JOHNS 41巻12号 (2025年12月発行)

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特集　デジタル時代の最新テクノロジーの医療応用

【AIと医療DX】

医療DX 小森　学 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1533-1536

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はじめに

─社会経済構造をも変える“医療DX”の本質─

　“医療DX（digital transformation）”とは，StoltermanとForsが，“Information Technology and the Good Life”の中で“The digital transformation can be understood as the changes that the digital technology causes or influences in all aspects of human life.”（情報技術が人間の生活のあらゆる側面に引き起こす，あるいは，影響を与えることでもたらされる変化）と客観的に“定義”した^1）。

医療分野へのAIやデータサイエンスの導入布施　佑太郎 , 川上　英良 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1537-1540

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はじめに

　従来の臨床医療は医師の経験や直観に大きく依存してきたが，1990年代以降は科学的根拠に基づく医療（Evidence-Based Medicine：EBM）が浸透し，統計解析や臨床試験結果を踏まえた治療方針が標準となった。2010年代後半からは，電子カルテや検査機器の発達により医療現場で扱うデータが飛躍的に増加し，計算機性能の向上とともに人工知能（AI）技術の臨床応用が進展している。近年では，大規模言語モデル（Large Language Models：LLMs）を中心とした技術革新が加速しており，医療におけるデータサイエンスの姿は大きく変貌を遂げつつある^1）。

生成AI入門─ChatGPT & Gemini─ 澤村　彰吾 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1541-1544

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はじめに

　近年，生成AI（Generative AI）の進展は著しく，その技術は一般社会に急速に普及しつつある。文章生成，画像作成，プログラムコードの生成など，かつて人手に頼っていた作業の多くが，AIによって効率的に処理される時代となった。この潮流は，医療やヘルスケアといった高度な専門性を要する分野にも波及している。

　医療領域においては，文献検索，論文執筆，統計解析の補助といった研究支援から，教育用資料の作成，さらにはローカルLLM（クローズド環境で運用される大規模言語モデル）を搭載した電子カルテの活用に至るまで，生成AIの応用範囲は広がっている。中でも，OpenAI社の“ChatGPT”とGoogle社の“Gemini”は，特に高い普及率を誇り，注目を集めている。

参照系AIを用いた新診断方法の可能性木村　芳孝 , 笠原　好之 , 木村　翔太 , 讃岐　徹治 , 齋藤　昌利 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1545-1546

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はじめに

　トランスフォーマーという言葉をご存じだろうか。車が変身する映画を思い起こす方も多いと思う。現在，爆発的なAIブームを引き起こしたChatGPTや自動運転などに使われているAIは，トランスフォーマーという技術の発明がなければ不可能だったといわれている。

AI活用のルール後藤　温 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1547-1550

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医療AI活用の現状と重要性

　医療におけるAI（人工知能）の活用は，近年急速に実用段階へと進んでいる。世界的に見ると米国では1,000を超えるAI搭載医療機器が承認され，日本でも複数のAI医療機器が承認されて臨床使用が始まっている^1）。AI技術は画像診断支援や創薬，疾患リスク予測など幅広い領域で応用され，その導入は医療の質と効率を向上させるものとして高い期待を集めている。

AIを研究にどう活用するか百束　紘 , 和佐野　浩一郎 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1551-1554

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はじめに

　人工知能（AI）は，複数の分野において急速に変革をもたらす技術の1つとなっている。研究分野において，AIは従来の研究手法を効率化するツールとしてだけでなく，新たな探究の領域を切り開く触媒としても機能している。労働集約的なタスクの自動化から膨大なデータセットにおけるパターンの発見まで，AIは研究者の研究活動，分析，そして成果の発信方法に変革をもたらしている。医学の分野においても，データ収集と分析から診断，治療法の開発，そして患者ケアに至るまで，医学研究の実施方法に革命をもたらせようとしている。

人工知能で変わる病理診断川本　茉琴 , 石嶋　聡介 , 北村　由香 , 福岡　順也 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1555-1559

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はじめに

　近年のデジタルパソロジーと人工知能（AI）の進展は，病理診断の在り方を大きく変えつつある。病理AIは，単なる診断効率化にとどまらず，腫瘍組織型の分類，バイオマーカー解析，遺伝子変異予測，さらには治療反応性や予後推定へと応用が広がっている。これらは，病理診断を，臨床医にとって治療選択や患者管理に直結する情報を提供するツールへと進化させる可能性を秘めている。

CT/MRI画像診断におけるAI 中浦　猛 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1561-1566

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はじめに

─医療画像診断AIの現状と展望─

　医療画像診断の分野において，人工知能（AI）技術の導入は急速に進展している。従来の診断補助システム（CAD）は深層学習（deep learning：DL）の導入により検出精度の向上と適用範囲の拡大が実現されているものの，現時点では大量のCT/MRI画像から病変を包括的に検出・鑑別する実用的なモデルは限定的である。一方で，画質改善技術については既に臨床応用が進んでおり，特にdeep learning reconstruction（DLR）による低線量CT・高速MRIの実現は大きな成果を上げている。さらに近年では，大規模言語モデル（LLM）の急速な発展により，マルチモーダルAIによる包括的な作業効率の改善も現実味を帯びてきた。

核医学診断におけるAI利用平田　健司 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1567-1570

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はじめに

　人工知能（AI）の医療分野への応用が急速に進む中，核医学領域においてもAI技術の活用が注目を集めている。特に2022年11月のChatGPT登場以降，大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成AIの医療応用が広がり，核医学診断においても新たな可能性が見えてきた。

　核医学は放射性同位元素（radioisotope：RI）を体内に投与して，画像化して診断したり，がんに放射線を照射して治療を行ったりする分野であり，頭頸部領域では甲状腺癌や甲状腺機能亢進症の診断・治療，FDG-PET/CTでの頭頸部癌診断，唾液腺機能評価，顎骨骨髄炎などで重要な役割を果たしている。

超音波画像診断におけるAI利用藤岡　友之 , 久保田　一徳 , 林田　哲 , 八嶋　夕絵 , 田中　春佳 , 田部井　杏菜 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1571-1575

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乳房超音波AIの現状とこれからの期待

　近年，乳房超音波検査における人工知能（AI）の応用が，国内外で大きな注目を集めている。乳がん検診の精度向上を目的として，日本で実施された大規模研究J-START試験では，マンモグラフィ単独に比べて超音波を併用することで乳癌の検出率が有意に向上し，特に中間期癌の発生率を減少させる効果が報告された^1）。こうした成果は乳房超音波の有用性を示す一方で，検査・診断が術者の経験や技量に強く依存し，再現性に課題があることが問題となっている。

CT/MRI画像のリアルタイム3DCG生成と裸眼立体視瀬尾　拡史 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1576-1580

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はじめに

　CT画像やMRI画像などの医用画像からの3DCG再構成は特段目新しい技術でもなく，すでに多くの施設で当たり前に使われている。特に耳鼻咽喉科・頭頸部外科領域では中耳悪性腫瘍手術や内視鏡下鼻・副鼻腔手術など，一部の手術における3DCG再構成に対して画像等手術支援加算（K939，1ナビゲーションによるもの，2,000点）が設定されており^1），積極的に3DCG再構成を行っている施設も多いと思われる。

【臨床とビジネスからみる医療AIの現状とこれから】

臨床の立場から三吉　範克 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1581-1584

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はじめに

　現在，世界中で最も注目されている技術の1つである人工知能（AI）は，その驚異的な発展速度によって，私たちの生活や社会のあり方を根本から変えようとしている。これは医療分野においても例外ではない。これまで人間が担ってきた複雑な判断や分析を自動化し，さらには人間を超えるパフォーマンスを発揮する可能性を秘めたAIは，診断や治療の精度を飛躍的に高め，医療の未来を再定義する重要な鍵として期待されている。

ビジネスの立場から中山　俊 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1585-1587

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はじめに

　医療における人工知能（AI）は，医師が提供されたツールを“使う側”であった状況から，生成AI（Generative AI）の登場によって医師自らがAI開発に関与する“作る側”へと転換しつつある。とりわけChatGPTに代表される生成AIの進化は，医師がプログラミングやデータ分析に踏み出すハードルを下げ，臨床現場から革新的なアイデアを発信できる素地を整えた。

診療所，クリニックにAIをどう活用するかカシンスキー　リチャード・ヒデキ , 桜　宗佐 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1588-1590

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はじめに

　近年，AI（人工知能）の進展は医療の地平を劇的に変えつつある。特に診療所やクリニックなどプライマリケアの現場では，高齢化や多疾患併存患者の増加，感染症パンデミックによる医療アクセス格差の拡大などの課題に対し，AIの応用が強く期待されている。AIは単なる省力化の道具ではなく，人間の直感や経験知と補完的に連携し，患者に寄り添ったきめ細かな医療の再構築に寄与する“協働型知的支援基盤”として捉えるべきである^1）。

【耳鼻咽喉科・頭頸部外科とAI】

耳科疾患の診断におけるAI活用野田　昌生 , 伊藤　真人 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1591-1595

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はじめに

　近年，人工知能（artificial intelligence：AI）の進展は，医療の現場に質的な変化をもたらしている。耳鼻咽喉科領域では，鼓膜画像や鼻咽頭・喉頭の内視鏡画像，音声波形，聴力検査データなど，多様なデータを診療に用いることから，AIとの親和性が高い。これらのデータは数値化しやすいため，AIにとって処理しやすい形式であり，特に聴力検査や平衡機能検査といった生理検査はAIの解析に適している。また，鼓膜所見や手術動画を含む顕微鏡・内視鏡画像の蓄積と活用も進んでおり，AI応用は今後さらなる発展が期待される。

耳科領域におけるAI活用と術後予測小山　一 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1597-1600

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はじめに

　近年のAIの進歩はめざましく，医療においても数多くの活用がなされている。近年の医療AIブームのきっかけとなったのが画像認識の分野であったことから，当初は特に画像診断領域をはじめとした診断を中心に応用，活用が始まった。しかし現在はその他の領域，例えば治療選択や術後予測の領域にも適用され始めている。本稿では耳科領域へのAI活用の中から，主に治療や手術における予測に関する最新の知見を紹介するとともに，克服すべき課題や留意事項についても論考する。

耳科・鼻科内視鏡手術におけるAI活用高橋　昌寛 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1601-1604

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はじめに

　近年，人工知能（artificial intelligence：AI）は医療の多くの分野に急速に応用されつつあり，内視鏡手術もその例外ではない。消化器内視鏡領域ではすでにAIの臨床導入が進み，リアルタイム病変検出や良悪性の識別支援が実用化されている。耳科・鼻科内視鏡下手術では，術中に得られる視覚情報が豊富でありながら，術者の主観的な判断に大きく依存している場面が多い。そのため，AIによる画像解析技術の導入は，術中判断含めた手術の質を安定させる手段として期待される。しかし耳鼻咽喉科領域へのAI応用例は少ない。背景には，疾患の希少性，症例数の不足，術式の多様性などが挙げられ，AIモデルの汎化性を阻害する要因が存在する。

咽喉頭の内視鏡診断におけるAI活用中條　恵一郎 , 稲場　淳 , 原田　雄基 , 松浦　一登 , 矢野　友規 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1605-1607

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はじめに

　ディープラーニングをはじめとする人工知能（artificial intelligence：AI）技術は，近年めざましい進展を遂げており，医療分野においてもその応用が急速に広がりつつある。特に画像診断領域では，医師の経験や技能に依存していた病変の検出・診断を，AIが高精度に支援できる可能性が示されている。中でも消化管内視鏡領域は，高精細な内視鏡画像データが得られることから，AIとの親和性が高く，特に大腸領域ではすでに複数のAI医療機器が臨床導入されている。さらに2024年度診療報酬改定にもとづき，2024年6月には大腸腫瘍検出AIについて，特定の製品に限り保険点数（60点）の加算が認可された。国立がん研究センター東病院では，革新的な内視鏡・外科技術の創出と臨床実装を推進する「NEXTセンター（Next-generation Endoscopic and Surgical Technology Center）」を設置し，企業や大学などとの共同研究を通じて，咽喉頭癌診断支援AIの実用化に向けた開発を進めている。

嚥下内視鏡検査AI診断補助システム今泉　光雅 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1608-1610

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はじめに

　嚥下内視鏡検査は，嚥下障害の治療方針を決定する上で重要な役割を果たす。病院やクリニックでの診療のみならず，在宅や高齢者施設でも実施可能な優れた検査であるが，瞬間的な動作である嚥下の病態を適切に評価するためには，知識と経験が必要である。そのため，診療能力が十分ではない非専門医が，適切に嚥下内視鏡評価をするためには，何かしらの方法で評価の補助をする必要がある。近年，CT画像や病理評価における人工知能（artificial intelligence：AI）を用いた補助診断システムの有用性が報告されている。嚥下内視鏡検査AI診断補助システムの有用性や今後の展望について解説する。

内視鏡下狭帯域光観察画像解析におけるAI活用藤村　真太郎 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1611-1614

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内視鏡下狭帯域光観察とAI

　内視鏡下狭帯域光観察（narrow band imaging：NBI，OLYMPUSメディカルシステムズ，以下OLYMPUS）は，狭帯域化された2つの波長をもつ照射光を用いて得られた情報を信号処理し強調画像を得る観察方法である。本法は1999年に佐野，武藤，後野らにより開発が開始され，2006年6月にOLYMPUSより同機能を搭載した内視鏡システムが発売された。特に血管構造の描出においてコントラストに優れるとともに，粘膜表面からの深さにより異なる色調で描出されることにより，腫瘍性病変の拾い上げとがん・非がんの鑑別，深達度評価における有用性が示されており，消化管内視鏡検査における微小血管診断学の構築に甚大な役割を果たした。頭頸部領域においても2004年に武藤らが世界初となる頭頸部癌の初期病変を報告し^1,2），頭頸部領域における上部消化管内視鏡の役割を大きく変えることとなった。

内視鏡下甲状腺手術におけるAI活用西谷　友樹雄 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1615-1618

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AIの画像認識技術について

　近年，AIの画像認識技術は急速に発展し，顔認証や自動運転，点検作業など，画像を「人のように見て判断する」タスクがAIに委ねられる時代となっている。画像認識のアルゴリズムには，画像に写っている対象を1つのカテゴリに分類する“画像分類”，画像内の複数の物体の位置と種類を検出する“物体検出”，画像内の各ピクセルを分類し意味付けを行う“セグメンテーション”などがある。

頭頸部癌多施設臨床試験グループにおけるAIの活用小山　泰司 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1619-1621

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はじめに

　現在，画像解析やデータ解析の効率化など，多くの研究でAI（人工知能，artificial intelligence）の利用が進んでいる。これは，頭頸部癌の領域でも例外ではない。2023年にMäkitie AAらが報告したシステマティックレビューでは，前がん病変を含む腫瘍組織の検出，画像上の特定病変からの組織予測，予後予測，画像からの病理学的所見の予測，放射線腫瘍学への適用，といった5つの分類において，複数の研究が報告されており，さらなる研究の必要性が述べられている^1）。

連載　古典あれこれ

錐体外路の研究と学生教育に情熱を注いだ平澤興山本　典生 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1622-1626

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はじめに

　平澤興（ひらさわこう）先生は，錐体外路，特に皮質錐体外路の形態学的な研究で世界的に著名な神経解剖学者である。錐体外路の基礎的・形態学的な解析を徹底した標本の観察で行われた平澤先生の研究は，岐阜大学耳鼻咽喉科の福田精先生や檜學先生らがニワトリの研究で明らかにされた，訓練により獲得される動的迷路反射の概念^1）や，緊張性頸反射が正常人でも存在して必要に応じて顕在化する姿勢反射であるという概念の基盤となった研究である。

連載　診療つれづれ

難聴の患者さんとのふれあい枝松　秀雄 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1628-1630

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はじめに

　私は昭和52年に東京医科歯科大学で研修医を開始してから東邦大学での教室責任者を終えるまで，難聴の患者さんの手術診療を中心に40年過ごしてきました。現在は手術から離れて耳鼻咽喉科クリニックを始めて9年経過しました。

　耳鼻咽喉科医として日々対応する患者さんは，耳と限らず鼻も咽喉頭もすぐ症状をとって欲しいと来院します。毎日のように通院してこられる患者さんとの触れ合いも大事で医療者としての生き甲斐も責任も感じています。そのような日常診療の中で昔からの経験が役立ちそうな時があります。その中から記憶に残っている2つの症例を紹介します。

連載　ABR―深く理解し，正しく判定するために―

小児のABR改善と悪化加我　牧子 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1631-1637

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はじめに

　1970年，聴性脳幹反応（auditory brainstem response：ABR）はJewettら^1）によって報告され，聴覚刺激により安定して記録でき，再現性があり，睡眠覚醒レベル，通常の麻酔による変化がないこと，Ⅴ波域値は自覚的聴力検査から得られる域値とほぼ同様であることなどから早期から臨床への導入がはかられてきた。特に各波の起源研究から聴力検査のみではなく，聴覚伝導路病変部位が推定できることなどから，臨床領域に応用されると同時に爆発的に使用されるようになり，多くの研究成果が報告された。特に新生児集中治療室（Neonatal Intensive Care Uniti：NICU），小児神経科領域から,数多くの論文が発表され，新たな知見が数多く報告された。

連載　わたしの研究歴

嗅覚障害研究─Clinic to Bench, Bench to Clinic─ 三輪　高喜 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1638-1642

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はじめに

　嗅覚と嗅覚障害の研究を続けて40年が過ぎた。副題に「Clinic to Bench, Bench to Clinic」と付けたものの，この言葉は途中からあるいは今日，振り返って気づいたものであり，スタート時に意識していたものではない。ともあれ，基礎研究と臨床研究を渡り歩いてきたその歩みを振り返ってみたい。

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目次 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1530-1531

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バックナンバー 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1540-1540

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学会・研究会予定 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1560-1560

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学会・研究会予定 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1643-1643

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次号予告 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1644-1644

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第41巻総目次 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1645-1653

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Key Words Index Vol. 41 41巻12号 , 2025年12月 , pp.1654-1662

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基本情報

JOHNS
41巻12号
(2025年12月発行)

電子版ISSN：印刷版ISSN：0910-6820 東京医学社

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【臨床とビジネスからみる医療AIの現状とこれから】

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