AI、病院の有害事象報告の重症度判定で専門家と半数一致
単一施設の研究で、大規模言語モデルは病院の有害事象報告286件のうち49%で、専門家が裁定した重症度分類と完全に一致した。順序尺度での一致度は高かった。
原文を読む →単一施設の研究で、大規模言語モデルは病院の有害事象報告286件のうち49%で、専門家が裁定した重症度分類と完全に一致した。順序尺度での一致度は高かった。
原文を読む →外傷性脳損傷の患者186人を対象とした後ろ向き研究で、入院時の4変数を使ったモデルが院内合併症をAUC 0.952で予測した。
原文を読む →病院の資源状況を継続的に評価するファジー型のマルチエージェント枠組みが、固定した合成データ上で、模擬的な悪化を決定論的な比較手法より約69時間早く検知した。
原文を読む →入院8,527件で調整した指示チューニング型の言語モデルが、5種類の臨床文書から返書を作成した。専門家は、正確性などの面で人間の書いた返書を高く評価した。
原文を読む →Baby Memorial Hospital GroupがDeepInfinity.AIと提携し、医療分野のAIを拡大する。
原文を読む →VitVioは手術用OS「Vetro」をHospital Español de Veracruzに導入する。空間AIの活用を米国と欧州の病院から中南米に広げる。
原文を読む →CEOのGirish Navani氏は、医療分野の小規模な事業者に大きく賭けている。事業を売却して現金化する考えはないという。
原文を読む →救急医療サービスにおけるAIの活用は、有望な結果が出ている。ただ、大半は試験的なプロジェクトの域を出ていないと、文献レビューは指摘している。
原文を読む →Suvodaの最高製品責任者E.K. Koh氏が、信頼できるAIアシスタントとリスクを増やすものとの違いを語った。汎用的な柔軟性より、精選された臨床知識が重要な理由も説明している。アシスタントが質問への回答から治験システム上の操作に進む際に必要な安全策も論じている。
原文を読む →比較政策レビューは、中国の固定的な市販前承認制度が、継続的に学習する医療AIに合っていないと指摘した。EU、米国、日本の制度を参考に、製品の全期間を通じて管理する方式を提案している。
原文を読む →新たなレビューは、AIがてんかんの診断、発作予測、個別化治療、長期管理をどう変えつつあるかを整理した。一方で、多くのツールには十分な裏付けが欠けていると警告している。
原文を読む →マドリード・コンプルテンセ大学(UCM)の専門家が、技術と心の健康、若者の自殺の関係を分析した。監督下であればAIに可能性があると指摘している。
原文を読む →新たな論考が、医療AIの更新に新たな臨床的根拠が必要かを判断する2軸の枠組み「VERSION-AI」を提案した。
原文を読む →テクノロジーを活用した医療では、誰も取り残されてはならないとしている。
原文を読む →MedicareのWISeR試行を扱った初の研究で、対象サービスの利用が15%から20%近く減ったことが分かった。ただ、その効果は弱まったという。
原文を読む →脂質が多い血液(リピーミア)では光度法のヘモグロビン(HGB)測定値が見かけ上高くなり、HGBから算出する赤血球指数もゆがむ。
原文を読む →2026年の国家医療保障局主催の医療画像AI認定コンテストの決勝が開かれた。
元の記事を読む →アリババ集団の研究機構「達摩院」が、浙江大学医学院付属第一医院などと共同で汎用医療画像AI「DAMO RADAR」を開発した。腹部造影CTから146種類以上の病症を一度に識別できる。汎用医療画像AIとして初めて専門医レベルの精度に到達したモデルという。
元の記事を読む →関西医大総合医療センター(大阪府守口市)などは15日、集中治療室の重症患者の急変リスクを人工知能で予測するシステムを導入したと発表した。患者のスムーズな退室につなげるのが狙いである。
元の記事を読む →訊飛医療は2026年科大訊飛グローバル1024開発者祭で、星火医療大モデルV3.7とAI患者管理プラットフォーム3.0を発表した。人工知能で患者の退院後のサービスの空白を埋めるという。
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