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抗結核療法を受けている患者における薬物誘発性肝損傷予測のための機械学習フレームワーク：多施設共同研究

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Machine learning framework for prediction of drug‐induced liver injury in patients on antitubercular therapy: Multicentric study ｜ M Banerjee et al., British Journal of Clinical Pharmacology, 2026. ｜ 抗結核療法（AT-DILI）中の薬物誘発性肝損傷（DILI）のベースライン決定要因を特定することを目的とした。 インドの2つの施設でDILIリスク予測のための機械学習モデルが開発された。

耳鼻咽喉科医におけるAIに対する態度：世代間調査

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Attitudes toward artificial intelligence among otolaryngologists: an intergenerational survey ｜ A Ünal et al., The Egyptian Journal of Otolaryngology, 2026. ｜ 耳鼻咽喉科専門医の間で、AIに対する認識、知覚、および予想される臨床使用における世代間の違いを評価した。 記述的横断研究（descriptive cross-sectional study）が実施された。

臨床教育および健康研究における内部開発AIツールの展開経路の分析と再設計

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Analyzing and redesigning deployment pathways for internally developed artificial intelligence tools in clinical education and health research ｜ B Xie et al., Discover Artificial Intelligence, 2026. ｜ 臨床教育および健康研究向けのAIツールのプロトタイプ作成は容易になっているが、内部開発ツールの合法的な機関利用への展開は依然として困難である。 AIツールの展開経路を分析し、再設計するための回顧的調査が実施された。

リモートヘルスケアシステム向けフォグコンピューティングアーキテクチャにおける機械学習モデルドリフト検出の実装

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Implementing machine learning model drift detection in fog computing architectures for remote healthcare systems ｜ S Ahmed et al., Cluster Computing, 2026. ｜ リモートヘルスケアシステムでは、患者行動の変化などにより機械学習モデルがドリフト（性能劣化）する可能性がある。 フォグコンピューティングアーキテクチャにおける機械学習モデルドリフト検出の実装が研究された。