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金融業界のデータガバナンスに関する座談会レポート

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厳格なガバナンスが求められる金融業界において、データ活用の推進に不可欠な「データ鮮度」の維持が大きな課題となっている。 大手銀行・生命保険会社3社の議論に基づき、データの最新化を進めるためのヒントを探る。 Source URL

悪性および非悪性胸水に対する機械学習モデルの診断性能：系統的レビューとメタ分析

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Diagnostic performance of machine learning models for malignant and non-malignant pleural effusion: Systematic review and meta-analysis ｜ L Guo et al., International Journal of Medical Informatics, 2026. ｜ 悪性胸水（MPE）と非悪性胸水（non-MPE）を区別するための、正確で低侵襲かつ効率的な診断アプローチが引き続き必要とされている。 人工知能（AI）と<機械学習>が、MPEとnon-MPEの鑑別にますます活用されている。

造影MRIに基づく深層学習と統合されたラジオミクスによる薬剤溶出性ビーズ経動脈化学塞栓療法の短期有効性予測

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Radiomics Integrated with Deep Learning Based on Contrast-Enhanced MRI for Predicting Short-Term Efficacy of Drug-Eluting Beads Transarterial … ｜ Z Xi et al., Journal of Imaging Science and Technology, 2026. ｜ ラジオミクス、深層学習、および臨床特徴を組み合わせて、肝細胞癌における薬物溶出性ビーズ経動脈化学塞栓療法（DEB-TACE）の術前短期有効性を予測する手法を提案。 <3D ResNet-18> 事前学習済み3D ResNet-18アーキテクチャを用いて、深層学習特徴が抽出される。

医療外科看護実践における人工知能

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Artificial Intelligence in Medical-Surgical Nursing Practice ｜ D Rani, GFNPSS International Journal of Multidisciplinary Research, 2026. ｜ 人工知能（AI）が医療業界、特に医療外科看護における患者ケアに革命をもたらしている。 <機械学習>、予測分析、臨床デバイスなどのAIツールが患者ケアに統合されている。

臨床・健康科学出版における生成AIの責任ある統合

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Responsible Integration of Generative Artificial Intelligence in Clinical and Health Sciences Publishing ｜ N Razali et al., Journal of Clinical and Health Sciences, 2026. ｜ 生成AI（GAI）は、原稿作成、言語洗練、文献合成など、学術活動を支援することで学術出版を急速に再形成している。 GAIの利用増加に伴い、その責任ある統合に関する重要な懸念事項が提起されている。

人工知能駆動型薬剤発見：製薬研究開発における深層学習パラダイムシフト

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Artificial Intelligence-Driven Drug Discovery: A Deep Learning Paradigm Shift in Pharmaceutical Research and Development ｜ X Bi et al., Frontiers in Pharmacology, 2026. ｜ 深層学習（DL）が、薬剤発見プロセスを加速するための比類のない計算能力を提供し、製薬研究開発におけるパラダイムシフトを促進している。 薬剤発見のための重要なデータ基盤、分子表現学習、およびコアアーキテクチャに焦点を当てている。