From vaccine questions to CME opportunities, Healio AI can help support your clinical learning and workflow. Try a sample prompt and explore what’s possible 👉 vist.ly/5jug7
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@newsweek.comNewsweek AI Health Summit NYC 2026: AI-enabled clinicians: trust, accountability and decision-making.
September 23, 2026 | One World Trade Center | New York City
Register now: events.newsweek.com/ai-heal...
#NewsweekAIHealth #ClinicalAI #HealthcareGovernance #PatientTrust #HealthTech
@siim.org🎙️LIVE! New episode of Scanning the Market’s CAIMI Conversations podcast. Dr. Tessa Cook discusses the clinical future of agentic AI & foundation models.
🎧Listen: vist.ly/5iqjz
📍Catch her at CAIMI 2026, 10/26-27
Register: vist.ly/5iqjx
@thancfoundation.bsky.socialCan AI strengthen thyroid ultrasound interpretation? 🤖 In Part 2, Dr. Susan Mandel examines reader variability, real-time imaging and AI’s clinical potential 👉 https://voices-of-wisdom.podbean.com #ThyroidUltrasound #ClinicalAI
@rehaistics-lab.bsky.social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/
@eolas-medical.bsky.socialThe largest study of AI scribes yet: 1,800 clinicians, five hospitals, two years.
16 min/day back on documentation. No change to wait times or throughput.
Our read: in clinical AI, evidence is a lagging indicator, not a verdict.
@healioid.bsky.socialNeed the right ICD-10 code? Ask Healio AI. Get quick answers to coding questions without digging through lengthy code lists. Try a sample prompt and see how it works 👉 vist.ly/5i5pr
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@tenuretracker.bsky.socialLudwig-Maximilians Universitat Munchen (@lmu.de) is hiring:
PhD Candidate in Clinical AI and Medical Data Science
@ai-medicalcongress.bsky.social⚖️ AI in healthcare must be accurate, transparent, and fair.
📅 June 03–04, 2027
📍 Amsterdam, Netherlands
🌐 Learn More & Register
#AIIM2027 #ClinicalAI #ResponsibleAI #AIEthics #HealthcareAI #FairAI #MedicalAI #DigitalHealth
@rehaistics-lab.bsky.social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/
@rehaistics-lab.bsky.social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/
@rehaistics-lab.bsky.socialPICU（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/
@rehaistics-lab.bsky.social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/...
@edpclau.meYour PICU patient is flagged as high-risk for brain injury in the next 12 hours. Would you scan or wait?
We're evaluating a CDS prototype that predicts a patient's risk of brain injury and explains how the model got there. Looking for clinicians to stress-test it. 🧵
#MedSky #PedsICU #ClinicalAI
@rehaistics-lab.bsky.social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...
@rehaistics-lab.bsky.social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/
@rehaistics-lab.bsky.social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/
@rehaistics-lab.bsky.social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/
@rehaistics-lab.bsky.social冠動脈疾患（CAD）入院患者の30日死亡率を予測する機械学習モデルを多施設の電子健康記録を用いて構築した後ろ向き研究。急性・慢性CADを対象に構造化データで学習したモデルの予測精度を検証し、多施設データによる汎化性能も評価している。臨床現場での早期リスク層別化への応用が期待される。 #医療AI #ClinicalAI #心不全AI https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42637095/