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ヘルスケア情報システムと人工知能における「ストレス下の信号」：臨床安全性、意思決定、スキルセットの持続可能性の考察

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Signals Under Stress in Health Information Systems and Artificial Intelligence: Navigating Clinical Safety, Decision-making, and Skillsets Sustainability ｜ A Chandra et al., APHA 2026 Annual Meeting and Expo, 2026. ｜ 「ストレス下の信号」のメタファーを通じて、過剰・矛盾・低価値な情報が臨床意思決定に与える悪影響を分析。 AIとヘルスケア情報システムにおける臨床安全性、意思決定の質、スキルセットの持続可能性に関する課題を考察。

ヘルスケアにおける人工知能：予測的公衆衛生、コスト削減、生産性向上、患者アクセス改善のための国家フレームワーク

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Artificial Intelligence in Healthcare: A National Framework for Predictive Population Health, Cost Reduction, Productivity Gains, and Improved Patient Access ｜ E Goodluck, unknown, 2026. ｜ ヘルスケア提供を主に診断から予測的・予防的アプローチへと転換するAIの機会を創出。 予測的公衆衛生、コスト削減、生産性向上、患者アクセス改善のための国家的なAIフレームワークを提案。

ブロックチェーンを用いた電子市場での一般市民との医療情報共有：3つの実験研究と機械学習分析

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Sharing healthcare information with the public in electronic markets using blockchain: Three experimental studies and a machine learning analysis ｜ A Hajian et al., Electronic Markets, 2026. ｜ ユーザーが自身の医療情報を共有するためのブロックチェーンベースの電子市場への参加を促す。 4つの機械学習アルゴリズムを用いてユーザーをセグメント化し、情報取引における行動を予測。

医療画像処理とトランスレーショナルサイエンスにおける人工知能

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Artificial intelligence in medical image processing and translational science ｜ K Kashyap et al., The AI Frontier in Molecular Modelling and Drug …, 2027. ｜ 医療画像処理における人工知能（AI）と機械学習（ML）技術の進化を概説。 AIとML技術の医療画像分野への統合における主要なマイルストーンを時系列で提示。

人工知能時代における新しい精神医学のオントロジーに向けて

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Towards a new psychiatric ontology in the era of artificial intelligence ｜ S Mouchabac et al., L'Encéphale, 2026. ｜ 精神医学の分類が持つ限界（精神疾患を安定した境界を持つ自然な実体として定義できていない点）を考察。 AIが既存のノソロジー（疾患分類）を単に洗練させるのか、あるいは新しい精神医学のオントロジーを構築するのかを検討。

子宮がんサブタイプの病理組織学的検出のための深層学習ベース診断システム

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Deep Learning‐Based Diagnostic System for Histopathological Detection of Uterine Cancer Subtypes ｜ T Subbulakshmi et al., Smart Healthcare Devices: The Next Evolution in Smart Healthcare, 2026. ｜ 子宮内膜癌の病理組織学的診断における時間的制約と観察者間変動性の問題を解決する。 AI駆動型パイプラインが子宮生検画像（子宮内膜異型増殖症と子宮内膜癌など）を分類し、より客観的で効率的な診断アプローチを実証。

グラフニューラルネットワークから大規模言語モデルまで：深層学習に基づく薬剤間相互作用予測の包括的レビュー

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From Graph Neural Networks to Large Language Models: A Comprehensive Review of Deep Learning-Based Drug—Drug Interaction Prediction ｜ A Lakkshmanan, 2026 7th International Conference On Computational …, 2026. ｜ 深層学習手法（特にグラフニューラルネットワークや大規模言語モデル）を用いた薬剤間相互作用（DDI）予測に焦点を当てたレビュー。 深層学習技術が、薬物安全性評価、ファーマコビジランス、創薬において不可欠なツールとして登場していることを強調。