Explainable AI for Frailty and Fall Risk Prediction in Older Adults
この論文は、ポルトガルのコミュニティから得られた高齢者コホートデータを用いて、説明可能な AI 手法を組み合わせることで、フレイルや転倒リスクの新たな決定因子を特定し、臨床的に意味のあるリスク層別化ツールの開発可能性を実証したものである。
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health informatics
193 件の論文
Governing Decisions of Probability Cutoffs in Clinical AI Deployment: A Case Study of Asthma Exacerbation Prediction
本論文は、喘息増悪予測 AI モデルの導入において、統計的な最適化だけでなく、臨床的有用性やリソース制約を考慮したガバナンスに基づく閾値決定フレームワークの必要性を提唱しています。
A clinic-updated digital twin for Parkinson's disease progression: governed Bayesian forecasting with uncertainty-gated reporting
この論文は、予測の信頼性が担保されない場合に出力を抑制する「ガバナード（管理された）沈黙」の仕組みを備えたベイズ推論に基づくデジタルツインを開発し、パーキンソン病の進行を個別に追跡・予測する枠組みを大規模コホート研究で検証したことを報告しています。
Precision risk assessment for pediatric hospitalization using address-level data in Cincinnati, Ohio
この研究は、シンシナティの住所レベルのデータと医療データを統合し、機械学習モデルを用いて小児の入院リスクを高精度に評価する手法を開発し、従来の地域レベル分析を超えた精密な公衆衛生介入の可能性を示しました。
Limiting to English language records: A comparison of five methods on Ovid MEDLINE and Embase versus removal during screening
この研究は、Ovid MEDLINE および Embase における英語語制限の 5 つの方法を比較した結果、メタデータ誤りに起因するわずかな見落としはあったものの、スクリーニング段階での非英語記録の除去と同等の精度を有し、潜在的な見落としは引用検索によって緩和可能であることを示している。
Aggregate benchmark scores obscure patient safety implications of errors across frontier language models
先行研究は、医療関連のクエリに対する最先端言語モデルの総合的なベンチマークスコアが、過少トリアージや過大トリアージなどの臨床的に重要な誤りの方向性や文脈バイアスを捉えきれないことを示し、モデルの安全性評価には集約精度だけでなく誤りの質的プロファイルの分析が必要であることを明らかにしました。
Exploring the Link Between Cancer Information Complexity and Understanding Medical Statistics in Online Health Information Seeking: Insights from Health Information National Trends Survey (HINTS)
2022 年の HINTS データを用いた本研究は、医療統計の理解が困難であることががん関連情報の質への懸念や理解の難しさを高める要因であることを示し、がんコミュニケーション戦略の改善や健康格差の解消のために統計リテラシーの向上が不可欠であると結論付けています。
From Concept to Clinic: Real World Evidence for Autonomous AI Deployment in Primary Care Telemedicine
本論文は、米国全国規模のプライマリケア遠隔医療プラットフォームで実施された大規模な実世界評価を通じて、単なるモデル能力ではなく意図的なシステム設計が重要であることを示し、安全な自律的臨床 AI の段階的導入に向けた実用的なロードマップと最初のエビデンスを提供するものである。
A Web Application for Exploring Distribution in Academic Publications Across Geography and Institutions in India
インドの学術出版物の地理的・時間的分布を可視化し、研究リソースの最適配分や政策立案を支援するオープンアクセスの Web アプリケーション「Indiapub」が開発され、その機能と州・機関別の分析事例が示されています。
Improving Medicare Fraud Detection Accuracy in Deep Learning by Exploring Feature Selection and Data Sampling Techniques.
本論文は、医療保険詐欺の検出精度向上を目的として、深層学習モデルに特徴選択とデータサンプリング（カイ二乗検定と SMOTE）を組み合わせる手法を提案し、その有効性を 95.4% の精度で実証したものである。
When clinical prediction models do not generalize: a simulation study in liver transplantation
このシミュレーション研究は、肝移植における臨床予測モデル（英国の DCD リスクスコア）の性能が対象集団の特性に強く依存し、開発元と異なる集団への一般化が保証されないことを示し、外部検証とモデルの再推定の重要性を浮き彫りにしています。
From Carb Counting to Diagnosis: Real World Patient Uses and Attitudes Toward Large Language Models in Diabetes Management
本論文は、糖尿病管理において患者が大型言語モデル（LLM）をどのように利用し、どのような態度を持っているかを定性的および LLM 支援分析を通じて実証的に調査し、LLM が単なる情報源を超えて解釈、分析、意思決定支援、情緒的・論理的支援など多様な役割を果たしていることを明らかにするとともに、その実装における課題と安全性の必要性を論じています。
From Study Design to Executable Code: Automating Target Trial Emulation with Large Language Models
本研究は、大規模言語モデルを用いて自然言語で記述された観察研究のデザインを標準化された解析仕様と実行可能な R スクリプトに変換する「THESEUS」というフレームワークを開発し、これにより研究チーム間での再現性の向上や技術的参入障壁の低下が可能であることを示しました。
Joint Longitudinal-Survival Modelling of Patient-Reported Gastrointestinal Symptom Trajectories and Treatment Discontinuation in Irritable Bowel Syndrome: A Prospective Cohort Study from the Canadian Gut Project
カナダの prospective コホート研究において、共同長縦断・生存モデルを用いた解析により、過敏性腸症候群（IBS）患者の症状の重症度が高いほど、および症状の改善が緩やかなほど治療中断のリスクが高まることが明らかになり、リアルタイムの症状推移に基づく個別化された治療モニタリングの重要性が示唆されました。
HybridNet-XR: Efficient Teacher-Free Self-Supervised Learning for Autonomous Medical Diagnostic Systems in Resource-Constrained Environments.
リソース制約のある環境における自律的な医療診断システム向けに、教師モデルを必要としない自己教師あり学習とメモリ効率の高いハイブリッド CNN 構造を組み合わせることで、限られた VRAM 内で高精度な胸部 X 線画像診断を可能にする「HybridNet-XR」を提案し、その有効性を検証した研究です。
Clinician Experiences with Ambient AI Scribe Technology in Singapore: A Qualitative Study
シンガポールにおける臨床医へのインタビュー調査により、環境型 AI 書記システムは患者との対話の質向上や業務負担軽減に寄与する可能性を示しつつも、精度、多言語対応、プライバシー規制への適合性といった課題を克服した上で持続的な導入を実現する必要があることが明らかになりました。
Beyond AI Psychosis and Sycophancy: Structural Drift as a System-Level Safety Failure
本論文は、対話型 AI の安全システムが個別のメッセージではなく対話全体を監視する必要性を指摘し、ユーザーの初期入力を超えて AI が回答を徐々に拡大・増幅させる「構造的ドリフト」が自動検出可能であることを実証し、精神病様リスクの早期介入への応用可能性を提唱しています。
CLINPREAI: AN AGENTIC AI SYSTEM FOR EARLY POSTPARTUM DEPRESSION RISK PREDICTION FROM MULTIMODAL EHR DATA
本論文は、テキサス小児病院の多モーダル電子カルテデータを用いて産後うつ病のリスクを予測する自律型 AI システム「ClinPreAI」を開発し、従来の AutoML や商用ソリューションを上回る性能を達成したことを報告しています。
Development and Validation of the Intensive Documentation Index for ICU Mortality Prediction: A Temporal Validation Study
本論文は、MIMIC-IV データベースの心不全患者 26,153 例を対象とした時系列検証研究において、電子カルテの記録リズムを定量化する新規指標「集中記録指数（IDI）」を開発し、従来の臨床変数にこれを追加することで ICU 死亡率予測の精度を有意に向上させることを実証したものである。
OpenScientist: evaluating an open agentic AI co-scientist to accelerate biomedical discovery
この論文は、アルツハイマー病や多発性骨髄腫などの臨床研究において、複雑なデータから仮説を生成し分析を実行して新たな知見を導き出すことで、人間の研究者に比べて大幅に時間を短縮しながら実用的な発見を可能にするオープンソースの自律型 AI 研究助手「OpenScientist」の有効性を示しています。