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English original title ｜ HB Areeya et al., BMC Infectious Diseases, 2026. ｜ この系統的レビューは、全ゲノムシーケンシングデータを用いてM. tuberculosisの薬剤耐性を予測するための機械学習アプローチを評価した。 15の研究と20の異なるモデルを分析し、アルゴリズム的アプローチ、性能指標、および課題を調査した。

English original title ｜ IMB Kanashiro et al., Revista Brasileira de …, 2026. ｜ この研究結果は、医学生による人工知能ツールの広範な利用を強調し、学術的文脈におけるその普及を示している。 近年の文献と一致し、AIツールの使用が大幅に増加していることを指摘している。

English original title ｜ MK Hasan, RADS Journal of Pharmacy and Allied Health Sciences, 2026. ｜ 人工知能 (AI) は、医療診断分野での分析活動を支援する有望な技術と見なされている。 AIは、有害薬物事象 (ADEs) や治療失敗のリスクを軽減し、高リスク入院患者の薬物療法を最適化することで、患者の安全性を向上させる可能性を持つ。

English original title ｜ SA Preanto et al., unknown, 2026. ｜ このレビューは、心電図 (ECG) データセットの特性、前処理戦略、説明可能な人工知能技術、臨床応用について、機械学習および深層学習モデルを用いて批判的に統合する。

English original title ｜ DR Giacobbe et al., Infectious Diseases and …, 2026. ｜ この系統的レビューとメタアナリシスは、血流感染症 (BSI) の診断精度を向上させるための機械学習 (ML) モデルの診断性能を評価した。

English original title ｜ S Vishwakarma et al., unknown, 2026. ｜ 人工知能 (AI) は、複雑なデータセットの分析、パターン認識、予測生成、臨床支援を可能にすることで、ヘルスケアを急速に変革している。

English original title ｜ MS Jain, Journal of Artificial Intelligence in Governance and …, 2026. ｜ 電子カルテや臨床データなどの大規模ヘルスケアデータは、複雑な臨床パターンの分析、予測精度の向上、堅牢な意思決定支援のための人工知能ベースの手法に機会を提供する。

English original title ｜ K Renganathan et al., unknown, 2026. ｜ 臨床意思決定支援システム (CDSS) は、タイムリーな患者固有の洞察を提供することで、ヘルスケアの質を向上させる可能性を持つ。 多くの機械学習 (ML) ベースのアプローチは、臨床ワークフローへの統合という課題に直面している。