BrainIACのファウンデーションモデルは、MRIスキャンから脳の年齢、認知症リスク、がんの生存率を予測します。48,965件のスキャンで学習され、Nature Neuroscienceに掲載されました。

病院のEHR市場の42%を占めるEpic Systemsが、臨床ノート、オーダー、診断を能動的に生成するAI Chartingを発表した。

GoogleはIncluded Healthと共同で、実際の仮想診療ワークフローにおける会話型AIを評価する前例のない全国規模のランダム化試験を開始します。

ユタ州はヘルステックのスタートアップDoctronicと提携し、臨床評価を行った後に約200種類の一般的な薬を自律的に更新するAIシステムを立ち上げました。この取り組みは、Doctronicが自社のAI医師は規制当局の承認を必要としないと主張しているため、FDAの監督権限に関する重要な疑問を投げかけています。

画期的なMASAI試験は、AI支援のマンモグラフィースクリーニングが乳がんの検出率を28%向上させ、放射線科医の負担を44%削減し、インターバルがんが少ないことを明らかにしました。

Google DeepMindはAlphaGenomeを発表しました。これは最大100万塩基のDNAコードを解析し、変異が遺伝子の制御にどのように影響するかを予測する画期的なAIツールであり、心臓病、がん、自己免疫疾患に対する新たな治療法への道を切り開く可能性があります。

製薬業界は研究開発（R&D）から研究と予測（R&P）へのパラダイムシフトを迎えつつあり、エージェント型AIは2026年までに初の完全に予測可能な医薬品開発パイプラインを実現すると期待されています。

データセキュリティ強化に向けた大規模な取り組みとして、SAPとフレゼニウスは医療業界向けの「主権型」AIプラットフォームで協力しています。この数百万ユーロ規模のイニシアティブは、機密性の高い医療データを処理するための安全で法令遵守した環境を構築し、病院がAIアプリケーションを安全に拡張できるようにすることを目的としています。

MIT Technology Reviewの最新ニュースレターは、OpenAIの新製品ChatGPT Health（毎週2.3億件の健康関連の問い合わせに対応）と、米国内での人工知能規制をめぐる連邦政府と州政府の取り組みの対立が激化している状況を取り上げています。

スタンフォードの研究者はSleepFMというAIモデルを開発しました。このモデルは一晩の睡眠データを解析して、がんや認知症を含む130以上の疾患について、80%以上の精度で将来のリスクを予測します。

新しい生成型AIは血球を解析して、白血病のような疾患の微妙な兆候を人間の専門家より高い精度で検出でき、同時に自身の不確実性を評価することもできます。