論文紹介– category –

2026年3月のBrain Attack Coalition（BAC）による、脳卒中画像診断の最新コンセンサスを解説。一次脳卒中センター（PSC）の必須要件やAI導入、灌流画像の役割について専門医が紐解きます。

膠芽腫の治療効果を予測するMGMTメチル化状態を、AIを用いてMRIから非侵襲的に予測する研究。単一画像と複数画像の融合モデルを1,380通り検証し、現状の精度限界と課題を明らかにしました。

頸動脈超音波の画像解析（ラジオミクス）と機械学習を組み合わせ、心血管イベント（MACE）の発生リスクを95.8%の高精度で予測する最新モデルが開発されました。予防医療への応用が期待されます。

脳卒中発症から72時間以内の簡単な臨床データを用い、6ヶ月後の上肢機能回復を高精度に予測する機械学習モデルが開発されました。リハビリ計画の最適化に貢献する最新研究を専門医が解説します。

脳腫瘍術後のICU患者におけるせん妄リスクを予測する機械学習モデル（SVM）が開発されました。年齢や利尿薬の使用など5つのリスク因子から高精度に予測し、早期予防介入を支援するオンラインツールも提供されます。

AIを用いて心電図や画像から「生物学的年齢」を推定し、心血管疾患リスクを予測する最新研究のスコーピングレビュー。実年齢を超えるリスク予測精度を持つAI技術の現状と課題を専門医が解説します。

機械的血栓回収療法（MT）を受けた脳卒中患者の「脳卒中後てんかん（PSE）」発症リスクを予測する、説明可能な機械学習モデルが開発されました。外部検証でも高い精度を示し、個別化治療に貢献します。

慢性硬膜下血腫（cSDH）に対する中硬膜動脈（MMA）塞栓術の有効性を機械学習で解析。従来の外科手術と比較して、MMA塞栓術は合併症リスクが低く、自宅退院率が高いことが明らかになりました。

最も悪性度の高い脳腫瘍「膠芽腫（GBM）」の治療抵抗性を克服するため、分子病理学、腫瘍微小環境、そしてAI（人工知能）を活用した最新の個別化医療アプローチと革新的治療法を専門医が解説します。

急性期脳卒中の早期認識と紹介プロセスに関する最新レビューを解説。FASTなどの評価ツールやAI技術、モバイルストロークユニットが、搬送時間短縮や死亡率低下に与える影響に迫ります。