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Artificial intelligence-assisted lipid nanoparticles formulation in drug delivery for precision therapy ｜ C Huang et al., Materials Today Advances, 2026 ｜ 脂質ナノ粒子（LNP）は、生体適合性と高い薬物積載能力により、薬物送達キャリアとして有望視されている。 従来のLNP開発は高コストで時間のかかる実験的アプローチに依存していたが、人工知能（特に機械学習）が精密医療のためのLNP製剤開発を支援する。

Human deskilling in medical artificial intelligence: prohibited or permissible under the EU Artificial Intelligence Act? ｜ S Gerke et al., Nature Reviews Gastroenterology & Hepatology, 2026 ｜ ヘルスケア分野でのAI導入が急速に進む一方で、「技能低下（deskilling）」現象が懸念されている。 医療AIへの日常的な接触がこの現象を引き起こす可能性があり、本研究ではこれらのリスクとEU人工知能法における許容範囲を議論している。

Artificial intelligence in medical education: A systematic review of teaching, learning, and academic integrity issues ｜ E Blessing, International Journal of Applied Resilience and …, 2026 ｜ 医学教育における人工知能（AI）の急速な導入は、教育、学習、学術的誠実性に関する大きな機会と課題を生み出している。 生成AI、大規模言語モデル、適応学習、インテリジェントチュータリングシステムなどのAI技術が医学教育に影響を与えている。

Mitigating algorithmic unfairness arising from forgetfulness of medical records in clinical artificial intelligence ｜ Y Chen et al., Nature Communications, 2026 ｜ 臨床AIにおける医療記録の「忘却」が、医療の公平性を損ない、患者の信頼を危うくする臨床判断を引き起こすことが確認された。 これは臨床AIにおける倫理的ジレンマであり、本研究は医療記録を効果的に削除する戦略を検討している。

Enhanced prediction of PCOS and PCOD using deep learning for early diagnosis and clinical risk stratification ｜ VS Devi et al., International Journal of …, 2026 ｜ PCOSおよびPCODの早期発見は、症状の重複や従来の診断方法の限界により困難である。 本研究では、この問題に対処するため、深層学習を統合した機械学習ベースの予測フレームワークを提案している。

Ethical Implications of Artificial Intelligence in Healthcare ｜ C Partridge et al., AI in Healthcare, 2026 ｜ ヘルスケア分野では、Explainable AI (XAI) の必要性が高まっている。 XAIは、医療専門家、患者、その他のステークホルダーに対し、透明性、理解可能性、解釈可能性のある意思決定を提供するよう設計されたAIシステムである。

Knowledge, Attitude, Benefits, Risks, Barriers, Professional Impact, and Preparedness of Nursing Students Toward the Utilization of Artificial Intelligence in Healthcare ｜ A Alrasheeday et al., Nursing Reports, 2026 ｜ 人工知能（AI）は、臨床意思決定支援、患者モニタリング、管理業務など、ヘルスケア分野で利用が拡大している。 看護師はこれらのAI技術との連携が求められており、本研究は看護学生のAI利用に対する知識、態度、準備状況を調査する。