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医療とAIのニュース・最新記事 – The Medical AI Times
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最新研究
医療におけるAI活用事例
AIで緑内障における視神経乳頭の形態学的決定因子が明らかになる
医療におけるAI活用事例
大規模言語モデルを活用して心臓血管の健康研究におけるデジタル格差を埋める
医療におけるAI活用事例
歯のレントゲン画像から「歯髄炎」や「歯髄壊死」などを高精度に検出
医療におけるAI活用事例
カルバペネマーゼ産生腸内細菌を予測するウェブアプリ:CarbaDetector
医療におけるAI活用事例
AIが咳の音から呼吸器疾患の有無を高精度判定
スタートアップ
医療系AIスタートアップ・ベンチャー企業の動向
米アクセラレイタープログラム「Techstars AI Health Baltimore」が始動
医療系AIスタートアップ・ベンチャー企業の動向
Boston Medical Sciences – 厚労省「優先SaMD」への指定
医療系AIスタートアップ・ベンチャー企業の動向
Smart Reporting – AIによる報告書作成支援
医療系AIスタートアップ・ベンチャー企業の動向
医療進出を加速させるNVIDIA
医療系AIスタートアップ・ベンチャー企業の動向
Siemens Healthineers – 生成AIを画像レポートに適用
診断
医療におけるAI活用事例
歯のレントゲン画像から「歯髄炎」や「歯髄壊死」などを高精度に検出
医療におけるAI活用事例
AIは世界の女性の健康を守るツールとなるか
医療におけるAI活用事例
眼疾患画像診断におけるAI臨床応用のギャップ
医療におけるAI活用事例
AI心電図により先天性心疾患における左室収縮不全を予測
医療におけるAI活用事例
転移性脳腫瘍の原発巣同定を行う機械学習モデル
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医療とAIのニュース
医療におけるAI活用事例
医療におけるAI活用事例
海外の事例を中心にAI(人工知能)の医療での活用事例を紹介しております。
医療におけるAI活用事例
小児血液腫瘍におけるAI搭載小型CBC装置の評価
Kazuyo NAGASHIMA
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2025年12月24日
医療におけるAI活用事例
臨床記録作成AIツール: DAX-Copilotは医師の臨床文書作成の負担を軽減するか
医療におけるAI活用事例
AIで緑内障における視神経乳頭の形態学的決定因子が明らかになる
医療におけるAI活用事例
大規模言語モデルを活用して心臓血管の健康研究におけるデジタル格差を埋める
医療におけるAI活用事例
歯のレントゲン画像から「歯髄炎」や「歯髄壊死」などを高精度に検出
最新医療AI研究
JAMA特集 – Google Health最高臨床責任者との対談
TOKYO analytica
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2023年9月21日
医療機器へのAI活用事例
GE HealthCare – 「AI支援超音波技術開発」で4400万ドルの助成金獲得
TOKYO analytica
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2023年9月20日
最新医療AI研究
ChatGPT – 救急外来の鑑別診断で医師と同等のパフォーマンス
TOKYO analytica
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2023年9月20日
医療系AIスタートアップ・ベンチャー企業の動向
Annalise.ai – 閉塞性水頭症の診断支援AIツールでFDA認証追加
TOKYO analytica
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2023年9月19日
最新医療AI研究
「ループス腎炎をより正確に診断するAI」開発に300万ドルを助成
TOKYO analytica
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2023年9月19日
最新医療AI研究
AIによる未破裂脳動脈瘤の検出と紹介率向上
TOKYO analytica
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2023年9月15日
AIを巡る医療経済・政策
米国初 – 医学とAIの二重学位
TOKYO analytica
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2023年9月15日
医療AIがもたらす影響・問題点
医療ITソフトへの支出が加速する米国医療機関
TOKYO analytica
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2023年9月14日
最新医療AI研究
ChatGPT – サウジアラビア医師国家試験を攻略
TOKYO analytica
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2023年9月14日
AIを巡る医療経済・政策
特許出願でみる「AI開発の勢い」
TOKYO analytica
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2023年9月13日
最新医療AI研究
重篤な脳損傷患者の回復を予測するAI
TOKYO analytica
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2023年9月13日
医療系AIスタートアップ・ベンチャー企業の動向
MicrosoftとPaige – 世界最大の画像ベースAIモデルの構築へ
TOKYO analytica
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2023年9月12日
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小児血液腫瘍におけるAI搭載小型CBC装置の評価
2025年12月24日
臨床記録作成AIツール: DAX-Copilotは医師の臨床文書作成の負担を軽減するか
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AIで緑内障における視神経乳頭の形態学的決定因子が明らかになる
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大規模言語モデルを活用して心臓血管の健康研究におけるデジタル格差を埋める
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