Reconciling how clinical reasoning is learned in the age of artificial intelligence ｜ AY Ong et al., npj Digital Medicine, 2026. ｜ 人工知能（AI）の時代において、臨床推論の学習方法、医療カリキュラムの設計、および臨床能力の定義に大きな影響がある。 AIと臨床の統合が加速しており、ヘルスケア現場において特に重要である。

AI in Healthcare: Analyzing Adoption Drivers Using Fuzzy AHP ｜ A Kapoor et al., Innovation in Healthcare Technology and Management, 2026. ｜ ヘルスケアサービスにおける人工知能（AI）導入の重要性を評価し、その推進要因を特定している。 ヘルスケアにおけるAI採用に影響を与える5つの重要な推進要因が特定され、分析手法としてFuzzy AHPが用いられた。

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DRUG-DRUG INTERACTIONS ｜ M Ka et al., unknown, 2026. ｜ 機械学習（ML）およびディープラーニング（DL）モデルは、有害な薬剤反応の主要因である薬物相互作用（DDIs）の予測において顕著な可能性を示している。 人工知能の役割がますます重要になっていることを議論している。

Foundation of Data Science and Machine Learning in Healthcare ｜ J Singh et al., Healthcare with Data Science and Machine Learning, 2026. ｜ ヘルスケア機械学習によるソリューションは、医療ミスの削減において重要な役割を果たす可能性がある。 新しい処方は、機械学習モデルを用いて過去の電子健康記録（EHR）データと比較され、医師の分析を支援する。

Integrating Artificial Intelligence Into Healthcare: Ethical Imperatives, Data Bias, and the Challenges of Clinical Implementation ｜ SB Bag et al., Medical LLMs and AI in Healthcare: Ethics, Applications, and Challenges, 2026. ｜ ヘルスケアにおける人工知能（AI）技術の統合に関連する倫理的要請、データバイアス、臨床実装の課題を論じている。 出版社は、生成AIトレーニングおよび機械学習目的でのAI技術使用に対するライセンス権を保持している。

Overview of Next Generation Genomic Science and Technology Utilising Machine Learning in Healthcare ｜ G Sharma, Genomic Science and Technology using Machine Learning in the Healthcare, 2026. ｜ ヘルスケア分野における次世代機械学習技術（NGML）の最近の進歩について議論している。 Nanoporeシーケンシングなどの最新のゲノム科学技術におけるNGMLの応用をまとめている。

Artificial intelligence in medical education: a feasibility case study based on proceedings from a patient care teaching conference ｜ A Sweid et al., Interdisciplinary Neurosurgery, 2026. ｜ 人工知能（AI）は臨床実践を変革しているものの、医療教育におけるその役割はまだ十分に発展していない。 患者ケア教育カンファレンスの議事録に基づき、医療教育におけるAIの実現可能性を探るケーススタディを実施した。

Machine learning-guided drug repurposing for EGFR inhibition using scaffold-split validation, docking, and molecular dynamics ｜ PA Akinnusi et al., Journal of Computer-Aided Molecular Design, 2026. ｜ EGFRは多様な癌を誘発するが、EGFR阻害剤の臨床的有効性は、再発、毒性、変異関連耐性によって制限されている。 本研究では、機械学習ベースの計算薬剤再利用ワークフローを統合し、足場分割検証、ドッキング、分子動力学を組み合わせて適用した。

Receptiveness of physicians towards artificial intelligence-driven drug prescription: a nationwide survey ｜ W Zhang et al., npj Health Systems, 2026. ｜ 人工知能（AI）の医療分野での利用が急速に増加しており、電子カルテ、画像診断、放射線治療計画、ロボット手術、脳インプラント、ウェアラブル技術、チャットボットなどが含まれる。 本研究は、AI駆動型薬剤処方に対する医師の受容性に関する全国調査を実施した。

Explainable Hybrid Deep Learning for Secured Seizure Detection Framework Based on EEG Signal in Medical IoT Systems. ｜ EED Hemdan et al., Computer Modeling in Engineering …, 2026. ｜ ヘルスケアにおける深層学習の急速な進歩は、EEG信号を介したてんかん発作の診断を促進した。 機械学習アルゴリズムは、保存された医療およびヘルスケアデータに適用され、診断結果を生成する。

Emerging Applications of Artificial Intelligence in Pediatric Care ｜ TP Murugan et al., Indian Journal of Pediatrics, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、診断精度を高め、意思決定を加速し、個別化されたケアを可能にすることで臨床医療を変革している。 AIは医用画像の読影・解釈、および疾患の進行予測に利用できる。

High-throughput identification of bacterial β-glucuronidase inhibitors using machine learning ｜ B Zhang et al., Gut Microbes, 2026. ｜ 機械学習を活用して医薬品開発パイプラインを支援する可能性を示している。 賦形剤や他の薬剤の併用投与の適合性をデジタルスクリーニングするための概念実証として有用性を示す。

Perineural Invasion Detection Using Deep Learning: A Systematic Review ｜ H Jeyandran, R Veena, SN Computer Science, 2026. ｜ ヘルスケアとAIの交差点にある多くの研究は深層学習（DL）を伴う。 深層学習は医療分野に革命をもたらし、その実装は診断機能をサポートするために調整されている。

Monitoring in Nigeria With Artificial Intelligence ｜ BO Daudu, EB Anaiye, unknown, 2026. ｜ 革新的なヘルスケアソリューションとして、人工知能（AI）が主導的な役割を果たすようになっている。 生成AIトレーニングや機械学習目的での利用は、発行者によって明示的に禁止される可能性がある。

Artificial Intelligence in Clinical Trials: A Cross-Sectional Analysis of Structural Inequities in African and United States Research Investment ｜ F Matovu et al., Synthēsis, 2026. ｜ 臨床試験における人工知能の利用と、アフリカおよび米国間での研究投資における構造的な不平等を横断的に分析する。

Artificial Intelligence and Computational Modeling in Natural Product Drug Discovery ｜ H Shringi, Science, 2026. ｜ 未テストの天然化合物の高スループット同定を可能にする。 深層学習アーキテクチャは複雑な分子パターンを捕捉できる。

Artificial Intelligence in Drug Development: A Comprehensive Review ｜ H Pithva et al., International Journal of Computational Drug …, 2026. ｜ 医薬品開発プロセスは、長期の開発期間、高額な費用、失敗リスクの増加といった課題に直面している。 既存戦略の主な制約は、試行錯誤への依存と予測性の低さにある。

DEVELOPMENT AND APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE-BASED MEDICAL DECISION-MAKING SYSTEMS ｜ FO Toxirova et al., Экономика и социум, 2026. ｜ 電子カルテや医療情報から得られる大量の臨床情報を処理するために、機械学習、深層学習、データ分析を活用する。 人工知能ベースの医療意思決定システムの開発と応用について述べる。

Expanding access to vascular care using BlueDop Vascular Expert: an artificial intelligence-driven diagnostic tool ｜ BJV Bockern et al., Journal of Wound Care, 2026. ｜ 多様な臨床現場で実装可能な診断技術を提供する。 人工知能（AI）駆動型の診断ツールであり、BlueDop Medical Ltd.（英国）が開発した。

ViGNet: A Clinical Data-Supported Deep Learning Approach for NSCLC Immunotherapy Response Prediction in Digital Pathology ｜ L Kong et al., Medical Image Analysis, 2026. ｜ 非小細胞肺がん (NSCLC) の免疫療法反応予測は、精密腫瘍学と臨床ワークフロー最適化にとって不可欠である。 既存の人工知能モデルは、全スライド画像（WSI）に基づいているが、マルチスケール形態学的特徴や臨床病理学データの異種情報を十分に活用できていない。

Early Immunological Biomarkers for Personalized Treatment Selection in Severe COVID-19: Post Hoc Machine Learning Analysis of a Randomized Clinical Trial ｜ S Savvopoulos et al., JMIR Medical Informatics, 2026. ｜ 技術は、精密医療において、疾患予測、高リスク個人の層別化、個別化治療選択のための臨床データ分析に利用されている。 重症COVID-19の個別化治療選択を支援するため、早期免疫学的および臨床的指標を用いた予測ツールが開発されている。

Study highlights influence of socioeconomic status on children’s brain development ｜ Megan Molteni, STAT, 2026. ｜ 12,000人の子供の脳スキャンを分析し、貧困やストレスといった社会経済的要因が神経発達をどのように形成するかを明らかにした。

‘Synthetic lethality’ could trigger another round of biotech M&A ｜ Adam Feuerstein, STAT, 2026. ｜ 初期データは、がん治療における「合成致死性」が有望な前進経路を示唆している。 バイオテクノロジー分野のM&A（合併・買収）を促進する可能性がある。

Enliven Therapeutics’ leukemia drug shows promise in new study ｜ Adam Feuerstein, STAT, 2026. ｜ 初期データは、Novartisが販売するブロックバスター薬やMerckが所有する治験療法と比較して有利である。

Nonprofit buys experimental cancer drug to maintain patient access ｜ Lauren Chan, STAT, 2026. ｜ 珍しい動きとして、擁護団体が治験薬Luveltaの残りの備蓄を購入した。 患者には無償で思いやり使用（compassionate use）で提供される予定。

Drinking during pregnancy rose after 2020, new CDC data suggest ｜ Isabella Cueto, STAT, 2026. ｜ CDCによると、妊娠中のアルコール使用率は2021年の13.5%から2024年には15%に増加した。 過去の問題と考えられていたが、現在も継続する健康問題であることが示された。

Abridge inks deals with Nvidia and Lilly ｜ Mario Aguilar, STAT, 2026. ｜ ヘルスケアAI企業Abridgeは、製薬大手Eli LillyおよびチップメーカーNvidiaとの新たな契約を発表した。 競争市場での優位性を獲得することを目指している。

Medicare Advantage insurers block care for seniors only to reverse denials on appeal ｜ Casey Ross, Bob Herman, STAT, 2026. ｜ メディケア・アドバンテージ保険会社が、利益追求を目的として高齢者のケアを却下し、後で控訴により覆すという手法が、OIGの新しい報告書で明らかにされた。 この戦術は、 profit-driven (利益誘導型) のものである可能性が指摘されている。

Private Medicare plans erect barriers to rehab care in pursuit of profit, federal investigators find ｜ By Casey Ross and Bob Herman, STAT, 2026. ｜ メディケア・アドバンテージ（MA）保険会社は、上訴時に給付拒否を覆すために高齢者へのケアをブロックしている。OIG（医療費不正請求対策局）の新しい報告書は、利益主導の戦術の可能性を明らかにしている。

Enliven Therapeutics’ leukemia drug shows promise in new study ｜ By Adam Feuerstein, STAT, 2026. ｜ 初期データは、Novartisが販売するブロックバスター薬やMerckが保有する実験的治療法と比較して良好な結果を示している。

Abridge inks deals with Nvidia and Lilly ｜ By Mario Aguilar, STAT, 2026. ｜ ヘルスケアAI企業Abridgeは、競争の激しい市場での優位性を目指し、製薬大手Eli LillyおよびチップメーカーNvidiaと新たな契約を結んだ。

Synthetic lethality" in cancer care shows promise ｜ By Adam Feuerstein, STAT, 2026. ｜ 「合成致死性」の治療法に関する予備データは、がん治療における有望な道筋を示唆しており、バイオテクノロジー分野のM&A（合併・買収）を促進する可能性がある。

CDC confirms what STAT readers already know ｜ STAT, 2026. ｜ CDCの最新データによると、妊娠中の飲酒率は最近増加傾向にあり、2021年から2024年の間に妊娠女性の約15%が過去30日間の飲酒を報告した。 STATは以前、妊娠中の飲酒に対する考え方の変化や、女性の未対応のアルコール使用が広範な知的障害に寄与している可能性について報道していた。

Diabetes debacle in the Big Easy ｜ Alex Hogan, STAT, 2026. ｜ アメリカ糖尿病学会（ADA）の会議で、警備員が糖尿病専門家を退場させるという事態が発生した。 STATの記者はこの事件とその余波、会議での経験について報じた。

Chile offers new data on food warning label efficacy ｜ Sarah Todd, STAT, 2026. ｜ チリの食品包装、表示、マーケティングに対する規制は、子供の肥満率を下げる「世界で最も野心的な試み」と評価されている。 2016年に導入された警告ラベル（砂糖、塩分、カロリー、飽和脂肪が多い食品に貼付）により、18ヶ月後には4〜6歳の女児の過体重または肥満の割合が2.9%、男児は2.4%低下した。

Speaking of unmet promises … ｜ Isabella Cueto and Emory Parker, STAT, 2026. ｜ 保健長官ケネディは16ヶ月の任期中に多くの公衆衛生上の課題に取り組むと約束したが、追跡している80の公約のうち、達成または進行中なのは約24件に過ぎない。 公約には、病院の価格透明性、新しい日焼け止めの導入、医療訓練における栄養教育の拡充、病院での健康的な食事の提供、承認済み薬剤の転用などが含まれる。

Where’s Kennedy’s ‘publicly available calendar'? ｜ O. Rose Broderick, STAT, 2026. ｜ 保健長官ロバート・F・ケネディ・ジュニアは、透明性へのコミットメントと不都合な報道に対抗する手段として「公開可能なカレンダー」を挙げたが、STATは1年以上このカレンダーの開示を求めている。 ケネディ長官は「ラディカル・トランスパレンシー（急進的な透明性）」を公約していたが、情報開示請求に関する訴訟、担当者の削減、情報提供の遅延などで批判を浴びている。

Opinion: ‘They all think I’m insane’: What it’s like to start medical residency at 72 ｜ Torie Bosch, STAT, 2026. ｜ 72歳の新任研修医が、カリブ海の医科大学、NP（ナース・プラクティショナー）からMD（医師）への転換などについて語った。 「First Opinion Podcast」で、これまでのキャリアと新たな挑戦について議論した。

Opinion: Even in abortion-protecting states, teens face unnecessary barriers to care ｜ Sunaya Krishnapura, STAT, 2026. ｜ ネバダ州とコロラド州の事例は、人工妊娠中絶の法的保護が、未成年者にとって公平なアクセスを保証するものではないことを示している。 未成年者が中絶サービスを受ける上で、不必要な障壁が存在することが浮き彫りになっている。

<コクヨ>がAIを活用して業務プロセスを自動化する手法を導入した事例を紹介する。 これにより、10時間かかっていた作業をゼロ秒で完了させるほどの効率化を実現した。 Source URL

<横浜ベイスターズ>や<河合楽器>など、企業が被害を受けた不正アクセスの事例を5つ紹介する。 Source URL

<Anthropic>が130億ドルの資金調達を達成し、評価額が1830億ドルに達した。 今後の戦略と、その次の一手が注目されている。 Source URL

<Anthropic>が提唱する「業界標準」に対する業界からの期待と、同時に寄せられる懐疑的な見方が議論されている。 Source URL

<Amazon>が<Anthropic>に40億ドルの追加投資を行ったことによる、市場や業界への“思わぬ余波”について考察する。 Source URL

<Claude Mythos>が27年前のバグを発見した事例を通じて、サイバー防衛のあり方に大きな地殻変動が起こる可能性が示された。 Source URL

<Oracle Red Bull Racing>のF1マシンの空力テストを担うITインフラが限界に達し、深刻な稼働停止を引き起こしていた。 認証管理ツールが危機的状況を解消する「インフラ復旧」の切り札となった。 このツール導入により復旧時間を97％削減した。 Source URL

生成AIサービスの利用規約において、冷え性改善のアドバイスをAIに聞くことが許容される使い方として最も適切である。 他社のシステムから情報を盗み出すマルウェア開発、性的描写が露骨な画像生成、他者を威嚇・虐待・侮辱する文章生成は禁止されている。 Source URL

<NTP>サーバの概要とその役割について解説。 時刻同期の設定方法について説明。 Source URL

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<Microsoft>がエージェント型<AI>システムに関する7つの新しい脅威を警告。 脅威にはツール汚染や視覚攻撃が含まれる。 Source URL

<AI>単独での導入は失敗に繋がる可能性が高い。 <ServiceNow>の製品トップが企業<AI>導入の盲点を指摘。 Source URL

世界中のWebサーバに影響を与える<Apache>の危険な脆弱性。 <Apache>が一斉に脆弱性を修正した。 Source URL

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システム障害からの復旧後も、失われた信用は簡単には回復しない。 ダウンタイムが企業に与える残酷な現実について。 Source URL

日本企業は<AI>投資への危機感が世界一高い。 それにもかかわらず、<DX>で成果を出せない致命的な理由が存在する。 Source URL

<AI>エージェントのID管理不備が深刻な結果を招く可能性。 サイバー攻撃の対象が人間だけでなく<AI>エージェントにも広がっていることを調査が示す。 Source URL