論文紹介– category –

脳卒中後の下肢リハビリにおける「運動学習能力」をAI（XGBoost）で高精度に予測。運動機能だけでなく、論理적記憶や注意力などの認知機能が学習効率に大きく関与していることが判明しました。

急性虚血性脳卒中でICU入院した患者の院内死亡率を、画像診断やNIHSSスコアなしで予測するAIモデルが登場。16の日常的な臨床データのみで高い精度を実現し、SHAPによる可視化で臨床判断を支援します。

網膜血管は全身の健康状態を映す「窓」です。最新研究では、AIを用いた網膜血管解析により、心血管疾患や神経変性疾患のリスク予測が可能に。炎症性疾患の新たな診断指標「オキュロミクス」の最前線を解説します。

頸動脈狭窄度だけでなく、MRI画像からAI（深層学習ラジオミクス）を用いて脳梗塞の原因となるプラークを自動特定する最新研究。従来手法を上回る精度で、個別化された脳梗塞予防への貢献が期待されます。

AI技術やウェアラブルデバイスを用いた心房細動（AF）検出の診断性能を評価した系統的レビューを解説。高性能モデルは感度・特異度94％以上を記録する一方、消費者向けデバイスの課題も浮き彫りになりました。

脳梗塞の悪化と体内時計の乱れの関係をマルチオミクス解析で解明。免疫異常を制御する分子「CORO1C」が、神経予後を改善する新たな治療標的として浮上しました。

小児高グレードグリオーマのAI解析を支援する初の大規模公開データセット「BraTS-PEDs」が登場。457例の多施設MRIデータを収録し、診断精度向上と個別化医療の進展が期待されます。

脳腫瘍MRI診断を支援するAIモデル「CDCP-YOLO」が開発されました。計算量を約48%削減しつつ、精度を大幅に向上。診断根拠の可視化も実現し、医療現場での実用性が期待される最新研究です。

脳梗塞のtPA治療後に起こる症候性頭蓋内出血と3ヶ月後の予後を、機械学習を用いて高精度に予測するモデルが開発されました。既存の臨床スコアを上回る性能を示し、個別化医療への貢献が期待される研究です。

膠芽腫（GBM）の悪性化を促す転写因子SIX5の役割が解明されました。KDM5Cにより制御されるSIX5が代謝（ワールブルク効果）と増殖を活性化。新たな治療標的としての可能性を示唆する研究です。