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Journal of Clinical Rehabilitation Volume 35, Issue 4 （April 2026）

J. of Clinical Rehabilitation 35巻4号（2026年4月発行）

Japanese English

巻頭カラー　デジタルフロンティア：次世代技術の展望

11．画像診断AI 中原龍一 ¹ ¹岡山大学学術研究院医歯薬学域運動器地域健康推進講座キーワード：ワークフロー型AI , パイプライン , モダンデータスタック , トランスフォーマー , 基盤モデル Keyword: ワークフロー型AI , パイプライン , モダンデータスタック , トランスフォーマー , 基盤モデル pp.339-343

発行日 2026年4月15日 Published Date 2026/4/15

DOI https://doi.org/10.32118/cr035040339

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Abstract 文献概要
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参考文献 Reference

はじめに

AI技術の爆発的な進化により，画像AIアプリは年々増加している．2025年の段階で日本国内で認可された「AIを活用したプログラム医療機器」は55品目 1）と増加した．世界で最も医療AIアプリの認可数が多い米国では，米国食品医薬品局（FDA）の510（k）を中心としたAI/ML医療機器の認可件数は，2025年単年度で295件に達した．さらに審査期間も前年度の173日から149日と大幅に短縮された 2）．米国の審査日数が短縮された直接的な背景ではないが，FDAの審査にワークフロー改善のAI技術が利用されていることが報告されている 3）．このようにAI技術はFDAの審査プロセスの一部に利用されるほど広く使われるようになってきており，医療のみならずさまざまな産業を大きく変えつつある．

本稿では整形外科領域における従来型の単独型画像AIアプリの概観を行った後，生成AIを用いたワークフロー改善型の画像AIを紹介する．