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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

S Gupta, S Ahmed, 2026 Innovations in Machine, Engineering, and Digital …, 2026 公開されている臨床データに基づき、早期心疾患リスク層別化のための機械学習（ML）駆動型臨床意思決定支援システムが開発された。 このシステムは、心血管ヘルスケアへの高性能MLモデルの信頼できる実装を可能にする。 Source URL

N Liu et al., Cell Death & Disease, 2026 AIは、早期スクリーニング、予後リスク評価、精密治療、薬剤開発などの分野で、マルチオミクス技術と統合されることで、肺がん（LC）研究と臨床応用に大きな可能性をもたらす。 AI駆動型のマルチモーダルデータ統合は、肺がんの精密診断と治療における新時代を切り開く。 Source URL

T Dou, AIP Conference Proceedings, 2026 AIは医療画像処理の進歩に貢献しており、AI支援医療画像診断の発展が注目されている。 医療AIはデジタル医療の新しい方向性であり、現代医療の主流となっている。 Source URL

S Wang et al., BMC Medical Education, 2026 中国の聴覚士は、臨床実践および専門的アイデンティティにおける人工知能（AI）の認識について、質的研究で調査された。 AIはヘルスケア分野で急速に発展しているが、非西洋圏における聴覚士の認識に関する研究は限定的である。 Source URL