急性心筋梗塞の振り分けにAI心電図、有望性と限界を検証
AI心電図(AI-ECG)による急性心筋梗塞(AMI)の検出能を評価した、診断に関する系統的レビューとメタ分析である。
原文を読む →AI心電図(AI-ECG)による急性心筋梗塞(AMI)の検出能を評価した、診断に関する系統的レビューとメタ分析である。
原文を読む →Joseph Cavallo医師(MBA)は Diagnostic Imaging のインタビューで、放射線科の研修医は臨床面で「揺るぎない技能」を身につけ、今後はAIリテラシーもよく理解しておくことが重要だと語った。
原文を読む →MRI2CTは、AIを使う画像基盤「NextMR」でFDAの510(k)認可を得た。通常の診断用MRIから、腰椎と仙骨の正確な3D骨画像を直接生成できる。発表は2026年10月7日付である。
原文を読む →リハビリに紹介される患者の傾向、左心耳閉鎖(LAAC)のメタ分析、心臓AIの研究などを取り上げている。
原文を読む →卵巣がんを高精度で検出できるとした2024年の深層学習研究が撤回された。超音波データセットに、卵巣ではなく甲状腺の画像とみられるものが含まれていたためである。
原文を読む →このスタートアップは、医師や保険会社の支持を待たず、乳がんリスク予測AIを患者に直接届ける道を選んだ。
原文を読む →Sukiの新しいAIツールは、診療記録とUpToDateのエビデンスに基づく情報を組み合わせ、患者ごとの臨床指針を示す。
原文を読む →学術誌AI & Societyの新たな研究が、トマス・アクィナスの正義、思慮、慈愛の徳を、医療用AIトリアージの倫理設計と人間による監督の指針にできると論じた。
原文を読む →世界保健機関(WHO)によると、医療を受ける患者の約10人に1人が害を受け、その約半分は防げるとされる。医療サプライチェーンとヘルステックの専門家で著者のNeeraj Kumar Dhabhai氏は、新著『Clinical Decision Support Systems: Transforming Patient Safety Through AI in Indian Healthcare』をAdhyaan Booksから刊行した。発表はニューデリーで10月8日付である。
原文を読む →Healthleapは、Sequoia、First Round、Hummingbirdから3800万ドルを調達した。電子カルテ全体を走査して未診断の疾患を示す臨床AI基盤の拡大に充てる。
原文を読む →ノースカロライナ州シャーロットに本部を置くAdvocate Healthでは、患者が自らの診療記録をChatGPTにつなぐ動きが急速に増えている。
原文を読む →Teladoc Healthは水曜日、病院や医療機関向けのスマートケア基盤「Solo」に、AIを使う2つの新機能を加えると発表した。いずれも遠隔診療中に使う。
原文を読む →MedPal AI(LSE:MPAL)は、傘下のNew Health診療所で1日に2300件超の自費処方注文を処理し、過去最高を記録した。注文額は合計で約30万ポンドである。500万ポンドの株式割当を受け、医薬品の在庫を増やしている。割当は主に既存株主と機関投資家が引き受けた。
原文を読む →細胞療法は、一部のがん、血液疾患、自己免疫疾患の治療で有望性が示されている。
原文を読む →Suvodaは、治験向け技術基盤でAIと統合ワークフローの機能を広げている。自律型AIによる無作為化と治験薬供給の技術で、試験の準備期間を短縮できるという。
原文を読む →Nature Biotechnologyに載った網膜AIモデルは、子癇前症と妊娠高血圧のリスクを非侵襲で検出する。治験への影響は、それにとどまらないという。
原文を読む →Cotteらは、AIを使った症状の自己評価プラットフォームの利用後に、患者の受診の意向と実際の医療利用がどう変わったかを調べた。AIによる症状評価は患者の不確かさを減らし、医療資源のより適切な利用につながった。エビデンスレベルは2(良好)である。
原文を読む →ヒューマンホールディングスは、AI活用の課題を5分で可視化する「AI・DX診断」を実施する。Japan DX & AX Week 秋に出展し、AIエージェント「つなぎAI」の実機デモで業務活用を体験できる。
元の記事を読む →エーアイセキュリティラボは10月1日、クラウド型Webアプリケーション脆弱性診断ツール「AeyeScan」に、生成AIを搭載したモバイルアプリ脆弱性診断機能を加えたと発表した。提供は9月28日に始まっている。
元の記事を読む →保険・ヘルスケアの厳格な統制と安全性を保ちながら、データを移動させずに疾病予測やデジタルケアなど測定可能な成果を生み出したという。
元の記事を読む →ベトナムの若いAI研究グループは、純粋に学術的な研究にとどめて棚上げするのではなく、実用的な問題の解決に取り組み始めている。対象は医療や音声認識から農業、交通までと幅広い。
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