精密医療におけるマルチモーダルAI：ゲノム、画像、EHRデータの統合による臨床的洞察
カテゴリ：公衆衛生・予防医療
公開日：2026年1月23日
タイトル：Multi-modal AI in precision medicine: integrating genomics, imaging, and EHR data for clinical insights.
雑誌名：Front Artif Intell. 2025; 8: 1743921. doi: 10.3389/frai.2025.1743921. Epub 2026 Jan 07.
概 要：
本レビューは、精密医療におけるAIを活用したマルチモーダルデータ統合の変革的な可能性を探ります。ゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム、画像、環境、電子健康記録（EHR）データを統合することで、早期の疾病検出や臨床的に有用なバイオマーカーの発見、合理的な薬剤開発を促進します。特に腫瘍学、神経学、心血管医学において重要な影響を持ち、機械学習（ML）や深層学習（DL）アルゴリズムがデータ間の複雑な非線形関係を抽出し、診断精度を向上させ、患者特有の治療介入を支援します。また、デジタルヘルスにおけるAI駆動のアプリケーションは、治療計画の継続的な動的改善を可能にします。
方 法：
本レビューは、マルチオミクスデータの統合、予測モデリング、臨床意思決定支援におけるマルチモーダルAIの役割を強調し、データの相互運用性、アルゴリズムのバイアス、患者プライバシーに関する倫理的考慮事項などの課題を批判的に評価します。
結 果：
AIとマルチモーダルデータの相乗的な統合は、個別化医療の提供を根本的に再定義するものであり、技術革新にとどまらず、患者ケアの質を向上させる可能性があります。
結 論：
マルチモーダルAIは、精密医療における個別化された治療戦略の開発を加速し、臨床的洞察を深める重要な要素であることが示されました。