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Metaheuristic-Driven Optimization Framework for Deep Learning: Enhancing Diagnostic Efficacy in Oral Pathological Classification ｜ P Kaur et al., 2026 International Conference on Innovations in …, 2026. ｜ 深層学習は医療画像分野で進歩をもたらしたが、口腔画像のようなノイズが多く複雑な特徴を持つ画像においては課題がある。 より堅牢でノイズ耐性のあるAIを開発し、理論的な深層学習と実用的な診断の間のギャップを埋めることを目指している。

Artificial Intelligence In Drug Delivery Systems Development And Targeting: A Comprehensive Literature Review ｜ SR Atiyah, The Second International Medical and Pharmaceutical …, 2026. ｜ AI（機械学習アルゴリズムと計算モデル）が、精密治療薬の薬剤輸送システムにおいてその起源からターゲティングまでどのように有用であるかを記述している。 “Curse of dimensionality” などの課題を回避するためにAIがどのように役立つかを強調している。

24 Machine Learning and Deep Learning in Drug Delivery ｜ M Wierzbin et al., unknown, 2026. ｜ 従来の薬剤開発は、標的特定、ヒット探索、リード最適化、前臨床試験、臨床試験など複数の段階を含む。 機械学習（ML）と深層学習（DL）は、薬剤送達において革新的なツールとして登場している。

Machine learning-guided clinical pharmacist interventions improve ｜ D Yi et al., Advancing Healthcare AI: Evaluating Accuracy and …, 2026. ｜ 機械学習技術を用いて患者のサブタイプを特定し、臨床薬剤師の介入を最適化する研究が行われた。 研究結果を実践に変換するための、診断統合（Diagnostic Integration）を含む4段階の実施フレームワークを提案している。

Integrating and optimizing artificial intelligence for medical and higher education: application of the ASIC (adaptation–standardization–integration–compliance) … ｜ J Owolabi, Health Education, 2026. ｜ 人工知能（AI）は医療および高等教育を急速に変革し、前例のない機会と同時に重大な実装上の課題を生み出している。 教育者がAIの導入と最適化を導くためのASIC（適応-標準化-統合-コンプライアンス）フレームワークを適用している。

Deep learning–based clinical decision support for renal cell carcinoma using computed tomography: an expert-informed scoping review ｜ M Buser et al., … Artificial Intelligence, 2026. ｜ 深層学習（DL）は、腎細胞癌（RCC）の臨床意思決定を大幅に支援する可能性を秘めている。 臨床医主導の調査を通じて臨床的関連性とワークロードを評価し、臨床実践に統合するための構造を導入している。