ企業、がん治療薬の設計で7500万ドル調達bizjournals.com · 10/06 06:02 UTC
⚖️ 医療機器の承認・規制3
英政府、AI規制委の勧告を受け入れ MHRAはAirlock第3段階の募集開始
英政府は、AI規制に関する44の勧告をすべて受け入れた。MHRAは、AI Airlockの第3段階の申請受け付けを始めた。
原文を読む →Coreline Soft、肺結節検出AIが日本放射線学会の認証取得
医療AI企業のCoreline Softは、肺結節検出ソフトAVIEW Lung Nodule CADで日本放射線学会（JRS）のAIソフトウェア認証を取得した。日本の医療市場での足場がさらに固まる。
原文を読む →- 見出しのみ（媒体が説明文を公開していない記事）
- FDA、生成AI搭載医療機器の規制の枠組みを策定JDSupra · 10/05 19:50 UTC
⚠️ 安全性・誤り・偏り3
英政府、医療AI規制の勧告44件をすべて承認
英国の閣僚は、医療におけるAI規制を検討した国家委員会の勧告44件をすべて承認した。委員会はNHSの医師らが率いた。NHSの患者は、安全策を維持したうえで、安全で有効なAIの恩恵を受けられるとされる。
原文を読む →ネパールの研究者、医療AIの国際対話を広く発信
内科医のKiran Raj Pandey氏とAI専門家のBishesh Khanal氏は、保健政策に関する国際水準の知見づくりに加わりたいと考えてきた。その思いから、ポッドキャスト「Dialogues in Health AI」が生まれた。Pandey氏によると、研究者が集う場の役割を持つ。
原文を読む →- 見出しのみ（媒体が説明文を公開していない記事）
- 健康をAIに委ねてよいのかÖsterreichische Akademie der Wissenschaften · 10/05 20:55 UTC
🔬 研究の成果（主要誌）3
BMJ GroupやSageなど、論文2000万本をAI企業Redpineに提供
BMJ Group、Sage、IOP Publishing、IGI Global Scientific Publishing、Wanfang Dataの学術出版5社が、AI企業Redpineと契約した。AIエージェントに、査読済み論文2000万本の利用を許諾する。
原文を読む →文化に通じたメンタルヘルス用チャットボット、危機対応には課題
AIが文化への理解を深めれば、利用者は分かってもらえたと感じやすくなる。ただし、そう感じることと、安全なメンタルヘルス上の助言を受けることは別である。
原文を読む →- 見出しのみ（媒体が説明文を公開していない記事）
- エビデンスと人工知能が出会うときThe Lancet · 10/05 11:41 UTC
🇯🇵 日本の医療とAI5
GENSHI AI、メディカル ジャパン 東京に出展 医療AI基盤「MedLocal」を展示
株式会社GENSHI AIは、「メディカル ジャパン 東京」に出展する。NVIDIA DGX Sparkで動く医療AI基盤「MedLocal」を実機で展示する。発表は2026年10月6日。
元の記事を読む →医療AIの性能評価では「どれだけ高い性能か」だけでなく「どのデータで評価したか」が重要
新潟医療福祉大学の中野永講師は、山口大学医学部附属病院の椎木健裕講師と共同で、公開された乳がん臨床試験のMRI画像データを使った。患者ごとの治療効果の違いを捉えるAIの評価方法を検証した。
元の記事を読む →デジタル時代とAI時代における医療施設のコミュニケーションの革新
2026年の医療施設におけるコミュニケーションの革新をテーマに、デジタル時代とAI時代を扱うワークショップが開かれた。
元の記事を読む →- 見出しのみ（媒体が説明文を公開していない記事）
- 医療AI修士課程と産業界を結び人材育成を強化 シンガポール南洋理工大学Science Portal Asia Pacific · 10/06 03:34 UTC
- SUNABACO、倉敷中央病院でAI自動化検証LOGISTICS TODAY · 10/06 08:21 UTC
号の分析と図解は 10月6日 夕 の号 へ。英語版は こちら。