日常のCT画像からAIが骨粗しょう症を発見、研究で確認
AIソフトが、通常の造影なしCT画像から信頼できる骨密度の測定値を引き出せることが、新たな研究でわかった。DXAとよく一致し、機会を捉えた骨粗しょう症のスクリーニングが可能になる。
原文を読む →AIソフトが、通常の造影なしCT画像から信頼できる骨密度の測定値を引き出せることが、新たな研究でわかった。DXAとよく一致し、機会を捉えた骨粗しょう症のスクリーニングが可能になる。
原文を読む →2施設の研究で、通常の乳房超音波画像からディープラーニングのラジオミクスモデルを学習させ、術前にセンチネルリンパ節転移を予測した。識別性能は中程度だった。
原文を読む →機械学習モデルAmylo-Detectは、通常の電子カルテデータから心アミロイドーシスのリスクがある患者を特定する。既存のスコアを上回り、見逃されていた症例も捉えた。
原文を読む →BMC Medicineのレビューは、AIとデジタル医療ツールが心代謝疾患の診療を変革する強い潜在力を持つと結論づけた。ただし、実臨床での課題への対応が前提になるとしている。
原文を読む →導入コストや構造的な圧力、医療の労働集約的な性格から、AIが医療費を大きく下げる可能性は、少なくとも短期的には低い。
原文を読む →Epic SystemsはAnthropicのAIモデル「Claude Mythos」を使い、患者の健康記録が気づかれないまま閲覧されかねない脆弱性を見つけた。同社は製品開発の一部を止め、リスクに対処する修正を適用した。
原文を読む →LT350の最初の実証キャノピーは、ダラス近郊の病院で整備が進んでいる。Auddiaの書簡は、AI対応の建設費を1メガワット当たり1500万〜3500万ドルとしている。
原文を読む →AI創薬の進展を背景に、DNA合成、タンパク質発現、実験検証を担う企業への関心が高まっている。AIは候補を短時間で設計できるが、実際に機能するかは実験で確かめる必要があり、設計能力が上がるほど実験工程の処理能力が制約になるとの見方が出ている。米投資会社アルティメーター・キャピタルのパートナー、Freda Duan氏は、AI半導体でGPUからHBMや光通信へ需要が広がったのと似た構図が生まれる可能性を指摘する。
原文を読む →FDAは警告書で、ソフトウェア医療機器の製造業者に対し、AIアルゴリズムの再学習やクラウドへの移行が新たな510(k)を要する場合があると示した。
原文を読む →新たな臨床研究は、GoogleのチャットボットAMIEが診察前に患者の病歴を聞き取り、考えられる診断を示すことで、医師を支援できる可能性を示した。
原文を読む →JetBrainsはエージェント型のプログラミング能力を強化した新モデル「Mellum2.1」を公開した。12Bの混合モデルの系統を引き継いでいる。
原文を読む →株式会社日本教育クリエイト(東京都新宿区、代表取締役:鳥居敏)は、医療機関・介護事業所向けに生成AI活用研修の提供を始めた。
元の記事を読む →日本生命グループのメディカル・データ・ビジョン株式会社(東京都千代田区)の取り組みで、病院のDXを進め診療現場に貢献している。
元の記事を読む →SPAIA競馬ダイヤモンドコース限定の「追切診断AI」が【AA】以上の評価を付けた馬のうち、明日のレースから3頭を特別に公開する。
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