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マレーシアの臨床前医学部生69人を対象としたこの準実験的研究では、ChatGPTのようなAIツールは薬理学のチュートリアルにおいて概念を明確化し時間を節約するための効果的な補完的リソースとして肯定的に捉えられていた一方で、ベースラインの成績が高かったことが原因と思われる測定可能な知識の向上は認められず、そのため教員の監督の下で慎重に導入すべきであることが示唆された。
孤独を感じている高齢者27名を対象としたこの混合研究法による研究は、LLM（大規模言語モデル）を活用したmHealthソリューションを含むデジタル孤独介入の効果的な設計を導くための、信頼、検証可能なアイデンティティ、ヒューマン・イン・ザ・ループによるサポート、および低負荷なユーザビリティを中心とした6つの重要な実装要件を特定している。
本研究は、動脈閉塞性急性腸間膜虚血における不可逆的な腸管損傷を予測する際に、臨床的なトリアージを支援するために、特定のCT所見に基づき中程度の精度を示す放射線学的ツールであるAMESI CTスコアを紹介するものであるが、これらの所見の欠如が壊死を否定するものではないことにも言及している。
本研究は、チリの4つの病院で検証された画像のみを用いる人工知能システムが、平均絶対誤差6.9日という精度で出産予定日を正確に予測し、バイオメトリックデータや人口統計学的入力を必要としないことで、信頼できる初期妊娠データの欠如している遅れて受診した妊娠に対して特に顕著な、従来の分娩予定日算出法を大幅に上回る性能を示すことを実証している。
コミュニティのリーダーシップと文化的妥当性を伴う共同設計のアプローチを通じて、非常に遠隔地にあるアボリジニのコミュニティにおいてSMSによる健康メッセージングプログラムが導入および評価され、高い受容性、技術的実現可能性、および健康増進における有用性が実証された。