FPIESにおける患者・家族のニーズを検索クエリ分析と大規模言語モデルで同定した研究。非IgE介在性食物アレルギーであるFPIESは希少疾患であり、既存の教育リソースやガイドラインが患者家族の実際の情報ニーズを十分に反映していない可能性がある。デジタルデータとAIを組み合わせた手法により、希少疾患における未充足ニーズの把握に新たなアプローチを提示している。 #医療AI #食物アレルギー #AIinMedicine https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42699279/

精液中の中性α-グルコシダーゼ（NAG）を高感度検出するナノザイム増強比色アッセイの開発研究。機械学習を活用したナノザイムスクリーニングによりMnO₂を最適化し、従来法比約10倍の感度向上を達成した。臨床検体での検証により、NAG活性と男性不妊（精巣上体機能不全）との関連性が確認され、低侵襲な不妊診断ツールとしての有用性が示された。 #医療AI #男性不妊診断 #ナノバイオセンサー https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42664939/

院外心停止（OHCA）領域におけるAI研究のトレンドを書誌計量的に分析した研究。機械学習・深層学習・人工ニューラルネットワークを用いた心停止認識、リズム解析、予後予測、臨床意思決定支援への応用が増加していることを示した。研究の地理的・機関的構造や協力パターン、新興テーマも整理されており、OHCA×AI領域の全体像把握に有用な知見を提供する。 #医療AI #ClinicalAI #救急医療AI https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42723019/

敗血症および全身性炎症症候群におけるリアルタイムサブグループ分類の実装に関するレビュー。生物学的不均一性が治療開発を阻んできた背景を踏まえ、臨床・タンパク質バイオマーカー・トランスクリプトームの各次元で再現性のある宿主応答由来サブグループの存在を整理。適格性評価と分類を組み合わせた2段階パイプラインが実用的な実装経路として提示され、前向き臨床試験への統合が今後の優先課題とされている。 #医療AI #ClinicalAI #ICU https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42686300/

MINOCAとANOCAにおける冠動脈内皮機能と長期予後を比較した研究。アセチルコリン負荷試験を用いて両群の臨床プロファイル・内皮機能・予後を評価した。MINOCAでは内皮機能障害の関与と長期転帰の特徴が明らかにされ、閉塞性冠動脈疾患を伴わない心筋梗塞の病態理解および予後予測に重要な示唆を与える。冠微小循環障害の評価が臨床管理において意義を持つ可能性が示された。 #医療AI #ClinicalCardiology #MINOCA https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42660321/

高齢者の認知機能維持を支援するAIアシスト型モバイルアプリの開発と混合研究法によるユーザビリティ評価を報告。アルツハイマー病や加齢に伴う認知機能低下への対応として、日常的な記憶活動を促進し介護者への情報提供も可能な設計を採用。プライバシー保護を重視したオンデバイス感情解析を実装しており、高齢者向けAI認知支援ツールの実装可能性を示す研究として注目される。 #医療AI #認知症AI #AIinMedicine https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42721354/

冠動脈バイパス術（CABG）施行患者における術前βブロッカー療法の30日死亡率への影響を検討した研究。心室機能障害を有する患者では効果が一様でなく、患者特性によって異なる転帰が示された。術前βブロッカーの適応を一律に判断するのではなく、個別化されたアプローチの重要性を示唆する知見である。 #医療AI #ClinicalAI #心臓外科 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42696435/

PICU（小児集中治療室）における臨床AIの内製開発に関する考察。集中治療領域では、断片的なベッドサイドデータの統合や暗黙知の形式化など、商業開発が成立しにくい高価値の課題が多い。著者らは「臨ician-builder」という新たな役割を提唱し、現場の臨床家が自らワークフロー上の問題を特定・試作し、機関のAIガバナンスと共同で実装・評価を進める翻訳的枠組みの必要性を論じている。 #医療AI #ClinicalAI #ICU https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42713780/

アルツハイマー病・関連認知症（ADRD）の早期発見を支援するプライマリケア向け介入研究のプロトコル論文。ARDRの半数以上が正式な診断を受けないという課題に対し、EHRの構造化データを用いた機械学習モデル「Passive Digital Marker（PDM）」でリスク層別化を行い、セキュアメッセージングと組み合わせた介入の実現可能性を検討する。臨床負担を増やさずに認知機能評価への患者エンゲージメントを高める手法として注目される。 #医療AI #ClinicalAI #認知症AI https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/...

心臓CTにおけるAI活用の将来展望に関する報告。造影剤不使用イメージングの実現可能性や、AIを用いた心血管疾患の予防的介入への応用が議論されている。非造影CTとAIの組み合わせは、腎機能障害患者など造影剤リスクを持つ集団への適応拡大に寄与する可能性がある。画像診断と予防医学を橋渡しする新たな方向性として注目される。 #医療AI #CardiacImaging #ClinicalAI https://news.google.com/rss/articles/CBMi6gFBVV95cUxPdGNCOWZRY19PWVRFS3RVdmZIZ0FqZ...

ショウジョウバエのパーキンソン病モデルにおける生化学的変化を、FT-IRスペクトロスコピーと機械学習で解析した研究。パラコート・ロテノン・MPTPで誘発したPD様表現型を対象に、400〜4000 cm⁻¹のスペクトルデータから機械学習モデルが疾患関連の脂質・タンパク質・核酸変化を高精度で識別した。非侵襲的スペクトル指紋法がPD早期診断バイオマーカー探索に有望なアプローチであることを示す。 #医療AI #パーキンソン病AI #AIinMedicine https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42585923/

急性期高齢者ケアにおけるフレイルと急性重症度スコアの統合的リスク層別化に関するレビュー。従来の急性重症度スコア（APACHE、SOFAなど）は高齢者の生理的予備能の低下を十分に反映しない課題がある。フレイル指標（CFS等）との併用により予後予測精度が向上し、臨床判断の質を高める可能性が示された。実臨床での適用に向けた実践的指針も提示されている。 #医療AI #ClinicalAI #高齢者医療 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42707845/

心血管疾患患者における虚弱指標（Frailty Index: FI）の項目互換性をランダムサバイバルフォレストで検証した研究。FIは構成項目の種類よりも総数が重要とされるが、本研究では項目選択が死亡予測に与える影響を実証的に検討した。電子カルテ活用が進む中でFIの短縮化が試みられているが、項目選択の妥当性を再評価する重要な知見を提供している。 #医療AI #ClinicalAI #フレイル https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42696642/

パーキンソン病（PD）における将来の認知機能障害を予測する機械学習モデルの開発研究。PPMIコホートの臨床・デモグラフィック・バイオマーカー・プロテオミクスデータを統合し、3種のMLモデルを構築。インスリン様成長因子（IGF）およびサイトカインシグナル経路が認知障害の予測に重要な役割を果たすことが示された。PDの認知障害の早期予測と生物学的機序解明に寄与する知見である。 #医療AI #神経変性疾患AI #ClinicalAI https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42571858/