米国NIHの臨床試験登録 ClinicalTrials.gov から、AI（人工知能・機械学習）を用いる医療・診断の臨床試験を、対象疾患・スポンサー・進行状況つきで整理します。本サイトは米国政府公式ではありません。
本ページは公的データの一般的な整理であり、医療上の助言・診断ではありません。試験への参加可否等の判断は、必ず主治医や公式情報に基づいてください。患者個人の情報は扱っていません。
注目度の高い医療AIの臨床試験を、要点・FAQ・出典つきで解説。
SOIK Corporation Sarl
コンゴ民主共和国の農村部で、訓練を受けた非専門の医療従事者が行うAI補助のブラインドスイープ産科超音波「SPAQ E-con AI」の診断精度と実装可能性を評価する多施設・前向き研究。主要評価は妊娠週数の平均絶対誤差(第2・第3三半期)とAI信頼度の較正。目標約1430例(倫理委承認上限3000)。募集中。
詳しく読むPhotocure
膀胱がんの診断で行われる青色光膀胱鏡（BLC）について、日常診療のなかで動画・画像と臨床データを集め、リアルタイム病変検出（CADe）アルゴリズムの学習用データセットを構築することを目的とする観察研究。登録予定500人、企業（Photocure）が主導する。
詳しく読むNational Human Genome Research Institute (NHGRI)
遺伝性疾患をもつ（または疑われる）人や、その家族から医療・遺伝データを集める自然史(観察)研究。集めたデータを、遺伝データをより良く解析・理解するための高度なデータ解析ツールの開発に役立てることを目指す。
詳しく読むENBIOSIS BIOTECHNOLOGIES
2型糖尿病の成人を対象に、腸内細菌叢を標的とする栄養補助食品が、通常の安定した糖尿病治療に加えて血糖管理を改善するかをプラセボと比較する無作為化試験。製品はAIを用いて試験開始前に設計されたが、試験中は全員に同じ固定処方が用いられ、AIによる個別化は行われない。
詳しく読むIdoven 1903 S.L.
AIで心電図(ECG)を自動解析するプラットフォーム「Willem」(Idoven社)の実臨床での性能を集める大規模レジストリ研究。循環器病棟に入院した高リスク心臓患者の心電図で、心臓の異常を検出する性能を評価する。単群観察・後ろ向き＋前向き・目標20万例・募集中。
詳しく読むTecnoquimicas
原発開放隅角緑内障または高眼圧症の患者を対象に、ドルゾラミド・チモロール・ブリモニジン配合点眼液の防腐剤なし製剤と防腐剤入り製剤を比較する第4相試験。眼表面の安全性を主目的とし、服薬遵守、治療効果、眼表面の生体分子マーカーの変化も比較する。追跡にチャットボットを用いる設計が題名に含まれている。
詳しく読むEko Devices, Inc.
デジタル聴診器で記録した心音（心音図）と3誘導心電図から、肺高血圧と左室駆出率40%以下の低心機能を検出できるかを調べる前向き観察研究。心エコーまたは右心カテーテル検査を基準とし、最大3,850人の登録を予定している。
詳しく読むZimmer Biomet
センサを内蔵した人工膝関節「Persona IQ」を対象とする前向き多施設縦断コホート研究。埋め込んだセンサとアプリを通じた遠隔治療モニタリングで歩行の運動学的な指標を捉え、術後の回復を外科医が把握・管理するための相関指標の開発を試みる。登録予定200人。
詳しく読むTHYROSCOPE INC.
市販ウェアラブルの心拍データを使い、AIソフト「Glandy HYPER」で甲状腺機能亢進症(バセドウ病)の甲状腺中毒状態を検出できるかを評価する観察研究。睡眠中の心拍と甲状腺機能検査(遊離T4)を突き合わせる。
詳しく読むPeerbridge Health, Inc
Peerbridge Healthが、貼り付け型ウェアラブル心電計(FDA認可済み)の波形データから、AIソフトウェア(医療機器=SaMD)で心臓のポンプ機能「駆出率(EF)」の重症度を推定する精度を検証する多施設の臨床試験。心エコーを基準に比較する。
詳しく読むAstraZeneca
製薬大手AstraZenecaが、肺がん・乳がんが疑われる患者の病理診断で「計算病理学＋AIアルゴリズム」がどう使われているかを評価する多国籍の観察研究。AIが病理診断の実臨床にどこまで入っているかを把握する。
詳しく読むWaymark
実際の高リスク多職種診療の場面で、AI支援の医師ワークフローに構造的な検証層を加えると臨床上意味のある安全上の失敗が減るか、そしてAI支援そのものが支援なしの標準診療より安全上の指標を改善するかを、患者単位1:1:1の3群無作為化で検証する試験。240人を3州にわたり12週間で登録した。
詳しく読むCarebot s.r.o.
AI胸部X線読影ソフト「Carebot AI CXR」が、気胸・肺結節・無気肺・心拡大・胸水などの所見を、個々の放射線科医と比べてどれだけ正確に検出できるかを評価した多読者・後ろ向き研究。956例で実施し完了。
詳しく読むZealand University Hospital
デンマークの複数施設で、根治手術を予定する大腸がん患者1,200人を、外科医が従来の方法でリスクを評価する群と、AIの支援を受けて評価する群に無作為に割り付ける研究者主導の臨床試験。評価されたリスクに応じて周術期のケアの手厚さが変わるため、AIの出力が診療の中身そのものに届く。
詳しく読むWashington University School of Medicine
子宮・直腸がんなどで骨盤に放射線が必要な50歳未満の女性で、卵巣機能を守る「卵巣温存 適応放射線治療」の実現可能性を、実データを使った計算機シミュレーション(in-silico)で検討する観察研究。早発卵巣不全のリスク低減という満たされない需要に応える試み。10例。
詳しく読むUniversity of Michigan
エックス線画像でのう蝕（虫歯）検出にAIを使ったとき、読影する人の習熟度によって効果が変わるかを調べるランダム化試験。初学者と熟練者で、検出とその後の治療判断がどう変わるかを比較する。
詳しく読むCatharina Ziekenhuis Eindhoven
冠疾患集中治療室の連続心電図データにAIを適用し、心室頻拍・心室細動などの致死性不整脈を30分先・1日先で予測できるかを検証する観察研究。検知精度の改善によるアラーム疲れの軽減も目的に含む。
詳しく読むIstanbul University
思春期特発性側弯症（AIS）の患者を対象に、12週間の体幹安定化運動のあとのCobb角を機械学習で予測するモデルを開発・検証する研究。狙いは診断そのものではなく、進行を読めるようにして経過観察のX線撮影頻度を最適化することにある。登録予定30人。
詳しく読むCambridge Health Alliance
家庭医療・内科・精神科の研修医が実際の診療の中で OpenEvidence を使い、その結論が臨床的に妥当かを評価するとともに、他の三つの大規模言語モデルの出力と比較する研究である。登録上の介入は「その他」とされている。
詳しく読むTata Memorial Centre
神経膠腫の放射線治療において、治療期間中に二度のMRIとPETを行い、そこで見えた変化に応じて線量を変更する。その変更をAIの作業手順が担う試験である。登録上の介入は放射線とされている。
詳しく読むSun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
術中迅速診断（凍結切片診断）を対象に、複数の臓器にまたがる診断課題をひとつのAI基盤モデルで担わせ、その性能を検証する多施設の観察研究。過去データでの開発・内部検証・外部検証に続けて、実際に術中迅速診断を受ける患者を前向きに登録して評価する。登録予定は33,000人で、主要評価はROC曲線下面積。
詳しく読むMemorial Atasehir Hospital
全身麻酔で気管挿管を予定する成人に対し、決められた8方向の気道写真を術前に撮影し、匿名化した画像一式をChatGPT・Gemini・Grokに同じ構造化プロンプトで判定させる前向き観察研究。予測は麻酔科専門医の画像評価、従来の気道評価、実際に術中に起きたことと突き合わせる。登録予定は319人。
詳しく読むUniversity Hospitals, Leicester
AIの助言を、臨床医が胸部X線を自分で見る「前」に出すか「後」に出すかで、視線の動き・読影時間・診断判断・自信・AIへの信頼がどう変わるかを、視線追跡(アイトラッキング)で調べる被験者内比較の介入研究。医療従事者が2回の読影を行う。24名。
詳しく読むUniversity of California, San Diego
手術後にオピオイドを長く使い続けるリスクが高い患者を、電子カルテのデータから予測モデルで選び出し、非オピオイドの鎮痛薬の効果を検証する試験である。介入として登録されているのは薬であり、AIではない。
詳しく読むFabio Biscegli Jatene
下まぶたの結膜をスマホカメラで撮影し、AIでヘモグロビン値を推定して貧血を非侵襲に検出するアプリ「NiADA」の診断精度を、標準の静脈採血と比較する多施設・前向き研究。感度・特異度が主要評価項目。目標3000例。
詳しく読むIstanbul Training and Research Hospital
皮膚がんの一種「基底細胞がん(BCC)」について、臨床写真とダーモスコピー(拡大鏡)画像から畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で高リスク/低リスクを分類し、組織型まで予測できるかを評価する後ろ向き観察研究。皮膚科医の判定とも比較する。組織診断が基準。目標2500例・募集中。
詳しく読むCentre Hospitalier Universitaire de Nice
集中治療室(ICU)で人工呼吸器からの離脱(ウィーニング)を試す「自発呼吸トライアル(SBT)」が成功するかを、生体信号とバイオマーカーから機械学習で予測できるかを調べる観察研究。離脱はICU滞在時間の多くを占め、最初の試みは約2割で失敗するとされる。目標500例・募集中。
詳しく読むAsan Medical Center
冠動脈のカテーテル治療(PCI＝ステント留置など)で、冠動脈造影と血管内超音波(IVUS)の画像を機械学習で解析するモデルの診断性能と臨床的な影響を、実診療で検証する前向き・多施設の観察研究。主要評価は治療した血管・していない血管それぞれの標的血管不全(TVF)。3000例・募集中。
詳しく読むCentre Hospitalier Régional Metz-Thionville
歯の根の先にできる病変(根尖病変)を、被ばくの少ない歯科パノラマX線からAIで検出できるかを評価する観察研究。パノラマは第一段階の検査だが病変の検出率は低い(20〜36%)とされ、より精密なコーンビームCT(CBCT)を参照に用いる。主要評価はAIソフトの性能。2000例・募集中。
詳しく読むWeill Medical College of Cornell University
AIと自然言語処理を使うチャットボットと通常ケアを比較し、家族性がん症候群のリスクが高い患者への遺伝子検査の推奨率を高められるかを、メディケイド(公的扶助)のみの婦人科クリニックで検証する介入研究。あわせて遺伝子検査へのアクセス格差の要因も評価する。主要評価は遺伝子検査を推奨された割合。150例・募集中。
詳しく読む出典：ClinicalTrials.gov（米国NIH/NLM・パブリックドメイン）。本サイトは医療助言を行いません。最新・正確な内容は公式をご確認ください。本サイトは NIH/NLM に推奨・認定されたものではありません。
