ローカルLLMの大本命「Qwen3」の知識を底上げする継続事前学習を実践
<Qwen3>OpenAI o1を凌駕するQwen3に、新たな知識を与える学習プロセスを公開。 Source URL
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ソフトウェア工学原理を用いた人工知能駆動型臨床意思決定支援システムの開発
Development of Artificial Intelligence-Driven Clinical Decision Support Systems Using Software Engineering Principles ｜ GKTAK Thakur et al., unknown, 2026. ｜ 機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術が臨床意思決定支援システムでどのように利用されているかを説明している。 これらの技術の様々な応用例について詳述している。
診断画像におけるラジオミクスと人工知能：包括的レビュー
RADIOMICS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DIAGNOSTIC IMAGING: A COMPREHENSIVE REVIEW ｜ UA Umar et al., Faculty of Engineering and Technology International …, 2026. ｜ 医用画像におけるAIとラジオミクスの応用に関する包括的なレビューを提示している。 ハイブリッド深層学習アーキテクチャ、次元削減戦略、説明可能性フレームワークなど、多岐にわたる研究をカバーしている。
人工知能を用いた診断精度研究のためのSTARD-AI報告ガイドライン
The STARD-AI Reporting Guideline for Diagnostic Accuracy Studies Using Artificial Intelligence ｜ EWJ Hutfluss et al., Canadian Association of …, 2026. ｜ 放射線学におけるAI診断精度研究が急速に増加している一方で、その質や異なる臨床設定・患者集団での性能報告には課題があることを指摘している。 報告された診断性能が実際よりも高く見える可能性があるため、STARD-AIのような報告ガイドラインが重要となる。
DrugDL：多特性薬物予測と標的療法発見のためのデュアルモーダル深層学習フレームワーク
DrugDL: Dual-modal deep learning framework for multi-property drug prediction and targeted therapy discovery ｜ Q Zhang et al., Bioinformatics, 2026. ｜
医療教育と臨床実践における人工知能：イノベーションを責任を持ってナビゲートする
Artificial Intelligence in Medical Education and Clinical Practice: Navigating Innovation Responsibly ｜ U Ahsan et al., Journal of Sharif Medical & Dental College, 2026. ｜ AIの主な目的は、AIによって能力が強化された、思慮深く熟練した医師を育成することであり、AIが医療専門家を完全に置き換えることではないと強調している。 AIは医療実践を再設計するが、その結果と有用性は責任を持って評価されるべきである。
思春期精神医療における人工知能の臨床的実装
Clinical implementation of artificial intelligence in adolescent mental healthcare ｜ AC Bischops et al., Current Opinion in Pediatrics, 2026. ｜ 思春期精神保健におけるAIツールの種類、臨床応用、およびその品質改善に関する最近の文献をレビューしている。 アンビエントAIを用いた臨床記録の強化など、品質改善への取り組みについても言及されている。
医薬品の発見と開発における人工知能：包括的なレビュー
Artificial Intelligence in Drug Discovery and Development: A Comprehensive Review ｜ MSP Sabale et al., unknown, 2026. ｜ AIは、医薬品の再利用や臨床試験管理を含む、創薬および開発プロセス全体を効率化する。 大規模な生物学的および化学的データセットの分析を可能にし、創薬パイプライン全体における意思決定の効率性と精度を向上させる。
ヘルスケアにおける人工知能の洞察
On the Insights of Artificial Intelligence in Healthcare ｜ GK Saha et al., International Journal of Applied Research on …, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、臨床ケア、生物医学研究、および医療システム運用のあり方を再構築しつつある。 AIは診断精度を向上させ、治療計画を支援し、日常業務の効率性を高めている。
臨床メタゲノム病原体検出における人工知能：パイプライン統合、課題、および将来の方向性に関する批判的レビュー
Artificial intelligence in clinical metagenomic pathogen detection: A critical review of pipeline integrations, challenges, and future directions ｜ J Dai et al., Journal of Microbiological Methods, 2026. ｜ 臨床メタゲノム次世代シーケンシング（mNGS）診断パイプラインにおけるAIおよび機械学習（ML）アプリケーションを検証し、特に深層学習アーキテクチャに焦点を当てている。 フロントエンドの信号処理におけるAI統合の限界を含む、重要なギャップが依然として存在すると指摘している。