FDA、大動脈解析のAI搭載胸部CTソフトを承認
新たに承認されたAview Aorta Metricsは、胸部CT画像から大動脈の領域を自動で分割し、大動脈の区域を分類するとされる。
原文を読む →🩻 診断・画像4
乙支大学医療センター、AIと70年の臨床経験を融合
シンポジウムでは、診断、治療、手術、患者ケアにおけるAIを取り上げ、70年分の臨床データを活用する。
原文を読む →胸部X線の連合学習、精度と説明の監査性を両立
胸部X線画像を解析する新しい連合学習の枠組みである。既存手法に対し精度がわずかに上回ったと報告している。模擬した病院クライアントの間で、認証を受けた条件下で説明の整合も図った。
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- Powerful Medical、AI心電図の心臓発作検出でCPTコード取得 FDAのDe Novo認可から数週間VentureBeat · 10/27 13:00 UTC
🩺 臨床の意思決定支援5
機械学習でNAFLD患者の糖尿病リスク予測か
生検で確認されたNAFLD患者を対象に、2型糖尿病の中期的なリスクを機械学習で予測できるかを調べた。2つのコホートを用いた研究である。
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- AI はすでに医師の診察の中に組み込まれています。問題は、それが役立つのか、それとも請求可能な調査結果を探しているのかということです。The Clinical Trial Vanguard · 10/27 13:08 UTC
- Vera Health、臨床AI検索基盤で2850万ドル調達MobiHealthNews · 10/27 17:36 UTC
- AIの法的責任、医療機関は警戒すべきだModern Healthcare News · 10/27 10:00 UTC
- SGHのAI、脳出血の報告時間を短縮Healthcare IT News · 10/27 11:06 UTC
📝 生成AIと医療文書・診療記録2
医師が確認するAI下書き、退院サマリーの質が向上
京都大学病院で実施した小規模なランダム化試験の結果である。医師が確認する形でLLMの下書きを使う運用により、専門家が評価した退院サマリーなどの質の大半の項目が向上した。
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- AI書記で記録時間は減少、生産性は向上せずMedPage Today · 10/26 21:00 UTC
🏥 病院の運営・医療提供体制5
医療AIの投資対効果、どう測るか
医療分野の人工知能は、成果が出るまでに時間がかかることがある。専門家3人が、経営陣がAIの価値を示し、医療機関の戦略的な優先課題に結び付ける方法を語っている。
原文を読む →病院にAIが入るとき、医師と患者に何が変わるか
前回のコラムでは、医療AIが技術企業にもたらす機会を事業面から論じた。今回は、技術革新や新市場にとどまらない、より根本的な問題を扱う。
原文を読む →病院のエージェントAI・ロボット、実証から拡大へ
エージェントAIと病院向けロボットを、試行段階から本格展開へ広げるための運用ロードマップである。投資対効果、ガバナンス、導入戦略を取り上げている。
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- テキサス大オースティン校、AI基軸の新病院でUT Dell Medicine発表Fierce Healthcare · 10/27 14:30 UTC
- AIは不正確なデータを増幅するHospitalogy · 10/27 17:17 UTC
💊 創薬・臨床試験4
AI創薬、患者に届く実験の選別を変える
分子設計から治験の被験者募集まで、人工知能が創薬の意思決定に影響を及ぼしている。
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- Parallel Bio、Jason Lew氏を最高AI責任者に任命citybiz · 10/27 14:14 UTC
- AI とラボの出会いJones Day · 10/26 23:02 UTC
- Anthropic、巨額IPO申請書で創薬への野心とリスクを説明Fierce Biotech · 10/26 15:44 UTC
⚖️ 医療機器の承認・規制5
臨床試験のAI導入、技術より規制の空白が壁
規制の空白や組織内の課題が、臨床試験でのAI導入を遅らせている。データ集約の時間を90%減らせると実証されているにもかかわらずである。
原文を読む →エージェントAI、FDAの承認が出ていない理由
医療における自律型のエージェントAIは、リスクや挙動がまだ十分に分かっていない。FDAなどの規制当局は慎重に承認を進めつつ、評価の枠組みについて業界の意見を募っている。実用の前に、患者の安全と臨床での信頼性を確保する厳格で標準的な監督が不可欠である。
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- スタンフォード大の研究者、生成AI医療機器の規制でFDAに意見Freeman Spogli Institute for International Studies · 10/26 12:00 UTC
- Heartflow、AI競合Elucidを提訴 知的財産侵害を主張Cardiovascular Business · 10/26 19:38 UTC
- AI医療機器、承認後の規制が焦点に NHSトラストが今整えるべきことHealth Tech World · 10/27 08:08 UTC
⚠️ 安全性・誤り・偏り5
医療AIの責任をめぐる争い、近く本格化へ
医療AIが進歩するなか、技術が失敗した際に誰が責任を負うのかという重要な問いに、議員や医療界の指導者が直面している。
原文を読む →画像を読み報告書を書く医療AI、信頼性に課題
新たなナラティブレビューによると、医療用の視覚言語AIモデルはベンチマークで高い成績を示す。一方で、評価の報告方法が統一されておらず、幻覚（ハルシネーション）の危険や訓練データの偏りがある。
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- Telekom、Tandem Healthに出資 AI医療アシスタントで医療従事者の負担軽減Deutsche Telekom · 10/27 10:17 UTC
- ミシガン大と欧州の教授ら、医療でのAI活用を議論The Michigan Daily · 10/27 06:05 UTC
- Vanderbilt、AI医療アラートの最大9割が無視されていたと判明shattered.io · 10/27 02:05 UTC
🔬 研究の成果（主要誌）4
AI、顔写真1枚から死期を予測 対象者の5割が90日以内に死亡
この技術により、医療従事者は優先的に緊急処置が必要な患者を的確に見分けられる。企業にとっては、健康上のリスクが高い人を選別するための、法令に沿ったデータ活用の手段になるとしている。
原文を読む →MicrosoftとGoogle、医療AIの診断精度が医師を上回ると発表 MAI-DxOとAMIE
世界の大手テック企業が、医療AIの臨床性能を評価した研究成果を相次いで公表している。
原文を読む →泌尿器科でロボット手術とAIが普及 費用面の課題も
イタリア泌尿器科学会の次回大会では、新たな手術技術が主要テーマとなる。期待される効果と大規模な普及との間には、なお不明な点が多い。
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）
- 「沈黙の臓器」膵臓がんを肉眼で見つけるAI、数年前に開発매일경제 · 10/27 01:24 UTC
🇯🇵 日本の医療とAI4
AIが病院に導入されると何が変わるのか――医師と患者への影響
前回のコラムでは、ビジネスの観点から医療分野のAIを取り上げ、テクノロジー企業にもたらす機会に焦点を当てた。今回は、こうした技術が使う医師と、その医師に頼る患者にどのような変化をもたらすのかを問う。筆者は、医療の提供方法にすでに目覚ましい変化が起きていると見ている。
元の記事を読む →糖尿病患者の将来リスクをAIで予測 福島医大など
福島県立医科大学、千葉大学、国立健康危機管理研究機構（JIHS）らの研究グループは、エフコムとの共同研究で、AIを使って糖尿病を5つのサブタイプに分類し、将来の合併症・併存症リスクを推計するウェブプラットフォーム「福島医大 糖尿病未来予測ナビ」を開発した。推計の対象は、糖尿病関連腎臓病、透析導入、心血管障害などである。
元の記事を読む →韓国のサムスンソウル病院、AIロボットを手術の助手に
サムスンソウル病院が、手術に使うヒト型ロボットの実用化を急いでいる。生成AIが状況を予測して適切に動き、外科医が口頭で器具を求めたり内視鏡の位置を指示したりすると、2秒以内に反応する。器具の受け渡しや回収もこなし、別のロボットは内視鏡を当てながら組織を引っ張る。
元の記事を読む →Tairex、54人のAI医師が診療に加わるMHACを発表
清華大学発のTairexが、54人のAI医師が医師と並んで診療に加わるMHACを発表した。MedQAで96%超、効率は約30%向上としているが、いずれも企業の自己申告値である。
元の記事を読む →号の分析と図解は 10月28日 朝 の号 へ。英語版は こちら。