193 件の論文
この論文は、カリブ海・中央・南米の HIV 研究ネットワーク（CCASAnet）の 6 か国 6 サイトからなる大規模データを用いた連合学習（Federated Learning）の評価を通じて、患者データの共有なしにプライバシーを保護しつつ、中央集約モデルに匹敵する精度で HIV 関連の臨床予測モデルを構築可能であることを示しています。
本論文は、心不全患者の Fitbit などのウェアラブルデバイスから得られるデータ（歩数や安静時心拍数など）を分析することで、入院リスクを早期に特定し、タイムリーな臨床介入を可能にする手法の有効性を示したものである。
この論文は、南ロンドンの大規模な精神医療機関の電子カルテ自由記述テキストから、暴力の種類、患者の役割、時期、状況、肯定・否定の polarity などを抽出・分類するための多ラベル BERT モデルを開発し、時間的側面を除く主要なカテゴリで高い精度を達成したことを報告しています。
この論文は、データを集約せずに複数の医療機関間で正確な前処理から因果推論までを含むエンドツーエンドの多施設研究を可能にする「バーチャル・プーリング（Virtual Pooling）」プラットフォームが、既存の手法と同等の精度で結果を再現し、データ共有の障壁を解消することを示しています。
本研究は、UK バイオバンクのデータを用いて開発した AI 心電図モデルにより、心臓の生物学的年齢と実年齢の差（エイジギャップ）を定量化し、これが主要な心血管イベントのリスクを強力に予測する非侵襲的デジタルバイオマーカーとして機能することを示しました。
この論文は、救急科トリアージから ICU 入院を予測する高精度モデルの開発と外部検証に関するものでしたが、分析上の問題が発見されたため著者によって撤回され、引用すべきではないとされています。
この論文は、米国 FDA の AI 医療ソフトウェアに関する指針に基づき、意味的および内部的な次元から大規模言語モデル（LLM）の出力の再現性と反復性を定量化する統計的枠組みを開発し、医療診断タスクにおけるその適用可能性と限界を実証的に示したものである。
本研究は、442 人の成人を対象とした 12 ヶ月の追跡調査により、ウェアラブルデバイスから算出された「心血管年齢」が、睡眠の質や歩数などの生活習慣と有意に関連し、時間経過に伴う生理学的変化を捉える有効な指標であることを示しました。
ケニアの低資源環境における新生児ケアにおいて、国家プロトコルに準拠した人間監督型の大規模言語モデルに基づく臨床意思決定支援システム「AIFYA」は、高い専門家評価の一致率とユーザー受容性を示し、その有効性を検証する大規模試験への移行を支持する初期評価結果が得られました。
この論文は、1,000 件の合成臨床トランスクリプトを用いた大規模シミュレーションにより、大規模言語モデルが診断精度が高くても、不完全な情報に基づいて重要な検査を回避したり、女性患者に対してより安全でないトリアージ判断を下したりする致命的なリスクを明らかにしたことを報告しています。
本論文は、電子カルテ導入に伴う負の影響を軽減するための多角的な対策手法を開発・評価し、その有効性と成功要因を明らかにしたものである。
本論文は、自宅での睡眠データを用いて学習された基礎モデル「SleepJEPA」が、心血管疾患や認知機能低下など 10 種類の疾患リスクを 1 年から 15 年先まで高精度に予測し、睡眠段階の分類やナルコレプシーの特定も可能であることを示しています。
本論文は、4 つの主要なオープンヘルスデータリポジトリを対象とした分析を通じて、資金規模に関わらず間接的な引用増幅が約 10 倍に達する一方で、LMIC からの研究者の関与やジェンダー格差など、資金効率や研究コミュニティの構成には構造的な違いと不平等が存在することを明らかにしています。
ナイジェリアにおける 6 つの医療 AI システムを対象とした混合研究法による縦断的独立監査の結果、ベンダーが報告した性能と実世界の性能の間に平均 24.2 ポイントの大きな乖離が存在し、これが予防可能な患者被害や医療格差の拡大につながっていることが明らかになり、低・中所得国における AI の安全な導入には医薬品の第 IV 相試験に相当する義務的な独立検証が不可欠であると結論付けています。
この論文は、長期的な死亡率リスクとの非線形関係と正常な加齢軌跡に基づいて開発された新しい生物学的年齢指標「NiaAge」が、従来の年齢や DNA メチル化時計よりも死亡リスクや身体的・認知的健康状態の予測において優れていることを示しています。
「All of Us」研究プログラムの大規模データを用いた分析により、メンタルヘルスと心代謝性疾患のリスク予測において、ストレスや差別などの社会的要因と人口統計学的要因の相対的な重要性が疾患ごとに異なり、これに基づいた疾患特異的な社会決定要因のスクリーニングや介入が健康格差の解消に有効であることが示されました。
電子カルテの記録タイムスタンプから導出された「集中記録指数（IDI）」は、生理学的データに依存せず ICU 死亡率を予測可能であり、記録の時間的解像度が高い環境（スイス）では既存の重症度スコアを上回る高い予測精度を示したが、解像度が低い環境（米国）では精度が低下したため、臨床実装にはリアルタイム検証が必要である。
韓国国民健康保険データを用いた統制された中断時系列分析により、SNS 上の患者議論に基づいて設計されたデジタル自己管理プラットフォーム「腸健康（Jang Geongang）」の導入が、特に若年層および過敏性腸症候群下痢型において、過敏性腸症候群に起因する救急受診を持続的に減少させたことが示されました。
14 件のシステマティックレビューを用いた検証により、Ovid MEDLINE における感度・精度両方を最大化する RCT 検索フィルター（SaPM）は、従来の感度最大化フィルター（SM）と比較してスクリーニング負担を大幅に軽減しつつ、対象文献のほとんどを捕捉できることが示された。
この論文は、膵臓癌および乳癌の病理報告書からレジストリ変数を抽出するタスクにおいて、LLM ベースの Brim Analytics システムが、従来のオントロジー駆動型の DeepPhe システムと同等かそれ以上の精度と処理速度を達成し、癌データ標準化における自動化の有望な手法であることを示しています。