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Artificial Intelligence in Drug Discovery: Integrating Bioinformatics and System Biology for Next-Generation Therapeutics. ｜ T Deshpande, Biopress Journal of Computational Life Sciences unknown, 2026 ｜ 人工知能（AI）は、バイオインフォマティクス、システム生物学、および創薬を統合することで、次世代治療法の進歩において極めて重要な役割を果たしている。 AI技術（機械学習や深層学習を含む）は、薬物標的の特定と治療法の開発を支援する可能性も示している。

Machine Learning Enhanced Healthcare Cybersecurity Framework for Secure Medical Information Management ｜ N Upadhyay, Journal of Artificial Intelligence in Governance and unknown, 2026 ｜ 医療データの機密性と増大するサイバー脅威に対応するため、高度なサイバーセキュリティソリューションの必要性が高まっている。 本研究では、機械学習と深層学習を用いたヘルスケアサイバーセキュリティフレームワークを提案し、安全な医療情報管理を目指している。

Artificial Intelligence-Assisted Drug Delivery Systems: From Formulation Design to Personalized Therapeutics ｜ V Singh et al., International Journal of Health Advancement and Clinical Research, 2026 ｜ 人工知能（AI）は、機械学習や深層学習を含む計算ツールとして、薬物送達システムにおいて製剤設計から個別化治療まで幅広く応用されている。 機械学習ベースの臨床意思決定支援ツールは、AIが製薬分野に応用される具体例の一つである。

Clinical applications of artificial intelligence in genitourinary pathology ｜ A Li et al., Molecular Aspects of Medicine, 2026 ｜ 人工知能（AI）は、腫瘍のサブタイプ分類やグレード付けにおいて有望な結果を示しているが、その臨床応用は依然として限定的である。 診断性能に加え、規制経路、診断責任、経済的側面など、臨床実装への障壁についても検討している。

Artificial Intelligence-Driven Drug Discovery and Development: From Molecular Design to Clinical Translation ｜ R Haider et al., unknown, 2026 ｜ 人工知能（AI）駆動型の手法は、機械学習や深層学習などを通じて、創薬および開発における分子設計から臨床評価に至るまでの様々な課題を解決する機会を提供する。 本研究は、AI駆動型創薬および開発に関する公表された文献の構造化された記述的レビューとして設計されている。

ARTIFICIAL INTELLIGENCE–DRIVEN DRUG DISCOVERY: ACCELERATING LEAD IDENTIFICATION AND OPTIMIZATION ｜ EK Roberts, Journal of Advances in Drug Research, 2026 ｜ 人工知能（AI）が、薬物と標的の相互作用予測、新規化学構造の生成、および効力、選択性、安全性、薬物らしさに基づいた有望な化合物の最適化において、現代の創薬プロセスを加速させている。 本稿は、AIが創薬におけるリード化合物の同定と最適化に果たす役割を検証している。

Machine Learning in Healthcare ｜ A Blash, Transforming Healthcare, 2026 ｜ 機械学習（ML）は、大規模なデータセットから自律的に学習する能力を持ち、ヘルスケア分野に変革をもたらす重要な力である。 MLアルゴリズムは、人工知能（AI）の一部として分類され、ヘルスケアにおける問題解決システムを構築するのに寄与する。