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Machine Learning for Healthcare Insights: A Study ｜ D Mahara et al., unknown, 2026. ｜ 機械学習（ML）の主な影響は、診断の質の向上、疾患経過の最適化、リソース利用の改善にある。 医療従事者へのMLアプリケーションへの信頼を醸成することの重要性を指摘している。

Optimizing generative artificial intelligence for clinical summarization: a blinded comparison study of automated versus human care planning synopses ｜ DA Dorr et al., JAMIA Open, 2026. ｜ 医療従事者は、長大な医療記録から重要な情報を抽出・優先順位付けするのに時間を要し、大きな文書化負担に直面している。 生成型AIを用いてケア計画のための臨床要約を自動化する可能性を探る。

Artificial Intelligence in Medical Imaging: A Review of Radiodiagnosis in Indian Perspectives ｜ E Das et al., Indian Journal of Radiology and Imaging, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、デジタル画像診断以来、放射線診断において最も革新的な発展をもたらしている。 950以上のAI/機械学習対応医療機器が米国食品医薬品局（FDA）の認可を受けている。

Advancing Generative Artificial Intelligence for Clinical Assessment: Commentary on Chen, Horga, and Escola 2026 ｜ G Chatzisofroniou et al., Schizophrenia Bulletin, 2026. ｜ Chen et al.の論文が、汎用大規模言語モデル（LLM）がゼロショットトレーニングを用いて、半構造化インタビューの記録から臨床評価を導出できるという概念実証を示したことへの論評。 生成型AIが精神科の臨床評価にもたらす可能性と将来の方向性を探る。

No-Code and Low-Code Artificial Intelligence in Healthcare Imaging: A Scoping Review ｜ M Hamdan et al., International Dental Journal, 2026. ｜ ノーコード、ローコード、および自動化された機械学習（LCNC/AutoML）アプローチのヘルスケア画像診断における応用、方法論的特徴、限界、将来の方向性を評価するスコープレビュー。 AIタスクには、検出、セグメンテーション、分類などが含まれる。