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English original title ｜ BS Alshreef, International Journal of Medical Informatics, 2026. ｜ 医療画像への人工知能（AI）の統合は、主要な臨床進歩を意味する。 は、医療画像AIの導入側ガバナンス、規制準備度、複数管轄区域および市販後コンプライアンスのための規制準備度評価ツールである。

English original title ｜ C Xiang et al., PLOS Digital Health, 2026. ｜ 咳、発熱、喉の痛みなどの呼吸器症状は、しばしば診断検査のきっかけとなる最初の兆候である。 機械学習と現在の疫学的情報を組み合わせることで、可能性のある病原体を優先順位付けし、診断の範囲を絞り込むアプローチが開発された。

English original title ｜ M Anand, Natural Resources for Human Health (NRFHH), 2026. ｜ 自動的で正確かつスケーラブルな診断ソリューションは、臨床医による糖尿病性網膜症の早期スクリーニングを支援するために必要とされている。 人工知能（AI）と深層学習（DL）の最近の進歩は、高い診断信頼性を維持しながら、これらの課題に対処する可能性を秘めている。

English original title ｜ RKPSS Chouhan et al., unknown, unknown. ｜ 説明可能な人工知能（XAI）は、透明で信頼性があり、患者中心のAI支援ヘルスケアを推進することに貢献する。 この研究は、XAIがヘルスケア情報学において臨床意思決定支援と患者中心のケアをどのように強化するかを探求する。

English original title ｜ P Li et al., Metabolites, 2026. ｜ 臨床薬物投与の核心原則は「適切な薬を、適切な用量で、適切な経路で、適切なタイミングで、適切な患者に」投与することである。 薬物応答の個人差は臨床薬物療法における主要な課題であり、機械学習（ML）を統合したメタボロミクスが精密薬物療法を推進する可能性を秘める。

English original title ｜ Q Yong et al., International Journal of …, 2026. ｜ 創薬は、高コスト、長い期間、低い成功率という課題に直面しており、これは従来の非臨床モデルの人間生理学的忠実度不足に起因する。 人工知能（AI）はこれらの課題を加速させており、臓器チップ（organ-on-a-chip）との相乗効果により、次世代のインテリジェントな創薬エンジンを構築する。

English original title ｜ M Ouassaf et al., Pharmaceutics, 2026. ｜ は、薬物間相互作用（DDI）予測のための人工知能ベースの階層型PK/PDプラットフォームである。 Morgan fingerprintベースの手法を用いて、治療効果の低下、薬物曝露の変化、副作用の増加といったDDIに関連する問題を軽減することを目指す。

English original title ｜ Z Asgari et al., Knowledge-Based Systems, 2026. ｜ は、マルチモーダル深層学習とトランスフォーマーを組み合わせた、がん薬剤応答予測のための深層学習ベースのアプローチである。 この革新的なアーキテクチャにより、従来のメソッドを上回る新たなレベルの精度を達成している。

English original title ｜ MA Islam et al., unknown, unknown. ｜ 人工知能（AI）は、標的同定から臨床試験まで、創薬の各段階を加速・最適化する変革的なツールとして登場している。 機械学習（ML）などの技術を統合することで、製薬イノベーションを推進している。

English original title ｜ A Patel et al., unknown, 2026. ｜ 機械学習（ML）と深層学習（DL）は、診断、臨床リスク予測、医療ノートからの言語理解など、ヘルスケア分野で進歩している。 実臨床での導入には、データに関連する重要な課題が依然として存在する。