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決められた動きで撮影した超音波動画から、AIが端末内で妊娠週数を推定。Google Researchが紹介した研究をもとに、動画解析の仕組み、異なる施設での検証結果、実用化に必要な確認点を解説します。

医療AIへの短い安全指示で、潜在的に有害な選択が16.6％から10.1％に低下。マウントサイナイの20モデル評価から、知識の正確さだけでは測れない指示への対応と、日本の開発現場で確認すべき条件を解説する。

シンガポールの医療基盤AI「SIMFONI」は、海外モデルを匿名化した国内患者データと診療指針に適応。安全な国家基盤、独立評価、医師を支援する運用設計から医療AI実装の要点を読み解きます。

WHOが医療AIの進展を導入速度ではなくガバナンスの準備度で測るよう提言。分断データ、継続検証、責任分担など、安全な実装に必要な仕組みを整理します。

シンガポールの公共医療で1万2,000件超のAIエージェントが作成された。共通基盤AgentSeaの仕組みと、権限管理、監査ログ、人による判断を組み合わせる医療AI運用の要点を解説する。

FDAが生成AI搭載医療機器の新たな評価案を公表。医療行為と誤答リスクの2軸、非臨床試験と臨床確認を組み合わせる能力評価、市販後監視の仕組みを解説します。

英国NHSが、診察中の会話からカルテの下書きを作るアンビエントAIを広域導入。音声認識と生成AIの処理工程、電子カルテ連携、患者同意、医療従事者による確認など、安全な実装に欠かせない論点を整理します。

医療PDFをOCR、患者単位の検索、軽量モデル、マルチモーダルAIで段階処理するGuardocの設計を解説。精度、費用、根拠追跡を両立する実装上の要点を整理します。

診察中の会話から記録を作るアンビエント・スクライブを解説。NHSの大規模導入を手掛かりに、仕組み、効果、電子カルテ連携、患者同意、誤記対策、日本での確認点を整理します。

英国NHSが進めるAIトリアージと診療記録支援を解説。患者との対話時間を23.5％増やした仕組みと、確認責任、同意、データ管理など日本の医療現場にも関わる実装課題を整理します。