一、学術的背景および研究動機 近年、人工知能（Artificial Intelligence, AI）は医療健康分野で大きな進展を遂げています。初期の診断補助、リスク予測から個別化された介入提案まで、AIは医療サービスの質と効率を向上させる重要なツールとなっています。しかし、AIの臨床応用には多くの課題が残されており、その中でも特に顕著なのがモデルの説明可能性（Explainability）と信頼性（Trustworthiness）です。AI システムが臨床意思決定支援（Clinical Decision Support Systems, CDSS）に用いられる際、医療従事者や患者はAIがどのように推論を行ったのか、その推論が既存の医学知識と合致しているか、いわゆる「ブラックボックス」ではな...

1. 背景紹介：自閉症児童行動モニタリングにおける臨床的困難と技術的展望 自閉症スペクトラム障害（Autism Spectrum Disorder, ASD、以下自閉症）は、生涯にわたる神経発達障害です。近年、米国における自閉症の発症率は急速に上昇しており、疫学データによれば、平均して36人の子供のうち1人が自閉症患者となっています。自閉症の主な特徴は、他者とのコミュニケーションや社会的交流の困難、興味や活動の制限、そして反復的・固執的な行動です。これらの中心的症状は、家庭・学校・社会における日常活動や社会的機能に直接影響を及ぼします。さらに、自閉症に関連する「チャレンジングな行動」（Challenging Behaviors, CBs）—自傷、攻撃、妨害行動など—にも、重大な臨床的関心が寄...

一、学術的背景——緑内障の早期スクリーニングに革新的な診断ツールが求められる 緑内障は、世界的に不可逆的な失明の主な疾患のひとつである。[31]などの研究によると、緑内障は早期症状が隠れやすく、視機能障害は不可逆的であるという特徴があり、したがって早期発見と介入が非常に重要となる。現在、光干渉断層計（Optical Coherence Tomography、略称OCT）は、三次元（3D）かつ非侵襲・高解像度な画像技術として、眼科診断分野でますます重要な役割を果たしており、眼部の解剖学的な構造変化を直観的に示し、医師が網膜神経線維層（Retinal Nerve Fiber Layer、RNFL）などの重要領域を正確に評価するのを助けている[13]。 しかし、従来の緑内障OCT支援診断法は、二次...

多モーダルTransformerによる膝変形性関節症進行のエンドツーエンド予測 一、学術的背景紹介 膝変形性関節症（Knee Osteoarthritis, KOA）は、世界中で何百万人に影響を及ぼす慢性筋骨格疾患である。KOAは関節軟骨および骨の徐々な変性により、通常慢性的な痛み、関節の固さ、機能制限などの問題を引き起こす。残念ながら、現時点では有効な治療法はなく、早期介入および疾患修飾薬の開発は、KOA進行状況の正確な予測に大きく依存している。したがって、KOAの進行を予測することは、整形外科学および臨床医学分野の重要な未解決課題となっている。 KOAの進行は非常に多様で、患者間での症状や病態発現メカニズムに顕著な差異があり、精度の高い予測は非常に困難である。従来の臨床では主に放射線画像...

背景紹介 肺癌（lung cancer）は世界的に発症率および死亡率が非常に高い悪性腫瘍の1つとして、現代医療分野で依然として多くの課題に直面しています。文献によれば、肺癌患者の5年生存率は極めて低く、長年にわたり世界の癌死亡数上位3位にランクされています。肺癌の初期症状は隠れやすく、多くの患者が病気の進行期に初めて診断されるため、最適な治療のタイミングを逃してしまいます。肺癌に効果的に対応する鍵は、早期診断の実現にあります。しかしながら、従来の臨床診断手段——例えば胸部画像診断や病理診断——は操作が煩雑であり、高精度の器機や医師の経験への依存などの課題があり、タイムリーかつ正確で広範囲の早期スクリーニングを実現するのは困難です。 近年、人工知能（AI, Artificial Intelli...

医療時系列データ補完におけるディープラーニングの新しい視点 ——『How Deep Is Your Guess? A Fresh Perspective on Deep Learning for Medical Time-Series Imputation』総説解読 1. 学術的背景と研究動機 医療情報化がますます進展する現代において、電子健康記録（Electronic Health Records、EHR）は臨床判断と医学研究の最も重要なデータソースの一つとなっています。大規模かつ多モーダルな医療データの生成に伴い、データの欠損値（Missing Data）問題が顕在化しつつあり、ますます多くの臨床予測モデルや疾病リスク警告システム、プロセス最適化応用は、時系列データの欠損による深刻な課題...