次期FDA長官にトランプ政権が望むこと
The Trump admin’s wish list for its next FDA leader ｜ Daniel Payne and Lizzy Lawrence, STAT, 2026. ｜ トランプ政権は、マーティ・マカリー氏が火曜日に辞任した後、次期FDA長官の選定を進めている。 理想的な候補者は、省内職員との信頼を再構築し、食品政策に注力し、医薬品承認改革を推進できる人物である。
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薬学における人工知能のレビュー：機会と課題
A Review on Artificial Intelligence in Pharmaceutical Sciences: Opportunities & Challenges ｜ V Kumar et al., Drug Development and Industrial …, 2026 ｜ 人工知能（AI）は、既存薬の新たな用途を発見するドラッグリパーパシングの分野で急速に進展している。 薬物と疾患間の相互関係の分析にAIが活用されており、薬学分野におけるAIの機会と課題をレビューしている。
身体、作業、神経リハビリテーションにおける人工知能：臨床的有効性、予後性能、実装前実現可能性－系統的レビュー
Artificial Intelligence in Physical, Occupational and Neuro-Rehabilitation: Clinical Effectiveness, Prognostic Performance, and Pre-Implementation Feasibility–A Systematic Review ｜ RA El Arab et al., Journal of Medical Systems, 2026 ｜ 世界的なリハビリテーションのニーズがその供給能力をはるかに上回る中、人工知能（AI）は、アクセス拡大、個別化療法、およびアドヒアランス支援のために提案されている。 AIの臨床的有効性、予後性能、および実装前の実現可能性に関するエビデンスを総合的に評価する系統的レビューである。
SMOTEとGray Wolf Optimizerを用いた薬物間相互作用予測：機械学習および深層学習モデルの比較分析
Drug–Drug Interaction Prediction Using SMOTE and Gray Wolf Optimizer: Comparative Analysis of Machine Learning and Deep Learning Models ｜ B Elsharkawy et al., Information, 2026 ｜ 薬物間相互作用（DDI）を予測するための機械学習および深層学習技術の包括的な調査を実施した。
医用画像デブラーリングと復元のための解釈可能な深層学習手法
An interpretable deep learning method for medical image deblurring and restoration ｜ KS Siju et al., Healthcare Analytics, 2026 ｜ CTやX線などの医用画像は、取得ノイズによってしばしば劣化し、診断精度が低下する可能性がある。 近年、深層学習（DL）ベースのモデルが医用画像のデブラーリングと復元に広く適用されており、本研究は特に解釈可能な手法に焦点を当てている。
臨床診療における人工知能の利用
Use of Artificial Intelligence in Clinical Practice ｜ A Kahveci et al., unknown, 2026 ｜ 臨床診療におけるAIの安全性に関して、現在の法的規制と今後の規制整備の必要性が大きな懸念事項となっている。 EU人工知能法は、AIを含む医療機器に関する規制に言及しており、その影響が注目される。
人工知能と医学遠隔教育および管理
Artificial Intelligence and Medical Distance Learning and Management ｜ R Madani et al., Innovation in Medical Education and Clinical …, 2026 ｜ 人工知能（AI）の医学教育および管理への統合は、医師の訓練方法と教育機関の運営方法に革新的な変化をもたらす。 AIが、個別化された学習、教育コンテンツの開発、および行政業務の効率化をどのように支援できるかを探求している。
ヘルスケアにおける人工知能：未来を変革する
Artificial Intelligence in Healthcare: Transforming the Future ｜ A Ihmeidan et al., Missouri Medicine, 2026 ｜ 1950年代の機械学習の登場から始まり、過去10年の深層学習の支配、そして近年の生成AIの主流化に至るまで、これらの破壊的技術がヘルスケア分野を完全に再定義している。 AIの進化が、私たちの生活と仕事のあり方を根本的に変革していることを強調している。
薬剤耐性てんかんのための計算神経電気生理学と人工知能：最近の進歩、現在の課題、将来の方向性
Computational neuroelectrophysiology and artificial intelligence for drug-resistant epilepsy: Recent advances, current challenges, and future directions ｜ Y Wang et al., unknown, 2026 ｜ 人工知能（AI）、特に深層学習アーキテクチャは、てんかん原性ネットワークの局在化と術後転帰予測の強化において大きな可能性を示している。 これらの技術の臨床応用への移行には、現在の課題と将来の方向性が議論されている。
ヘルスケアにおける人工知能の教育アプローチを画一的なものから脱却する
Moving beyond one-size-fits-all education approaches for artificial intelligence in healthcare ｜ G Postill et al., PLOS Digital Health, 2026 ｜ ヘルスケアにおけるAIアプリケーションの急速な普及に伴い、医療従事者とAI開発者の両方に対するAI教育が、画一的な議論から脱却する必要がある。 AI教育の多様化と個別化の重要性を強調し、特定のニーズと文脈に合わせたアプローチを提唱している。