スペクトラルCTの現在地、臨床上の利点とAI、CT画像診断の将来
Applied Radiologyが、CTの現状とその将来を形づくる技術について、異なる立場の2人の専門家に聞いた。
原文を読む →Applied Radiologyが、CTの現状とその将来を形づくる技術について、異なる立場の2人の専門家に聞いた。
原文を読む →人工知能(AI)の進歩により、画像の解釈、報告、対応のあり方に新たな可能性が開けている。
原文を読む →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 →代謝物解析、腸内細菌叢のシーケンシング、機械学習を組み合わせた臨床研究で、Evodia rutaecarpaによる副作用を予測する分子と微生物の特徴が特定された。
原文を読む →医療機関は、時代遅れの業務の流れにAIの単機能ソリューションを継ぎ足すのに数百万ドルを費やしている。NextGen HealthcareのGautam M. Shah氏は、IT責任者は単機能ツールの購入をやめ、EHRを文脈を扱う能動的な仕組みに作り替えるべきだと説く。外来診療の流れを直すには、臨床の処理能力に焦点を当てるしかないという。
原文を読む →MEDITECHはLifemed AIと提携し、非生成型のディープラーニング・ニューラルネットワークを導入する。請求前の点検を自動化し、病院の請求拒否をなくす狙いだ。
原文を読む →臨床医向けのAI書記ツール6製品を比べた。TwofoldやFreedなどの個人向けから、Abridge、Dragon Copilot、Suki などの企業向けまでを取り上げている。
原文を読む →Sunlight AIは1740万ドルのシード資金を得て事業を始める。患者対応から支払いまでを担うAIの運用基盤を提供し、医師の独立を支える。
原文を読む →OpenAIは、Orchestraのチームと技術を、生命科学研究向けAIモデル「Rosalind」と関連ツール「Rosalind Workbench」の開発に加えるとしている。Workbenchは、研究者が実験を計画し結果を分析するのを助けるツールである。
原文を読む →AIは、標的の同定から分子ドッキング、化合物の最適化、前臨床の薬理・毒性予測、臨床試験の設計、患者登録の層別化、実世界データ解析、市販後の安全性監視まで、創薬研究開発の全工程を変えつつある。高性能なビッグデータ計算、深層学習アルゴリズム、大規模な生物医学データを活用する。
原文を読む →ネゲヴ・ベングリオン大学(BGU)とClalit Health Servicesの共同研究である。主要な大規模言語モデルは、医療介入が不要な場合の大多数を見抜けたという。誤りは主に、医学的な合意自体が割れているグレーな領域で出た。
原文を読む →10年前のBright氏の仕事は、人間が書き人間が確かめられるルールによる臨床意思決定支援が中心だった。当時はAIがまだ診療現場に入っておらず、視野になかったと同氏は語った。
原文を読む →UAEの医療現場では、前立腺がんの検出から認知症の予測まで、AIの活用が進んでいる。今後は病院が、大規模な運用でも安定して機能することを示せるかが課題となる。
原文を読む →日立製作所は20日、データの変化から設備の故障リスクを事前にとらえる予兆検知と、AIエージェントによる設備故障診断を連携させたフィジカルAIソリューションを開発したと発表した。対象はプロセス製造業である。属人化の解消による高度な安定操業と、保全業務の抜本的な効率化を実現できるとしている。
元の記事を読む →音声認識サービスのNottaは10月20日、済生会川口総合病院が会議の音声記録・要約サービス「Notta」を導入したと発表した。
元の記事を読む →認可されたのは脳MRI画像の解析を取り入れた「NEXT-Cue」である。軽度認知障害からアルツハイマー病へ5年以内に進行する可能性の予後評価を支援するとされる。
原文を読む →UTサウスウェスタン医療センターの研究者らが、救急のトリアージに使うAIツールは、人間の評価に伴う臨床上のスティグマと同じ影響を受けやすい可能性があると報告した。研究は「npj Digital Medicine」に掲載された。
原文を読む →シダーズ・サイナイの研究者が、AIと市販のウェアラブル端末によって、突然の心停止を発生の数年前、あるいは数時間前に予測できる可能性を説明した。
原文を読む →AIによるリスク予測は、リスクが損失に変わる前に動く時間を組織にもたらす。
原文を読む →地区看護師として25年の経験を持つ下院議員のポーレット・ハミルトン氏が、AIはNHSの患者と職員に実質的な改善をもたらさなければならないと主張している。
原文を読む →Healthleapは2022年に南アフリカでジョサイア・メイヤー氏とジェミマ・メイヤー氏のきょうだいが創業した。入院患者の臨床現場で続く運営上の弱点の解消を目的に設立された。管理栄養士のジェミマ氏は、病棟での入院時スクリーニングの不備を現場で経験したという。
原文を読む →Specialty1 Partnersは、全米の専門歯科ネットワークでAI技術への投資を広げる。対象は臨床記録、患者の受け入れ、事務の自動化、契約管理、従業員の生産性向上である。
原文を読む →患者記録が公開AIツールに流れるのを防ぐため、端末の制御を導入した。その結果、数百件の送信の試みが止められた。
原文を読む →SickKidsのAIプログラムは、臨床、研究、教育、運営の全般で「責任あるAI」の導入を目指している。
原文を読む →Nvidiaは欧州でのAI投資拡大に向け、Agile Robots、Avelios Medical、Mirelo AI、Reflex Aerospaceの4社を支援する計画を明らかにした。投資額は非公表である。メルツ首相は中小企業を含む企業にデータをAIに開放するよう求め、ジェンスン・ファンCEOはAIがドイツの産業競争力を高めると述べた。CNBCが報じた。
原文を読む →KTは医療AI専門のAcrylと組み、医療機関によるデータ活用とAIサービスの導入を支援する。両社はソウルのAcryl本社で覚書を結んだ。医療データの標準化、医療AI技術・サービスの共同発掘と検証、研究開発と事業化を進める計画である。
原文を読む →AIは創薬候補を100倍多く生み出せるが、治験には実際の患者が要る。ボトルネックは移っており、多くの治験依頼者は気づいていないという。
原文を読む →OpenAIで健康分野のAI研究を率いるKaran Singhal氏が登場した。同氏は、信頼でき、豊富で、確かな健康に関する知見を無料にすることが同社の目標だと述べている。
原文を読む →Lancet誌に、第1相と称するAI試験が掲載された。用量設定はなく、3+3法もSimonの2段階法も使っていない。
原文を読む →Mass General Brigham の研究者らが開発した新モデルは、写真1枚から年齢を推定し、生存の見通しを予測できる。
原文を読む →医療AIといえば、画像の異常検出や検査結果の分析、診断支援が思い浮かぶ。だが最近は、こうした用途をはるかに超える動きが次々と現れている。医療の枠を超え、まだ存在しない技術やビジネスモデル、市場を生み出しうる野心的なものもある。
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