lab_admin Artificial Intelligence in Clinical Trial Participant Recruitment and Retention: a Scoping Review and Meta-Analysis ｜ Z Yin et al., unknown, 2026. ｜ 臨床試験の成功を妨げる要因として、参加者の募集と維持の課題がある。 AIは、臨床試験プロセスを最適化するための有望な手段として登場しており、募集と維持の強化に大きな可能性を示している。
FAIR4prep: FAIR clinical informatics data preprocessing in artificial intelligence applications ｜ M Cobo et al., Scientific Data, 2026. ｜ 臨床情報学における機械学習アプリケーションの再現性は、データに大きく依存する。 FAIR（Findable, Accessible, Interoperable, Reusable）原則に沿った臨床情報学におけるデータ前処理の原則を提案し、コラボレーションを促進し、より堅牢な分析をサポートする。
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HEALTHCARE: THE EXPANDING ROLE OF AI HEALTHCARE CHATBOTS IN CLINICAL AND DIGITAL ECOSYSTEMS ｜ S Gholap et al., unknown, 2026. ｜ AIは、診断精度の向上や治療の最適化により、現代のヘルスケアを変革している。 AIベースのチャットボットシステムは、スケーラブルで費用対効果の高いソリューションとして、ヘルスケア関連の問い合わせに対応するために普及している。
Investigating the effectiveness of artificial intelligence-powered robots in learning medical English: A mixed-methods study on sociolinguistic competence and perceptions ｜ A Derakhshan et al., Educational Technology & Society, 2026. ｜ 人工知能 (AI) 搭載ロボットが医療英語学習の効果を評価した。 半構造化インタビューを用いた質的評価と、学習者の社会言語学的能力と認識に関する量的評価を実施した。
Z Wang et al., Scientific Reports, 2026 術前のリスク因子を特定し、臨床データとCT画像データを統合したマルチモーダル深層学習モデルが開発された。 このモデルは、肝移植後の難治性脾機能亢進症の予測に用いられる。 Source URL
T Mochizuki et al., Internal medicine (Tokyo, Japan), 2026 AI支援診断法は、内科的疾患で入院した患者における胸椎骨折の特定を支援する。 高齢者が入院患者の大部分を占める中、胸椎骨折の考慮が重要である。 Source URL
JX Checketts et al., JSES International, 2026 AIとMLは、整形外科手術において、精度、効率、および結果を向上させる変革の可能性を秘めている。 外科医と研究者に、AIとMLのツールに関する意識向上を促すことが目的である。 Source URL
E Ullah et al., Advances in Anatomic Pathology, 2026 デジタル病理（DP）とAIは、理論的・研究的設定を超えて臨床応用が進んでおり、診断の複雑化や精密腫瘍学の拡大に貢献している。 AIは、外科技術病理学における臨床応用に不可欠なツールとなっている。 Source URL
P Fleming, AA Ivanov, Medicinal Chemistry Research, 2026 AIは、特に動的で相互接続された分子ネットワークによって駆動される複雑な疾患において、薬剤発見に革命をもたらしている。 AIは、低分子化合物のターゲット発見と設計を変革する。 Source URL
S Yazdani et al., Materials Today Bio, 2026 AIは、刺激応答性ナノキャリアの設計と最適化に統合され、データ駆動型のブレークスルーをもたらした。 教師ありMLアルゴリズムは、薬剤を予測するために使用されている。 Source URL