心不全バイオマーカーGalectin-3の高感度電気化学センサーに関する研究。シクロデキストリン統合分子インプリントポリマー（MIP）とアプタマーによるデュアル認識サンドイッチ構造を採用し、高感度かつ選択的な定量検出を実現した。Gal3レベルの正確な測定により心不全の重症度評価や治療反応のモニタリングへの応用が期待される。臨床バイオセンサーとしての実用化可能性を示した。 #医療AI #心不全AI #ClinicalAI https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42648076/

ICUにおけるFoundation Models（FMs）の活用フレームワークを提示した展望論文。従来の単一タスク型予測モデルを超え、自己教師あり学習で学習したFMsがICUの時間的制約下でリアルタイムかつ患者個別の意思決定を支援できると論じる。継続的リスク予測・トリアージ支援、認知負荷を軽減するワークフロー対応モニタリング、非侵襲的代替指標の生成など高インパクトな応用可能性と安全な実装ロードマップを示している。 #医療AI #ICU #ClinicalAI https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42673898/

心的外傷後ストレス障害（PTSD）およびオピオイド使用障害（OUD）に対する経皮的頸部迷走神経刺激（tcVNS）の自律神経機能への影響を検討したレビュー。両疾患は交感神経亢進を特徴とし、tcVNSが副交感神経活性の増強と交感神経抑制を通じて自律神経バランスを改善する可能性が示された。脳画像・血液バイオマーカー・ウェアラブルデバイスを用いた多角的な評価により、tcVNSの生理学的効果が裏付けられた。 #医療AI #迷走神経刺激 #PTSD #ClinicalAI https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42698268/

医療・介護関連肺炎（NHCAP）患者の30日院内死亡を予測するN-DROPスコアの開発・検証に関する研究。日本で広く用いられるA-DROPスコアはフレイルや機能的状態を考慮しないため、NHCAPへの適用に限界があった。本研究では罰則付きロジスティック回帰を用いてN-DROPスコアを構築し、既存スコアより予測精度の改善を示した。NHCAPに特化した重症度評価ツールとして臨床応用が期待される。 #医療AI #ClinicalAI #肺炎 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42586261/

心不全予後管理におけるポイントオブケア心筋トロポニンバイオセンサーのレビュー研究。cTnI・cTnTは心筋梗塞マーカーとして知られるが、心不全においても心筋障害の継続・病態進行・予後不良の指標となる。電気化学免疫センサー、アプタマーセンサー、ECL・FETデバイス、ウェアラブル・マイクロ流体プラットフォームを網羅的に整理し、退院後遠隔モニタリングへの応用可能性を論じている。 #医療AI #心不全AI #ClinicalAI https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42612493/

心臓CTへのAI応用に関するレビュー。冠動脈CT血管造影（CCTA）では、AIによるカルシウムスコアリング・血管セグメンテーション・プラーク定量化の自動化が再現性とワークフロー効率を向上させる。深層学習モデルはCT由来FFR算出やCT心筋灌流画像にも拡張され、侵襲的検査に匹敵する診断・予後予測精度を達成しつつある。解剖・機能・予後の各次元でAIが心臓CTの臨床的有用性を体系的に底上げする現状と展望を整理した論文。 #医療AI #ClinicalAI #心臓CT https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42683639/

救急外来における急性心不全（AHF）4表現型（ADHF・APO・IRVF・CS）の臨床特性と長期予後を実臨床データで比較した研究。ESC2021ガイドラインに基づく表現型分類を用い、各群の特性と転帰の違いを検討した。救急現場での表現型別リスク層別化に向けた実証的根拠を提供する。 #医療AI #心不全AI #ClinicalAI https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42681602/